14 Campionamento cluster Vantaggi e svantaggi

Il campionamento cluster è un metodo di campionamento in cui le popolazioni sono collocate in gruppi separati. Un campione casuale di questi gruppi viene quindi selezionato per rappresentare una popolazione specifica. È un processo che viene solitamente utilizzato per ricerche di mercato quando non esiste un modo fattibile per trovare informazioni su una popolazione o demografico nel suo complesso.

Ci sono 3 requisiti che devono essere soddisfatti perché il campionamento dei cluster sia una forma accurata di raccolta di informazioni.

1. I gruppi devono essere il più eterogenei possibile, contenenti sottopopolazioni distinte e diverse all’interno di ciascun cluster.
2. Ogni gruppo dovrebbe offrire una rappresentazione più piccola di ciò che l’intera popolazione o demografica sembra essere.
3. I gruppi devono escludersi a vicenda per evitare sovrapposizioni di dati. Non dovrebbe essere possibile che due cluster si verifichino insieme.

Una volta soddisfatti questi requisiti, è possibile eseguire due tipi di campionamento cluster. Nel campionamento cluster a stadio singolo, viene utilizzato ogni elemento in ciascun cluster selezionato. Nel campionamento cluster a due stadi, viene utilizzata una tecnica di campionamento randomizzato per i cluster selezionati per generare informazioni.

Ecco i punti chiave da considerare quando si considerano i vantaggi e gli svantaggi del campionamento dei cluster.

Elenco dei vantaggi del campionamento cluster

1. Consente di condurre ricerche con un’economia ridotta.

Se si dovesse ricercare una specifica popolazione o comunità, il costo di intervistare ogni famiglia o individuo all’interno del gruppo sarebbe molto limitante. Utilizzando il campionamento cluster, diventa possibile compilare informazioni su determinati dati demografici o comunità riducendo il numero necessario per generare dati accurati. Sebbene nessun dato sia accurato al 100% senza un processo di ricerca completo di ogni persona coinvolta, il campionamento del cluster ottiene risultati con un margine di errore molto basso.

2. Il campionamento dei cluster riduce la variabilità.

Tutte le forme di campionamento creano stime. Ciò che fornisce il campionamento dei cluster è un processo di stima più accurato quando i cluster sono stati messi insieme in modo appropriato. Supponendo che ogni cluster sia rappresentativo della popolazione generale oggetto di ricerca, le informazioni ottenute attraverso questo metodo hanno offerto una variabilità ridotta nei suoi risultati perché è un riflesso più accurato del gruppo nel suo complesso.

3. È un approccio più fattibile.

La capacità di gestire grandi input di dati che sarebbero richiesti da un campionamento demografico o comunitario completo non sarebbe fattibile per il ricercatore medio. La progettazione dell’approccio di campionamento dei cluster ha lo scopo specifico di tenere conto di grandi popolazioni. Se è necessario trovare dati rappresentativi di un grande gruppo di popolazione, il campionamento cluster consente di estrapolare le informazioni raccolte in un formato utilizzabile.

4. Il campionamento del cluster può essere prelevato da più aree.

I cluster possono essere definiti all’interno di una singola comunità, più comunità o più dati demografici. Le procedure utilizzate per ottenere informazioni seguono lo stesso processo, indipendentemente dalla dimensione del campione. Ciò significa che i ricercatori possono generare informazioni utilizzabili su un quartiere utilizzando un campione casuale di alcune case. Possono anche scoprire informazioni su larga scala avvicinandosi ai dati demografici in diverse aree per generare risultati a livello nazionale.

5. Offre i vantaggi del campionamento casuale e del campionamento stratificato.

Ciò che rende il campionamento cluster un metodo così vantaggioso è il fatto che include tutti i vantaggi del campionamento randomizzato e del campionamento stratificato nei suoi processi. Questo aiuta a ridurre il potenziale di pregiudizi umani all’interno delle informazioni raccolte. Semplifica inoltre il processo di assemblaggio delle informazioni, riducendo i rischi di influenze negative causate da variazioni casuali. Se combinati, i risultati ottenuti dal campione possono generare conclusioni che possono essere applicate alla popolazione più ampia.

6. Il campionamento cluster crea campioni di dati di grandi dimensioni.

È molto più semplice creare campioni di dati più grandi utilizzando campioni di cluster a causa della sua struttura. Una volta che i cluster sono stati progettati e posizionati, le informazioni raccolte sono simili da ciascun cluster. Ciò consente di confrontare i punti dati, trovare conclusioni all’interno di specifici gruppi di popolazione e generare informazioni di tracciamento in grado di osservare come i diversi cluster si evolvono nel tempo.

Elenco degli svantaggi del campionamento cluster

1. È più semplice creare dati di parte all’interno del campionamento del cluster.

La progettazione di ogni cluster è alla base dei dati che verranno raccolti dal processo di campionamento. Cluster accurati che rappresentano la popolazione studiata genereranno risultati accurati. Se un ricercatore sta tentando di creare risultati specifici per riflettere un pregiudizio personale, allora è più facile generare dati che riflettano il pregiudizio strutturando i cluster in un modo specifico. Anche se si tratta di un pregiudizio inconscio, i dati saranno un riflesso della strutturazione, creando una falsa impressione di accuratezza.

2. Gli errori di campionamento possono essere un grosso problema.

Le informazioni raccolte attraverso il campionamento dei cluster dipendono fortemente dalle capacità del ricercatore. Se le informazioni o i metodi di raccolta sono scadenti, i dati raccolti non saranno così vantaggiosi come potrebbero essere. Gli errori riscontrati in tali dati sembrerebbero essere punti legittimi, quando in realtà potrebbero essere un riflesso impreciso della popolazione generale. Per questo motivo, chiunque sia nuovo nel campo della ricerca è scoraggiato dall’utilizzare il campionamento dei cluster come metodo iniziale.

3. Molti cluster sono posizionati sulla base di informazioni di auto-identificazione.

I ricercatori spesso determinano il posizionamento in cluster di individui o famiglie basati su informazioni di auto-identificazione. Ciò significa che gli individui possono influenzare la qualità dei dati travisando se stessi in qualche modo. Tutto ciò che può essere necessario per creare un’influenza negativa è una dichiarazione errata di reddito, etnia o preferenza politica. Una strutturazione inadeguata nel processo di collocamento da parte dei ricercatori può aggiungere confusione al processo di collocamento. Ci possono anche essere individui che si identificano intenzionalmente come un cluster diverso per inclinare la ricerca per i propri scopi.

4. Ogni cluster può avere alcuni punti dati sovrapposti.

L’obiettivo del campionamento cluster è quello di ridurre le sovrapposizioni nei dati, che possono influenzare l’integrità delle conclusioni che possono essere trovate. Quando si crea un cluster, tuttavia, ogni gruppo demografico, comunitario o di popolazione avrà un certo livello di sovrapposizione a livello individuale. Ciò crea un livello di variabilità all’interno dei dati che crea errori di campionamento su base regolare. In alcuni casi, l’errore di campionamento potrebbe essere abbastanza grande da ridurre la natura rappresentativa dei dati, invalidando le conclusioni.

5. Richiede l’uguaglianza delle dimensioni per essere efficace.

Uno degli svantaggi principali del campionamento cluster è che richiede l’uguaglianza delle dimensioni per portare a conclusioni accurate. Se un cluster ha un campione rappresentativo di 2.000 persone, mentre il secondo cluster ne ha 1.000 e tutti gli altri ne hanno 500, i primi due cluster saranno sottorappresentati nelle conclusioni, mentre i cluster più piccoli saranno sovrarappresentati. Questo processo può portare a una disparità di dati, che crea un grande errore di campionamento che può essere difficile da identificare.

6. I risultati del campionamento di cluster si applicano solo a quei gruppi di popolazione.

Il problema che si presenta con il campionamento dei cluster è il fatto che le popolazioni che contengono sono solo rappresentative di quel gruppo specifico. Se si esaminassero le città della Carolina del Nord, ad esempio, le informazioni ottenute da quella ricerca non potrebbero essere applicate con precisione alla popolazione generale degli Stati Uniti. Sarebbe accurato solo per la popolazione dello stato, e anche allora, potrebbe non essere possibile applicare i risultati basati su discrepanze regionali. Questo è il motivo per cui ci devono essere forti definizioni in atto per ogni cluster per la ricerca per essere precisi.

7. Richiede un numero minimo di casi per la precisione.

Il campionamento cluster richiede più punti di ricerca per ridurre gli errori di campionamento prodotti dalla ricerca. Senza alti livelli di ricerca, il potenziale di sovrapposizioni di dati aumenta. Esiste anche un rischio maggiore di ottenere dati unilaterali attraverso questo processo se vengono presi meno esempi da ciascun cluster.

8. Il campionamento dei cluster funziona bene solo quando le persone possono essere classificate come unità.

I processi coinvolti nel campionamento dei cluster richiedono che le persone siano classificate come unità anziché come individui. Ciò significherebbe che avrebbero bisogno di essere identificati con un gruppo specifico, come “Repubblicani” o “Democratici.”Se i singoli punti di dati devono essere raccolti, allora è necessaria una diversa forma di ricerca.

Questi vantaggi e svantaggi del campionamento dei cluster possono aiutarci a trovare informazioni specifiche su una grande popolazione senza l’investimento di tempo o costi di altri metodi di campionamento. Allo stesso tempo, senza controlli stretti e forti capacità di ricercatore, ci possono essere più errori trovati in queste informazioni che possono portare i ricercatori a risultati falsi. Per questo motivo, solo i ricercatori esperti che hanno familiarità con il campionamento dell’area dovrebbero utilizzare questa forma di ricerca su base regolare.