Eșantionare sistematică vs. eșantionare în cluster: Care este diferența?
Eșantionarea sistematică față de eșantionarea în cluster: o prezentare generală
Eșantionarea sistematică și eșantionarea pe grupe sunt două tipuri diferite de măsuri statistice utilizate de cercetători, analiști și specialiști în marketing pentru a studia eșantioanele unei populații.
Modul în care atât eșantionarea sistematică, cât și cea prin cluster, atrag punctele de eșantionare de la populație este diferită. În timp ce eșantionarea sistematică utilizează intervale fixe de la populația mai mare pentru a crea eșantionul, eșantionarea pe grupe descompune populația în diferite grupuri.
Eșantionarea sistematică selectează un punct de plecare aleatoriu din populație, iar apoi se prelevează un eșantion din intervale fixe regulate ale populației în funcție de mărimea acesteia. Eșantionarea clusterelor împarte populația în clustere și apoi ia un eșantion simplu aleatoriu din fiecare cluster.1 În acest articol, vom acoperi diferențele ambelor tipuri de eșantionări, avantajele și dezavantajele acestora, atunci când este cel mai bine să se utilizeze una peste alta și exemple ale fiecăruia.
Chei de luat masa
- Eșantionarea sistematică și eșantionarea pe grupe sunt ambele măsuri statistice utilizate de cercetători, analiști și specialiști în marketing pentru a studia eșantioanele unei populații.
- Eșantionarea sistematică implică selectarea unor intervale fixe din populația mai mare pentru a crea eșantionul.
- Eșantionarea clusterelor împarte populația în grupuri, apoi ia un eșantion aleatoriu din fiecare cluster.
- Atât eșantionarea sistematică, cât și eșantionarea în grup sunt forme de eșantionare aleatorie, cunoscută sub numele de eșantionare de probabilitate, care contrastează cu eșantionarea fără probabilitate.
- Eșantionarea sistematică și eșantionarea pe grupe au ambele avantaje și dezavantaje, dar ambele pot fi eficiente din punct de vedere al timpului și al costurilor.
Eșantionare sistematică
Eșantionarea sistematică este o metodă de eșantionare cu probabilitate aleatorie. Este una dintre cele mai populare și comune metode utilizate de cercetători și analiști. Această metodă implică selectarea eșantioanelor dintr-un grup mai mare. În timp ce punctul de plecare poate fi aleator, eșantionarea implică utilizarea unor intervale fixe între fiecare membru.
Iată cum funcționează. Cercetătorul începe alegând mai întâi un punct de plecare dintr-o populație mai mare. Acest lucru este în mod normal sub forma unui număr întreg care trebuie să fie mai mic decât numărul de subiecți din populația mai mare. Analistul alege apoi intervalul dintre fiecare membru; aceasta fiind o diferență consistentă care se află între fiecare membru. Iată un exemplu ipotetic. Să presupunem că există o populație de 100 de persoane în studiu. Cercetătorul începe cu persoana aflată pe locul 10. Apoi decid să aleagă fiecare a șaptea persoană după aceea. Aceasta înseamnă că persoanele din următoarele locuri sunt alese în eșantionare: 10, 17, 24, 31, 38, 45 și așa mai departe.
Avantajele și dezavantajele eșantionării sistematice
Acest tip de eșantionare statistică este destul de simplu, motiv pentru care este, în general, favorizat de cercetători. De asemenea, este foarte util în anumite scopuri în domeniul finanțelor. Cei care folosesc această metodă presupun că rezultatele reprezintă majoritatea populațiilor normale. Acest proces garantează, de asemenea, că întreaga populație este eșantionată uniform. Totuși, pot exista probleme cu acest tip de eșantionare. De exemplu, riscul de manipulare a datelor poate fi mai mare, deoarece cei care folosesc această metodă pot alege subiecți și intervale pe baza rezultatului dorit.
Eșantionarea sistematică este ușor de realizat și ușor de înțeles. Statisticienii, care ar putea avea constrângeri bugetare sau de timp, consideră că utilizarea eșantionării sistematice este avantajoasă în ceea ce privește crearea, compararea și înțelegerea eșantioanelor lor. În plus, eșantionarea sistematică oferă un grad sporit de control în comparație cu alte metodologii de eșantionare datorită procesului său.
Eșantionarea sistematică elimină, de asemenea, selecția grupată, unde eșantioanele selectate aleatoriu dintr-o populație sunt nefiresc de apropiate. Eșantioanele aleatorii, spre deosebire de cele sistematice, sunt capabile să înlăture acest eveniment doar prin efectuarea de sondaje multiple sau prin creșterea numărului de eșantioane; ambele pot fi consumatoare de timp și costisitoare. Eșantionarea sistematică are, de asemenea, un factor de risc scăzut, deoarece există șanse mici ca datele să poată fi contaminate.
În ciuda numeroaselor sale avantaje, eșantionarea sistematică vine cu dezavantaje. Limita principală a eșantionării sistematice este că este necesară dimensiunea populației. Fără numărul specific de participanți la o populație, eșantionarea sistematică nu funcționează bine. De exemplu, dacă un statistician ar dori să examineze vârsta persoanelor fără adăpost dintr-o anumită regiune, dar nu poate obține cu exactitate câte persoane fără adăpost există, atunci nu vor avea o dimensiune a populației sau un punct de plecare.
Un alt dezavantaj este că populația trebuie să aibă o cantitate naturală de întâmplare. În caz contrar, riscul de a alege instanțe similare este crescut, învingând scopul eșantionului.
Exemplu de eșantionare sistematică
Scopul eșantionării sistematice este obținerea unui eșantion imparțial. Metoda prin care se realizează acest lucru este atribuirea unui număr fiecărui participant din populație și apoi selectarea aceluiași interval desemnat din populație pentru a crea eșantionul.
De exemplu, puteți alege fiecare al 5-lea participant sau fiecare al 20-lea participant, dar trebuie să îl alegeți pe același în fiecare populație. Procesul de selectare a celui de-al nouălea număr este eșantionarea sistematică.
De exemplu, o companie de pastă de dinți creează o nouă aromă de pastă de dinți și ar dori să o testeze pe un eșantion de populație înainte de a o vinde publicului. Testul este de a determina dacă noua aromă este bine primită sau nu de probă. Compania reunește o populație de 50 de persoane și decide să folosească eșantionarea sistematică pentru a crea un eșantion de 10 persoane a căror opinie cu privire la pasta de dinți le va lua în considerare.
În primul rând, echipa de marketing atribuie un număr fiecărui participant din populație. În acest caz, are o populație de 50 în grup, deci va atribui fiecărui participant un număr variind de la unu la 50. Apoi, trebuie să determine cât de mare eșantion dorește să aibă și a stabilit o dimensiune a eșantionului de 10. Prin urmare, 50/10 = 5. Cinci vor fi cifra sa de eșantionare; ceea ce înseamnă că va selecta fiecare al cincilea participant din populație pentru a ajunge la eșantionul său. Acest lucru este prezentat în tabelul de mai jos, unde fiecare al cincilea participant este în aldine și cel ales pentru eșantion.
Eșantionare cluster
Eșantionarea în cluster este un alt tip de măsură statistică aleatorie. Această metodă este utilizată atunci când există diferite subgrupe de grupuri prezente într-o populație mai mare. Aceste grupuri sunt cunoscute sub numele de clustere. Eșantionarea în clustere este frecvent utilizată de grupurile de marketing și de profesioniști.
Atunci când încercați să studiați datele demografice ale unui oraș, oraș sau district, este cel mai bine să utilizați eșantionarea în grup, datorită dimensiunilor mari ale populației.
Eșantionarea în cluster este o procedură în doi pași. În primul rând, întreaga populație este selectată și separată în clustere diferite. Probele aleatorii sunt apoi alese din aceste subgrupuri. De exemplu, unui cercetător îi este greu să construiască întreaga populație de clienți ai unui magazin alimentar pe care să o intervieveze. Cu toate acestea, pot fi capabili să creeze un subgrup aleatoriu de magazine; acesta reprezintă primul pas al procesului. Al doilea pas constă în intervievarea unui eșantion aleatoriu al clienților magazinelor respective.
Tipuri de eșantionare cluster
Există două tipuri de eșantionare în cluster: eșantionare în cluster într-o etapă și eșantionare în cluster în două etape.
Eșantionarea clusterelor într-o etapă implică alegerea unui eșantion aleatoriu de clustere și colectarea datelor de la fiecare subiect din cadrul acelui cluster. Eșantionarea clusterelor în două etape implică selectarea aleatorie a mai multor clustere și alegerea anumitor subiecți în mod aleatoriu în cadrul fiecărui cluster pentru a forma proba finală. Eșantionarea în două etape poate fi văzută ca un subset de eșantionare într-o etapă: eșantionarea anumitor elemente din grupurile create.
Avantajele și dezavantajele eșantionării în cluster
Această metodă de eșantionare poate fi utilizată atunci când completarea unei liste a întregii populații este dificilă, după cum se demonstrează în exemplul de mai sus. Acesta este un proces manual simplu, care poate economisi timp și bani.
De fapt, utilizarea eșantionării în cluster poate fi destul de ieftină în comparație cu alte metode. Asta pentru că, în general, există mai puține costuri și cheltuieli asociate, deoarece eșantionarea clusterelor necesită alegerea clusterelor selectate la întâmplare, mai degrabă decât evaluarea unor populații întregi. Același proces permite, de asemenea, creșterea dimensiunii eșantionului. Deoarece un statistician alege doar dintr-un grup selectat de clustere, aceștia pot crește numărul de subiecți de eșantionat din cadrul acelui grup.
Dezavantajul principal al eșantionării în cluster este că există o eroare de eșantionare mai mare asociată cu acesta, ceea ce îl face mai puțin precis decât alte metode de eșantionare. Acest lucru se datorează faptului că subiecții dintr-un cluster tind să aibă caracteristici similare, ceea ce înseamnă că eșantionarea clusterelor nu include date demografice variate ale populației. Acest lucru duce adesea la o suprareprezentare sau subreprezentare în cadrul unui cluster și, prin urmare, poate fi un eșantion părtinitor.
Exemplu de eșantionare cluster
De exemplu, să spunem că se desfășoară un studiu academic pentru a determina câți angajați ai băncilor de investiții dețin MBA și, dintre acești MBA, câți sunt din școlile Ivy League. Ar fi dificil pentru statistician să meargă la fiecare bancă de investiții și să-i întrebe pe fiecare angajat experiența lor educațională. Pentru a atinge obiectivul, un statistician poate folosi eșantionarea pe grupe.
Primul pas ar fi constituirea unui grup de bănci de investiții. În loc să studieze fiecare bancă de investiții, statisticianul poate alege să studieze primele trei cele mai mari bănci de investiții pe baza veniturilor, formând primul cluster. De acolo, mai degrabă decât să intervieveze fiecare angajat din toate cele trei bănci de investiții, un statistician ar putea forma un alt grup, care ar include angajați din anumite departamente, de exemplu, vânzări și tranzacționare sau fuziuni și achiziții.
Această metodă permite statisticianului să restrângă dimensiunea eșantionării, făcându-l mai eficient și mai rentabil, având totuși un eșantion suficient de variat pentru a evalua informațiile căutate.
consideratii speciale
Deși atât eșantionarea sistematică, cât și eșantionarea în grup sunt forme de eșantionare aleatorie, ajung la dimensiunea eșantionului în moduri complet diferite. Eșantionarea sistematică alege un eșantion pe baza unor intervale fixe într-o populație, în timp ce eșantionarea pe grupe creează un grup dintr-o populație.
Eșantionarea în cluster este mai potrivită atunci când există diferite subseturi într-o anumită populație, în timp ce eșantionarea sistematică este mai bine utilizată atunci când se cunoaște întreaga listă sau numărul unei populații. Ambele, cu toate acestea, împart populația în unități mai mici de eșantionat.
Pentru eșantionarea sistematică, este important să vă asigurați că nu există modele în grup, altfel riscați să alegeți subiecți similari fără a reprezenta populația generală. Pentru eșantionarea clusterelor, este important să ne asigurăm că fiecare cluster are trăsături similare cu întregul eșantion.
Întrebări frecvente despre eșantionarea clusterelor
Ce se înțelege prin eșantionare în cluster?
Eșantionarea în clustere este o formă de eșantionare aleatorie care separă o populație în clustere pentru a crea un eșantion. Pot fi create și alte clustere din grupurile inițiale, pentru a restrânge un eșantion.
De ce ați utiliza eșantionarea clusterelor?
Eșantionarea în cluster este cel mai bine utilizată pentru a studia populații mari, răspândite, în cazul în care scopul de a intervieva fiecare subiect ar fi costisitor, consumator de timp și poate imposibil. Eșantionarea clusterelor permite crearea clusterelor care reprezintă o reprezentare mai mică a populației evaluate, cu caracteristici similare.
Cum funcționează eșantionarea clusterelor?
Eșantionarea în cluster implică pur și simplu împărțirea populației studiate în grupuri mai mici. Aceste subgrupuri pot fi studiate sau împărțite în mod aleatoriu în alte subgrupuri.
Care este diferența dintre eșantionarea în cluster și eșantionarea stratificată?
Diferența principală între eșantionarea pe grupe și eșantionarea stratificată este că grupurile create în eșantionarea pe grupe sunt eterogene, în timp ce grupurile pentru eșantionarea stratificată sunt omogene.
Linia de fund
Există o varietate de metode de eșantionare disponibile statisticienilor care caută să studieze informații în cadrul grupurilor. Deoarece grupurile sau populațiile tind să fie numeroase, este foarte dificil să obțineți date de la fiecare subiect. Pentru a depăși această problemă, statisticienii folosesc eșantionarea, creând grupuri mai mici care sunt menite să fie reprezentative pentru populația mai mare.
Un aspect important al creării acestor eșantioane mai mici este să ne asigurăm că sunt selectate la întâmplare și reprezintă o adevărată reprezentare a populației mai mari. Eșantionarea sistematică și eșantionarea pe grupe sunt două metode pe care statisticienii le pot folosi pentru a studia populațiile.
Ambele sunt forme de eșantionare aleatorie care pot fi eficiente din punct de vedere al timpului și al costurilor, separând populațiile în grupuri mai mici pentru o analiză mai ușoară. Eșantionarea sistematică funcționează cel mai bine atunci când este cunoscută întreaga populație, în timp ce eșantionarea în grup funcționează cel mai bine atunci când întreaga populație este dificil de măsurat.