14 Klusterinäytteenoton edut ja haitat

Klusterinäytteenotto on otantamenetelmä, jossa populaatiot sijoitetaan erillisiin ryhmiin. Satunnaisotos näistä ryhmistä valitaan sitten edustamaan tiettyä perusjoukkoa. Se on prosessi, jota käytetään yleensä markkinatutkimuksessa, kun ei ole mahdollista löytää tietoa väestöstä tai Demografisesta kokonaisuudesta.

on 3 vaatimusta, jotka on täytettävä, jotta klusterinäytteenotto olisi tarkka tiedonkeruun muoto.

1. ryhmien on oltava mahdollisimman heterogeenisia, ja niiden on sisällettävä erilliset ja erilaiset alapopulaatiot kussakin ryppäässä.
2. jokaisen ryhmän tulisi tarjota pienempi esitys siitä, mitä koko väestö tai demografinen väestö sattuu olemaan.
3. ryhmien on oltava toisensa poissulkevia, jotta tietojen päällekkäisyydet voidaan estää. Ei pitäisi olla mahdollista, että kaksi klusteria esiintyy yhdessä.

kun nämä vaatimukset täyttyvät, voidaan suorittaa kahdenlaisia klusterinäytteitä. Yksivaiheisessa klusterinäytteenotossa käytetään jokaisen valitun klusterin jokaista alkuainetta. Kaksivaiheisessa klusterinäytteenotossa valituille klustereille käytetään satunnaistettua näytteenottotekniikkaa informaation tuottamiseksi.

tässä ovat tärkeimmät seikat, jotka on otettava huomioon, kun tarkastellaan klusterinäytteenoton etuja ja haittoja.

luettelo Klusterinäytteenoton eduista

1. Se mahdollistaa tutkimuksen tekemisen supistuneella taloudella.

jos tutkittaisiin tiettyä väestöryhmää tai yhteisöä, ryhmän jokaisen kotitalouden tai yksilön haastattelemisen kustannukset olisivat hyvin rajalliset. Klusterinäytteiden avulla on mahdollista koota tietoa tietyistä väestöryhmistä tai yhteisöistä vähentämällä täsmällisen tiedon tuottamiseen tarvittavaa määrää. Vaikka mikään tieto ei ole 100% tarkka ilman täydellistä tutkimusprosessia jokaisesta mukana olevasta henkilöstä, klusterinäytteenotto saa tuloksia hyvin pienellä virhemarginaalilla.

2. Klusterinäytteenotto vähentää vaihtelua.

kaikki näytteenottotavat luovat arvioita. Klusterinäytteenotolla saadaan aikaan arviointiprosessi, joka on tarkempi, kun klusterit on koottu asianmukaisesti. Olettaen, että jokainen klusteri edustaa tutkittavaa väestöä, tämän menetelmän avulla saatu tieto tarjosi vähemmän vaihtelua sen tuloksissa, koska se kuvaa tarkemmin koko ryhmää.

3. Se on toteuttamiskelpoisempi lähestymistapa.

keskivertotutkijan ei olisi mahdollista hallita laajoja aineistopanoksia, joita vaadittaisiin täydelliseltä demografiselta tai yhteisölliseltä otannalta. Klusterinäytteenottotavan suunnittelussa on erityisesti tarkoitus ottaa huomioon suuret populaatiot. Jos haluat löytää suurta väestöryhmää edustavaa tietoa, klusterinäytteenotto mahdollistaa kerättyjen tietojen ekstrapoloinnin käyttökelpoiseen muotoon.

4. Klusterinäytteitä voidaan ottaa useilta alueilta.

klusterit voidaan määritellä yhden yhteisön, usean yhteisön tai useamman väestöryhmän sisällä. Tiedonhankintamenettelyt noudattavat samaa prosessia riippumatta siitä, kuinka suuri otos sattuu olemaan. Se tarkoittaa, että tutkijat voivat tuottaa käyttökelpoista tietoa naapurustosta käyttämällä satunnaisotantaa tietyistä kodeista. Ne voivat myös löytää tietoa laajassa mittakaavassa lähestymällä eri alojen väestötietoja kansallisen tason tulosten aikaansaamiseksi.

5. Se tarjoaa satunnaisotannan ja ositetun otannan edut.

klusterinäytteenotosta tällaisen hyödyllisen menetelmän tekee se, että se sisältää kaikki satunnaistetun näytteenoton ja ositetun näytteenoton edut prosesseissaan. Tämä auttaa vähentämään ihmisten vinouman mahdollisuutta kerättyjen tietojen sisällä. Se myös yksinkertaistaa tiedon kokoamisprosessia ja vähentää satunnaisvaihteluiden aiheuttamien negatiivisten vaikutusten riskejä. Yhdistettyinä otoksesta saadut tulokset voivat tuottaa päätelmiä, joita voidaan sitten soveltaa suurempaan populaatioon.

6. Klusterin näytteenotto luo suuria datanäytteitä.

klusterinäytteiden avulla on paljon helpompi luoda suurempia aineistonäytteitä sen rakenteen vuoksi. Kun klusterit on suunniteltu ja sijoitettu, kerättävät tiedot ovat samanlaisia jokaisesta klusterista. Tämä mahdollistaa datapisteiden vertailun, johtopäätösten tekemisen tiettyjen väestöryhmien sisällä ja seurantatietojen tuottamisen, jonka avulla voidaan tarkastella eri klusterien kehittymistä ajan myötä.

luettelo Klusterinäytteenoton haitoista

1. Klusterinäytteenotossa on helpompi luoda puolueellista tietoa.

kunkin klusterin rakenne on otantaprosessista kerättävän tiedon perusta. Tarkat klusterit, jotka edustavat tutkittavaa väestöä, tuottavat tarkkoja tuloksia. Jos tutkija yrittää luoda erityisiä tuloksia heijastamaan henkilökohtaista vinoumaa, on helpompi tuottaa tietoa, joka heijastaa vinoumaa jäsentämällä klusterit tietyllä tavalla. Vaikka kyseessä olisi tiedostamaton vinouma, data heijastaa jäsentelyä ja luo väärän kuvan tarkkuudesta.

2. Näytteenottovirheet voivat olla suuri ongelma.

klusterinäytteiden avulla kerätty tieto on vahvasti tutkijan taitojen varassa. Jos tiedot tai keruumenetelmät ovat ala-arvoisia, kerätystä tiedosta ei ole niin paljon hyötyä kuin se voisi olla. Näissä tiedoissa havaitut virheet näyttäisivät oikeutetuilta pisteiltä, vaikka todellisuudessa ne voivat olla epätarkka heijastus yleisestä väestöstä. Tästä syystä kaikki, jotka ovat uusia tutkimusalalla, eivät saa käyttää klusterinäytteenottoa ensimmäisenä menetelmänään.

3. Monet klusterit sijoitetaan omaehtoisen tiedon perusteella.

tutkijat määrittelevät usein yksilöiden tai kotitalouksien klusterisijoituksen omaehtoisen tiedon perusteella. Tämä tarkoittaa, että yksilöt voivat vaikuttaa tietojen laatuun esittämällä itsensä jollakin tavalla väärin. Kielteisen vaikutuksen luomiseen voi tarvita vain tulojen, etnisyyden tai poliittisen mieltymyksen vääristelyä. Riittämätön jäsentäminen sijoittamisprosessissa tutkijoiden voi lisätä sekaannusta sijoittamisprosessiin samoin. Voi olla myös yksilöitä, jotka tietoisesti identifioivat erilaiseksi klusteriksi vääristelläkseen tutkimusta omiin tarkoituksiinsa.

4. Jokaisessa klusterissa voi olla päällekkäisiä datapisteitä.

klusterinäytteenoton tavoitteena on vähentää tietojen päällekkäisyyksiä, jotka voivat vaikuttaa löydettävien päätelmien eheyteen. Klusteria luotaessa jokaisella demografisella, yhteisöllä tai väestöryhmällä on kuitenkin jonkin verran päällekkäisyyttä yksilötasolla. Tämä aiheuttaa tietojen sisällä vaihtelua, joka aiheuttaa säännöllisesti otantavirheitä. Joissakin tapauksissa otantavirhe voi olla niin suuri, että se vähentää tietojen edustavuutta, mikä mitätöi päätelmät.

5. Se vaatii kokotasa-arvoa ollakseen tehokas.

yksi klusterinäytteenoton ensisijaisista haitoista on se, että se vaatii samankokoisuutta, jotta siitä voidaan tehdä tarkkoja päätelmiä. Jos yhden klusterin edustava otos on 2 000 ihmistä, kun taas toisessa klusterissa on 1 000 ja muissa 500, kaksi ensimmäistä klusteria ovat aliedustettuina päätelmissä, kun taas pienemmät klusterit ovat yliedustettuina. Tämä prosessi voi johtaa dataeroihin, jolloin syntyy suuri otantavirhe, jota voi olla vaikea tunnistaa.

6. Klusterinäytteiden tulokset koskevat vain näitä väestöryhmiä.

klusterinäytteenoton ongelmana on se, että niiden sisältämät populaatiot edustavat vain kyseistä ryhmää. Jos tutkittaisiin esimerkiksi Pohjois-Carolinan kaupunkeja, niin tuosta tutkimuksesta saatuja tietoja ei voitaisi tarkasti soveltaa Yhdysvaltojen yleiseen väestöön. Se olisi tarkka vain osavaltion väestön osalta, eikä silloinkaan välttämättä ole mahdollista soveltaa alueellisiin eroavaisuuksiin perustuvia havaintoja. Siksi jokaiselle klusterille on oltava vahvat määritelmät, jotta tutkimus olisi tarkkaa.

7. Se vaatii vähimmäismäärän tapauksia tarkkuutta.

Klusterinäytteenottoon tarvitaan useita tutkimuspisteitä, jotta voidaan vähentää tutkimuksen tuottamia näytteenottovirheitä. Ilman suurta tutkimustasoa datan päällekkäisyyksien mahdollisuus kasvaa. On myös suurempi riski saada yksipuolista tietoa tämän prosessin kautta, jos kustakin klusterista otetaan vähemmän esimerkkejä.

8. Klusterinäytteenotto toimii hyvin vain silloin, kun ihmiset voidaan luokitella yksiköiksi.

klusterinäytteenottoon liittyvät prosessit edellyttävät, että ihmiset luokitellaan yksikkönä yksilön sijaan. Se tarkoittaisi, että heidät pitäisi samaistua tiettyyn ryhmään, kuten “republikaaneihin” tai “demokraatteihin”.”Jos yksittäisiä datapisteitä on kerättävä, tarvitaan toisenlaista tutkimusta.

näiden klusterinäytteiden edut ja haitat voivat auttaa meitä löytämään tarkkaa tietoa suuresta populaatiosta ilman muiden otantamenetelmien aikaa tai kustannusinvestointeja. Samaan aikaan ilman tiukkaa valvontaa ja vahvaa tutkijan osaamista tästä tiedosta voi löytyä enemmän virheitä, jotka voivat johtaa tutkijat vääriin tuloksiin. Tästä syystä, vain kokeneita tutkijoita, jotka tuntevat alueen näytteenotto pitäisi käyttää tällaista tutkimusta säännöllisesti.