Definizione di campionamento a grappolo
Il campionamento a grappolo, un metodo conveniente rispetto ad altri metodi statistici, si riferisce a una variante del metodo di campionamento in cui i ricercatori, invece di esaminare l'intero set di dati disponibili, distribuiscono la popolazione in singoli gruppi noti come cluster e selezionano casualmente campioni della popolazione per analizzare e interpretare i risultati.
Spiegazione
Questo tipo di campionamento viene utilizzato nelle statistiche scegliendo campioni casuali tra la popolazione. Con questo metodo, invece di scegliere tutti i soggetti dalla popolazione, i ricercatori si concentrano solo su pochi campioni. I ricercatori optano anche per l'intero cluster e non per il sottoinsieme del cluster. Il cluster più famoso utilizzato nelle statistiche è il cluster geografico.
Esempi di campionamento in cluster
Ci sono molti esempi come se un ricercatore decidesse di condurre uno studio per rivedere la presentazione del secondo anno nella cultura aziendale negli Stati Uniti, quindi non è possibile coinvolgere il secondo studente per organizzare la ricerca in ogni università degli Stati Uniti. Utilizzando questo metodo di campionamento, i ricercatori possono facilmente raggruppare tutte le università degli Stati Uniti, con la diversificazione di ciascuna città in un cluster. Questi cluster specificano tutta la forza degli studenti del secondo anno nel paese. Il passo successivo è raccogliere i cluster per lo studio o la ricerca. Tuttavia, utilizzando il campionamento sistematico o il campionamento semplice, ogni cluster selezionato può essere scelto per i secondi di ogni università per la ricerca di successo. Questo metodo viene eseguito su un campione che contiene più parametri come background, abitudini, dati demografici o altri attributi, che sono il nucleo della ricerca.Questa tecnica giustificherà che invece di selezionare tutti i dati della popolazione, selezionare solo i dati biforcati per una maggiore efficacia.
Un altro esempio è il caso in cui un'organizzazione sta esaminando le prestazioni degli smartphone in Germania. Possono diversificare l'intera popolazione in diversi cluster e quindi selezionare le città con la popolazione più alta. In modo che i ricercatori filtrino quello che utilizza i telefoni cellulari. Questo campionamento multiplo è chiamato Campionamento cluster.
Tipi
Ci sono tre tipi che sono i seguenti:
- Fase singola : in questa fase di campionamento, verrà eseguita una sola volta. I campioni casuali sono stati selezionati solo una volta alla volta. Ad esempio, una ONG vuole fare un campionamento di ragazze in sei città vicine per garantire l'istruzione. Scelgono un campione casuale di città selezionate di ragazze private dell'istruzione.
- Due fasi : questa fase di un cluster è migliore di un cluster a una fase in quanto mostra risultati più affidabili. Con questo metodo, sono preferiti più filtri, il che fornisce risultati migliori. Invece di scegliere l'intero cluster, funzionerà sulla manciata di cluster, che sono necessari per il campionamento tramite campionamento casuale semplice o sistematico.
- Fase multipla: questo metodo è un po 'complicato rispetto ad altre fasi. Per più aree geografiche, la ricerca dovrebbe essere più complessa ed è stata condotta attraverso la tecnica di campionamento a più fasi.
Requisiti
- Questi elementi di campionamento dovrebbero essere eterogenei. La ricerca sulla popolazione dovrebbe includere una distinta sottopopolazione di tipi alterati.
- Ogni cluster dovrebbe essere creato come una rappresentazione dell'intera popolazione del campione.
- Ogni cluster dovrebbe essere organizzato in una natura che si esclude a vicenda in modo che non sia possibile che il cluster si verifichi allo stesso tempo.
Quando utilizzare Cluster Sampling?
Cluster Sampling viene utilizzato dai ricercatori nelle statistiche quando i gruppi naturali sono presenti nella popolazione. L'intera popolazione è suddivisa in cluster in modo tale da creare campionamenti casuali. Viene utilizzato tipicamente nelle ricerche di mercato in cui il ricercatore non è in grado di ottenere le informazioni riguardanti l'intera popolazione. Al contrario, possono ottenere informazioni sui cluster.
Applicazioni
Questo metodo di campionamento viene utilizzato nelle ricerche geografiche e di mercato in generale. La ricerca sui cluster geografici è costosa rispetto ad altre aree di ricerca. Il numero di campioni è stato aumentato in questo caso per una maggiore precisione. Questo metodo è anche conveniente per i ricercatori. Questa tecnica viene utilizzata in scenari come calamità naturali e guerre. L'applicazione di questo metodo è su larga scala durante l'implementazione da parte dei ricercatori.
Vantaggi
- Richiede meno risorse: questo metodo è il più efficace in quanto richiede meno risorse per la ricerca in quanto vi è una selezione di determinati cluster dall'intera popolazione. Quindi è un metodo più economico rispetto ad altri metodi di campionamento e considerato anche conveniente.
- Più fattibile: questa tecnica è più fattibile anche in termini di complessità, poiché è molto utile nella ricerca geografica.
Svantaggi
- Campioni polarizzati : questo campionamento è molto parziale in quanto i cluster vengono selezionati in modo casuale dall'intera popolazione. Si è anche formata un'opinione parziale riguardo alla ricerca.
- Alto errore di campionamento: i campioni sono generalmente basati sull'errore rispetto a un altro semplice metodo di campionamento.
Conclusione
Cluster Sampling è il metodo di campionamento utilizzato dai ricercatori per la ricerca di dati geografici e ricerche di mercato. La popolazione è suddivisa in diversi cluster per selezionare il campione in modo casuale. È una tecnica molto utile per i ricercatori. Presenta molti vantaggi e svantaggi, ma è comunemente utilizzato nelle statistiche per diversi tipi di progetti. Questo metodo di campionamento è affidabile e conveniente dai ricercatori.
