1.15:

1.15: Metoda próbkowania klastrowego

Cluster Sampling Method

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

Cluster Sampling Method

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

1.11: Random Sampling Method

11,799 Views

•

01:20 min

•

April 30, 2023

Overview

Odpowiednie metody pobierania próbek zapewniają, że próbki są pobierane bez uprzedzeń i dokładnie reprezentują populację. Ponieważ mierzenie całej populacji w badaniu nie jest praktyczne, naukowcy używają prób do reprezentowania populacji będącej przedmiotem zainteresowania.

Aby wybrać próbkę klastrową, podziel populację na klastry (grupy), a następnie losowo wybierz niektóre z klastrów. Wszystkie elementy członkowskie z tych klastrów znajdują się w próbce klastra. Na przykład, jeśli losowo wybierzesz cztery wydziały z populacji uczelni, cztery wydziały utworzą próbę klastra. Podziel swój wydział uczelni według działu. Działy są klastrami. Ponumeruj każdy dział, a następnie wybierz cztery różne numery za pomocą prostego losowego próbkowania. Wszyscy członkowie czterech departamentów o tych numerach stanowią próbę klastrową.

Metoda próbkowania klastrowego jest opłacalna i oszczędza czas. Na przykład, aby badać społeczności wiejskie, stan jest podzielony na klastry. Teraz, zamiast odwiedzać wszystkie lokalizacje, wybierany i badany jest losowy klaster, co pozwala zaoszczędzić zarówno pieniądze, jak i czas. Jednak próbki klastrowe zawierają więcej błędów próbkowania, ponieważ mogą nie reprezentować w pełni całej populacji.

Ten tekst jest adaptacją openstax, introductory statistics, section 1.2 dane, próbkowanie i zmienność danych oraz próbkowanie

Transcript

Próbkowanie klastrowe jest szeroko stosowaną metodą doboru próby w badaniach marketingowych, w których populacja jest duża i rozproszona geograficznie.

Na przykład naukowcy chcą wiedzieć, jaki wybór kariery zawodowej wybierają uczniowie szkół średnich w mieście. Wiązałoby się to z przeprowadzeniem ankiety wśród uczniów ze wszystkich szkół w mieście, co jest czasochłonnym i kosztownym procesem. Nawet losowo wybrana próba nie byłaby adekwatną reprezentacją tej dużej i zróżnicowanej populacji.

Korzystając z próbkowania klastrów, naukowcy dzielą szkoły na różne klastry, a następnie losowo wybierają niektóre z klastrów do utworzenia próby. Teraz przeprowadzany jest wywiad z każdym uczniem z tych wybranych grup.

W związku z tym naukowcy zawęzili dużą populację do kilku mniejszych klastrów i losowo wybrali niektóre z nich do eksperymentu.

W przeciwieństwie do pobierania próbek klastrowych, w próbkowaniu warstwowym wybiera się tylko kilka osobników z każdej warstwy. Ponadto w próbkowaniu warstwowym każda warstwa jest jednorodną grupą, podczas gdy w próbkowaniu klastrowym klastry są niejednorodnymi grupami osobników.

Chociaż metoda ta jest łatwiejsza i bardziej opłacalna, próbki pobrane z próbkowania klastrowego są bardziej podatne na błąd systematyczny i wysoki błąd próbkowania.

Key Terms and definitions

Learning Objectives

Questions that this video will help you answer

This video is also useful for

Tags

Próbkowanie klastrów populacja próba losowe pobieranie próbek opłacalne błędy próbkowania reprezentatywny grupy departamenty społeczności