1.15
דגימת אשכולות היא שיטת דגימה נפוצה למחקר שיווקי שבו האוכלוסייה גדולה ומפוזרת גיאוגרפית.
לדוגמה, חוקרים רוצים לדעת את בחירת הקריירה של תלמידי תיכון בעיר. זה יהיה כרוך בסקר תלמידים מכל בית ספר בעיר, וזה תהליך גוזל זמן ויקר. אפילו מדגם שנבחר באופן אקראי לא יהווה ייצוג הולם של אוכלוסייה גדולה ומגוונת זו.
באמצעות דגימת אשכולות, החוקרים מחלקים את בתי הספר לאשכולות שונים ולאחר מכן בוחרים באופן אקראי חלק מהאשכולות כדי ליצור את המדגם. כעת, כל תלמיד מאותם אשכולות נבחרים מתראיין.
לפיכך, החוקרים צמצמו את האוכלוסייה הגדולה למספר אשכולות קטנים יותר ובחרו באופן אקראי חלק מהאשכולות לניסוי.
בניגוד לדגימת אשכולות, בדגימה מרובדת נבחרים רק פרטים בודדים מכל שכבה. כמו כן, בדגימה מרובדת, כל שכבה היא קבוצה הומוגנית, ואילו בדגימת אשכולות, הצבירים הם קבוצות הטרוגניות של פרטים.
למרות ששיטה זו קלה וחסכונית, דגימות שנלקחו מדגימת אשכולות נוטות יותר להטיה ולטעויות דגימה גבוהות.
שיטות דגימה מתאימות מבטיחות שהדגימות נבחרות ללא הטיה ומייצגות במדויק את האוכלוסייה. מכיוון שמדידת כל האוכלוסייה במחקר אינה מעשית, החוקרים משתמשים בדגימות כדי לייצג את אוכלוסיית העניין.
כדי לבחור דגימת אשכולות, חלקו את האוכלוסייה לאשכולות (קבוצות) ולאחר מכן בחרו באקראי חלק מהאשכולות. כל האיברים מאשכולות אלו נמצאים במדגם האשכולות. לדוגמה, אם תדגום באופן אקראי ארבע מחלקות מאוכלוסיית המכללה שלך, ארבע המחלקות מרכיבות את מדגם האשכול. חלק את סגל המכללה שלך לפי מחלקה. המחלקות הן האשכולות. מספר כל מחלקה, ולאחר מכן בחר ארבעה מספרים שונים באמצעות דגימה אקראית פשוטה. כל חברי ארבע המחלקות עם המספרים הללו הם מדגם אשכולות.
שיטת דגימת האשכולות חסכונית וחוסכת זמן. לדוגמה, כדי לחקור את הקהילות הכפריות, המדינה מחולקת לאשכולות. כעת, במקום לבקר בכל המיקומים, אשכול אקראי נאסף ונלמד, ומה שחוסך גם כסף וגם זמן. עם זאת, מדגמי אשכולות מכילים יותר שגיאות דגימה מכיוון שהם עשויים שלא לייצג את כל האוכלוסייה.
הטקסט הזה מותאם מ- Openstax, Introductory Statistics, Section 1.2 Data, Sampling, and Variation in Data and Sampling
דגימת אשכולות היא שיטת דגימה נפוצה למחקר שיווקי שבו האוכלוסייה גדולה ומפוזרת גיאוגרפית.
לדוגמה, חוקרים רוצים לדעת את בחירת הקריירה של תלמידי תיכון בעיר. זה יהיה כרוך בסקר תלמידים מכל בית ספר בעיר, וזה תהליך גוזל זמן ויקר. אפילו מדגם שנבחר באופן אקראי לא יהווה ייצוג הולם של אוכלוסייה גדולה ומגוונת זו.
באמצעות דגימת אשכולות, החוקרים מחלקים את בתי הספר לאשכולות שונים ולאחר מכן בוחרים באופן אקראי חלק מהאשכולות כדי ליצור את המדגם. כעת, כל תלמיד מאותם אשכולות נבחרים מתראיין.
לפיכך, החוקרים צמצמו את האוכלוסייה הגדולה למספר אשכולות קטנים יותר ובחרו באופן אקראי חלק מהאשכולות לניסוי.
בניגוד לדגימת אשכולות, בדגימה מרובדת נבחרים רק פרטים בודדים מכל שכבה. כמו כן, בדגימה מרובדת, כל שכבה היא קבוצה הומוגנית, ואילו בדגימת אשכולות, הצבירים הם קבוצות הטרוגניות של פרטים.
למרות ששיטה זו קלה וחסכונית, דגימות שנלקחו מדגימת אשכולות נוטות יותר להטיה ולטעויות דגימה גבוהות.
From Chapter 1:
Now Playing
Understanding Statistics
11.5K Views
Understanding Statistics
48.1K Views
Understanding Statistics
32.1K Views
Understanding Statistics
28.8K Views
Understanding Statistics
28.0K Views
Understanding Statistics
26.4K Views
Understanding Statistics
13.8K Views
Understanding Statistics
14.3K Views
Understanding Statistics
11.3K Views
Understanding Statistics
24.8K Views
Understanding Statistics
8.1K Views
Understanding Statistics
12.2K Views
Understanding Statistics
10.8K Views
Understanding Statistics
8.9K Views
Understanding Statistics
12.2K Views