14 Vor- und Nachteile der Clusterprobenahme

Die Clusterprobenahme ist eine Stichprobenmethode, bei der Populationen in separate Gruppen eingeteilt werden. Eine zufällige Stichprobe dieser Gruppen wird dann ausgewählt, um eine bestimmte Population darzustellen. Es ist ein Prozess, der normalerweise für die Marktforschung verwendet wird, wenn es keine praktikable Möglichkeit gibt, Informationen über eine Bevölkerung oder Demografie als Ganzes zu finden.

Es gibt 3 Anforderungen, die erfüllt sein müssen, damit Cluster-Sampling eine genaue Form der Informationssammlung ist.

1. Die Gruppen müssen so heterogen wie möglich sein und unterschiedliche Subpopulationen innerhalb jedes Clusters enthalten.
2. Jede Gruppe sollte eine kleinere Darstellung der gesamten Bevölkerung oder Demografie bieten.
3. Gruppen müssen sich gegenseitig ausschließen, um Datenüberschneidungen zu vermeiden. Es sollte nicht möglich sein, dass zwei Cluster zusammen auftreten.

Sobald diese Anforderungen erfüllt sind, gibt es zwei Arten von Cluster-Sampling, die durchgeführt werden können. Bei der einstufigen Clusterabtastung wird jedes Element in jedem ausgewählten Cluster verwendet. Bei der zweistufigen Clusterstichprobe wird eine randomisierte Stichprobenmethode für ausgewählte Cluster verwendet, um Informationen zu generieren.

Hier sind die wichtigsten Punkte, die bei der Betrachtung der Vor- und Nachteile der Cluster-Probenahme zu berücksichtigen sind.

Liste der Vorteile der Cluster-Probenahme

1. Es ermöglicht die Forschung mit einer reduzierten Wirtschaftlichkeit.

Wenn Sie eine bestimmte Bevölkerungsgruppe oder Gemeinschaft erforschen würden, wären die Kosten für die Befragung jedes Haushalts oder jeder Person innerhalb der Gruppe sehr begrenzt. Durch die Verwendung von Cluster-Sampling wird es möglich, Informationen über bestimmte demografische Merkmale oder Gemeinschaften zusammenzustellen, indem die Anzahl reduziert wird, die zur Erzeugung genauer Daten erforderlich ist. Obwohl keine Daten ohne einen vollständigen Forschungsprozess jeder beteiligten Person zu 100% genau sind, erhalten Cluster-Stichproben Ergebnisse mit einer sehr geringen Fehlerquote.

2. Cluster-Sampling reduziert die Variabilität.

Alle Arten von Stichproben erstellen Schätzungen. Was Cluster-Sampling bietet, ist ein Schätzprozess, der genauer ist, wenn die Cluster entsprechend zusammengestellt wurden. Unter der Annahme, dass jeder Cluster repräsentativ für die zu untersuchende Allgemeinbevölkerung ist, boten die mit dieser Methode erhaltenen Informationen eine geringere Variabilität der Ergebnisse, da sie die Gruppe als Ganzes genauer widerspiegeln.

3. Es ist ein praktikablerer Ansatz.

Die Fähigkeit, große Datenmengen zu verwalten, die für eine vollständige demografische oder gemeinschaftliche Stichprobe erforderlich wären, wäre für den durchschnittlichen Forscher nicht realisierbar. Das Design des Cluster-Sampling-Ansatzes ist speziell darauf ausgerichtet, große Populationen zu berücksichtigen. Wenn Sie Daten finden müssen, die für eine große Bevölkerungsgruppe repräsentativ sind, können Sie mit Cluster-Sampling gesammelte Informationen in ein verwendbares Format extrapolieren.

4. Cluster-Sampling kann aus mehreren Bereichen entnommen werden.

Cluster können innerhalb einer einzelnen Community, mehrerer Communities oder mehrerer Demografien definiert werden. Die zur Informationsgewinnung verwendeten Verfahren folgen demselben Prozess, unabhängig davon, wie groß die Stichprobe ist. Das bedeutet, dass Forscher mithilfe einer Zufallsstichprobe bestimmter Häuser verwertbare Informationen über eine Nachbarschaft generieren können. Sie können auch Informationen in großem Maßstab entdecken, indem sie sich der Demografie in verschiedenen Bereichen nähern, um Ergebnisse auf nationaler Ebene zu erzielen.

5. Es bietet die Vorteile von Stichproben und geschichteten Stichproben.

Was die Clusterprobenahme zu einer so vorteilhaften Methode macht, ist die Tatsache, dass sie alle Vorteile der randomisierten Probenahme und der geschichteten Probenahme in ihre Prozesse einbezieht. Dies trägt dazu bei, das Potenzial für menschliche Verzerrungen in den gesammelten Informationen zu verringern. Es vereinfacht auch den Prozess der Informationszusammenstellung und verringert das Risiko negativer Einflüsse durch zufällige Variationen. In Kombination können die aus der Stichprobe gewonnenen Ergebnisse Schlussfolgerungen ziehen, die dann auf die größere Population angewendet werden können.

6. Cluster-Sampling erzeugt große Daten-Samples.

Es ist aufgrund seiner Struktur viel einfacher, größere Datenproben mit Clusterproben zu erstellen. Sobald die Cluster entworfen und platziert wurden, sind die gesammelten Informationen von jedem Cluster ähnlich. Dadurch ist es möglich, Datenpunkte zu vergleichen, Schlussfolgerungen innerhalb bestimmter Bevölkerungsgruppen zu finden und Tracking-Informationen zu generieren, mit denen untersucht werden kann, wie sich verschiedene Cluster im Laufe der Zeit entwickeln.

Liste der Nachteile der Clusterprobenahme

1. Es ist einfacher, verzerrte Daten innerhalb von Cluster-Sampling zu erstellen.

Das Design jedes Clusters ist die Grundlage für die Daten, die aus dem Stichprobenprozess gesammelt werden. Genaue Cluster, die die untersuchte Population darstellen, erzeugen genaue Ergebnisse. Wenn ein Forscher versucht, bestimmte Ergebnisse zu erstellen, um eine persönliche Verzerrung widerzuspiegeln, ist es einfacher, Daten zu generieren, die die Verzerrung widerspiegeln, indem die Cluster auf eine bestimmte Weise strukturiert werden. Selbst wenn es sich um eine unbewusste Verzerrung handelt, spiegeln die Daten die Strukturierung wider und erzeugen einen falschen Eindruck von Genauigkeit.

2. Stichprobenfehler können ein großes Problem sein.

Informationen, die durch Cluster-Sampling gesammelt werden, hängen stark von den Fähigkeiten des Forschers ab. Wenn die Informationen oder Erhebungsmethoden unterdurchschnittlich sind, sind die gesammelten Daten nicht so vorteilhaft, wie es sein könnte. Die in solchen Daten gefundenen Fehler scheinen legitime Punkte zu sein, obwohl sie in Wirklichkeit die allgemeine Bevölkerung ungenau widerspiegeln können. Aus diesem Grund wird jedem, der neu auf dem Gebiet der Forschung ist, davon abgeraten, Cluster-Sampling als erste Methode zu verwenden.

3. Viele Cluster werden basierend auf selbstidentifizierenden Informationen platziert.

Forscher bestimmen häufig die Platzierung von Einzelpersonen oder Haushalten anhand von selbstidentifizierenden Informationen. Das bedeutet, dass Einzelpersonen die Qualität der Daten beeinflussen können, indem sie sich in irgendeiner Weise falsch darstellen. Alles, was es braucht, um einen negativen Einfluss zu erzeugen, ist eine falsche Angabe von Einkommen, ethnischer Zugehörigkeit oder politischer Präferenz. Eine unzureichende Strukturierung des Vermittlungsprozesses durch Forscher kann ebenfalls zu Verwirrung im Vermittlungsprozess führen. Es kann auch Personen geben, die sich absichtlich als anderer Cluster identifizieren, um die Forschung für ihre eigenen Zwecke zu verzerren.

4. Jeder Cluster kann einige überlappende Datenpunkte haben.

Das Ziel der Cluster-Stichprobenerhebung besteht darin, Datenüberschneidungen zu verringern, die die Integrität der gefundenen Schlussfolgerungen beeinträchtigen können. Bei der Erstellung eines Clusters weist jedoch jede demografische, gemeinschaftliche oder Bevölkerungsgruppe auf individueller Ebene ein gewisses Maß an Überschneidungen auf. Dadurch entsteht ein Maß an Variabilität innerhalb der Daten, das regelmäßig zu Stichprobenfehlern führt. In einigen Fällen könnte der Stichprobenfehler groß genug sein, um den repräsentativen Charakter der Daten zu verringern und die Schlussfolgerungen ungültig zu machen.

5. Es erfordert Größengleichheit, um effektiv zu sein.

Einer der Hauptnachteile der Cluster-Probenahme besteht darin, dass die Größe gleich ist, damit genaue Schlussfolgerungen gezogen werden können. Wenn ein Cluster eine repräsentative Stichprobe von 2.000 Personen hat, während der zweite Cluster 1.000 und der Rest 500 Personen hat, sind die ersten beiden Cluster in den Schlussfolgerungen unterrepräsentiert, während die kleineren Cluster überrepräsentiert sind. Dieser Prozess kann zu einer Datendisparität führen, die zu einem großen Stichprobenfehler führt, der möglicherweise schwer zu identifizieren ist.

6. Die Ergebnisse der Cluster-Stichproben gelten nur für diese Bevölkerungsgruppen.

Das Problem, das bei der Cluster-Stichprobe auftritt, ist die Tatsache, dass die darin enthaltenen Populationen nur für diese bestimmte Gruppe repräsentativ sind. Wenn man zum Beispiel Städte in North Carolina untersuchen würde, könnten die aus dieser Forschung gewonnenen Informationen nicht genau auf die allgemeine Bevölkerung der Vereinigten Staaten angewendet werden. Es wäre nur für die Bevölkerung des Staates genau, und selbst dann ist es möglicherweise nicht möglich, Ergebnisse basierend auf regionalen Diskrepanzen anzuwenden. Deshalb muss es für jeden Cluster starke Definitionen geben, damit die Forschung korrekt ist.

7. Es erfordert eine minimale Anzahl von Fällen für die Genauigkeit.

Cluster-Sampling erfordert mehrere Forschungspunkte, um die Stichprobenfehler zu reduzieren, die die Forschung erzeugt. Ohne ein hohes Maß an Forschung steigt das Potenzial für Datenüberschneidungen. Es besteht auch ein höheres Risiko, durch diesen Prozess einseitige Daten zu erhalten, wenn weniger Beispiele aus jedem Cluster entnommen werden.

8. Cluster-Sampling funktioniert nur dann gut, wenn Personen als Einheiten klassifiziert werden können.

Die Prozesse der Clusterprobenahme erfordern, dass Personen als Einheit und nicht als Individuum klassifiziert werden. Das würde bedeuten, dass sie mit einer bestimmten Gruppe identifiziert werden müssten, wie “Republikaner” oder “Demokraten.” Wenn einzelne Datenpunkte gesammelt werden müssen, dann ist eine andere Form der Forschung notwendig.

Diese Cluster-Stichprobenvorteile und -nachteile können uns helfen, spezifische Informationen über eine große Population zu finden, ohne die Zeit- oder Kosteninvestitionen anderer Stichprobenmethoden. Gleichzeitig können ohne strenge Kontrollen und starke Forscherfähigkeiten mehr Fehler in diesen Informationen gefunden werden, die Forscher zu falschen Ergebnissen führen können. Aus diesem Grund sollten nur erfahrene Forscher, die mit der Flächenprobenahme vertraut sind, diese Form der Forschung regelmäßig nutzen.