14 pobieranie próbek klastra zalety i wady

pobieranie próbek klastra jest metodą pobierania próbek, w której populacje są umieszczane w oddzielnych grupach. Losowa próbka tych grup jest następnie wybierany do reprezentowania określonej populacji. Jest to proces, który jest zwykle używany do badania rynku, gdy nie ma możliwości znalezienia informacji o populacji lub demografii jako całości.

Istnieją 3 wymagania, które muszą być spełnione, aby pobieranie próbek z klastra było dokładną formą gromadzenia informacji.

1. grupy muszą być jak najbardziej heterogeniczne, zawierające odrębne i różne subpopulacje w obrębie każdego klastra.
2. każda grupa powinna oferować mniejszą reprezentację całej populacji lub demografii.
3. grupy muszą się wzajemnie wykluczać, aby zapobiec nakładaniu się danych. Nie powinno być możliwe, aby dwa skupiska występowały razem.

po spełnieniu tych wymagań istnieją dwa rodzaje próbkowania klastra, które można wykonać. W jednostopniowym próbkowaniu klastra stosuje się każdy element w każdym wybranym klastrze. W dwustopniowym próbkowaniu klastra stosuje się technikę losowego pobierania próbek dla wybranych klastrów do generowania informacji.

oto kluczowe punkty do rozważenia, patrząc na zalety i wady próbkowania klastra.

lista zalet próbkowania klastra

1. Pozwala to na prowadzenie badań przy obniżonej gospodarce.

gdybyś badał konkretną demografię lub społeczność, koszt wywiadów każdego gospodarstwa domowego lub osoby w grupie byłby bardzo ograniczony. Za pomocą próbkowania klastra, staje się możliwe do kompilacji informacji o niektórych demografii lub społeczności poprzez zmniejszenie liczby wymaganych do generowania dokładnych danych. Chociaż żadne dane nie są w 100% dokładne bez pełnego procesu badawczego każdej osoby zaangażowanej, próbkowanie klastra uzyskuje wyniki w bardzo niskim marginesie błędu.

2. Próbkowanie klastra zmniejsza zmienność.

wszystkie formy pobierania próbek tworzą szacunki. Co pobieranie próbek klastra Zapewnia jest proces szacowania, który jest bardziej dokładny, gdy klastry zostały odpowiednio połączone. Zakładając, że każdy klaster jest reprezentatywny dla badanej populacji ogólnej, informacje uzyskane za pomocą tej metody zapewniały mniejszą zmienność wyników, ponieważ są one dokładniejszym odzwierciedleniem całej grupy.

3. Jest to bardziej wykonalne podejście.

zdolność do zarządzania dużych danych wejściowych, które byłyby wymagane od pełnego pobierania próbek demograficznych lub Społeczności nie byłoby możliwe dla przeciętnego badacza. Projekt podejścia do pobierania próbek z klastrów ma w szczególności na celu uwzględnienie dużych populacji. Jeśli potrzebujesz znaleźć dane, które są reprezentatywne dla dużej grupy populacji, próbkowanie klastra umożliwia ekstrapolację zebranych informacji na użyteczny format.

4. Próbkowanie klastra może być pobierane z wielu obszarów.

klastry można zdefiniować w ramach jednej społeczności, wielu społeczności lub wielu danych demograficznych. Procedury wykorzystywane do uzyskania informacji przebiegają w tym samym procesie, bez względu na to, jak duża jest próbka. Oznacza to, że naukowcy mogą generować użyteczne informacje o okolicy za pomocą losowej próbki niektórych domów. Mogą również odkrywać informacje na dużą skalę, zbliżając się do danych demograficznych w różnych obszarach, aby uzyskać wyniki na poziomie krajowym.

5. Oferuje zalety losowego pobierania próbek i warstwowego pobierania próbek.

to, co sprawia, że pobieranie próbek klastra jest tak korzystną metodą, to fakt, że obejmuje wszystkie zalety losowego pobierania próbek i warstwowego pobierania próbek w swoich procesach. Pomaga to zmniejszyć potencjalne uprzedzenia ludzi w zakresie gromadzonych informacji. Upraszcza również proces gromadzenia informacji, zmniejszając ryzyko negatywnych wpływów spowodowanych przypadkowymi zmianami. W połączeniu, wyniki uzyskane z próby może generować wnioski, które mogą być następnie stosowane do większej populacji.

6. Próbkowanie klastra tworzy duże próbki danych.

znacznie łatwiej jest tworzyć większe próbki danych za pomocą próbek klastra ze względu na jego strukturę. Po zaprojektowaniu i umieszczeniu klastrów gromadzone informacje są podobne z każdego klastra. Umożliwia to porównywanie punktów danych, znajdowanie wniosków w ramach określonych grup populacji i generowanie informacji śledzących, które mogą obserwować, jak różne klastry ewoluują w czasie.

lista wad próbkowania klastra

1. Łatwiej jest tworzyć stronnicze dane w próbkowaniu klastra.

konstrukcja każdego klastra jest podstawą danych, które zostaną zebrane z procesu pobierania próbek. Dokładne klastry, które reprezentują badaną populację, wygenerują dokładne wyniki. Jeśli badacz próbuje stworzyć konkretne wyniki odzwierciedlające osobiste odchylenie, łatwiej jest wygenerować dane, które odzwierciedlają odchylenie według struktury klastrów w określony sposób. Nawet jeśli jest to nieświadome uprzedzenie, dane będą odzwierciedleniem struktury, tworząc fałszywe wrażenie dokładności.

2. Dużym problemem mogą być błędy próbkowania.

informacje zebrane za pomocą próbkowania klastra w dużym stopniu zależą od umiejętności badacza. Jeśli informacje lub metody zbierania są niepełne, zebrane dane nie będą tak korzystne, jak mogłoby być. Błędy stwierdzone w takich danych wydają się być uzasadnionymi punktami, podczas gdy w rzeczywistości mogą być niedokładnym odzwierciedleniem ogólnej populacji. Z tego powodu, każdy, kto jest nowy w dziedzinie badań jest zniechęcany do korzystania z próbkowania klastra jako ich wstępnej metody.

3. Wiele klastrów jest umieszczanych na podstawie informacji samoidentyfikujących.

badacze często ustalają rozmieszczenie jednostek lub gospodarstw domowych na podstawie informacji samoidentyfikujących. Oznacza to, że osoby mogą wpływać na jakość danych, wprowadzając się w błąd. Wszystko, czego potrzeba, aby stworzyć negatywny wpływ, to błędne określenie dochodów, pochodzenia etnicznego lub preferencji politycznych. Nieodpowiednia strukturyzacja w procesie umieszczania przez naukowców może dodać zamieszanie w procesie umieszczania, jak również. Mogą też istnieć osoby, które celowo identyfikują się jako inny klaster, aby przechylić badania dla własnych celów.

4. Każdy klaster może mieć pewne nakładające się punkty danych.

celem pobierania próbek klastrowych jest zmniejszenie nakładania się danych, co może wpłynąć na integralność wniosków, które można znaleźć. Jednak podczas tworzenia klastra każda grupa demograficzna, społeczność lub populacja będzie miała pewien poziom nakładania się na poziomie indywidualnym. To tworzy poziom zmienności w danych, które tworzy błędy pobierania próbek na bieżąco. W niektórych przypadkach błąd pobierania próbek może być wystarczająco duży, aby zmniejszyć reprezentatywność danych, unieważniając wnioski.

5. Wymaga to równości wielkości, aby była skuteczna.

jedną z podstawowych wad próbkowania klastra jest to, że wymaga równości wielkości, aby prowadzić do dokładnych wniosków. Jeśli jeden klaster ma reprezentatywną próbkę 2000 osób, podczas gdy drugi klaster ma 1000, a cała reszta ma 500, to pierwsze dwa klastry będą niedostatecznie reprezentowane we wnioskach, podczas gdy mniejsze klastry będą nadmiernie reprezentowane. Proces ten może prowadzić do rozbieżności danych, co tworzy duży błąd próbkowania, które mogą być trudne do zidentyfikowania.

6. Wyniki pobierania próbek z klastrów mają zastosowanie tylko do tych grup populacji.

problemem, który pojawia się z próbkowania klastra jest fakt, że populacje, które zawierają, są reprezentatywne tylko dla tej konkretnej grupy. Gdyby na przykład zbadać Miasta w Karolinie Północnej, informacje uzyskane z tych badań nie mogłyby być dokładnie zastosowane do ogólnej populacji Stanów Zjednoczonych. Byłoby to właściwe tylko dla ludności państwa, a nawet wtedy może nie być możliwe zastosowanie ustaleń opartych na rozbieżnościach regionalnych. Dlatego też dla każdego klastra muszą istnieć silne definicje, aby badania były dokładne.

7. Wymaga minimalnej liczby przypadków dla dokładności.

próbkowanie klastra wymaga wielu punktów badawczych, aby zmniejszyć błędy pobierania próbek, które wytwarza badanie. Bez wysokiego poziomu badań zwiększa się potencjał nakładania się danych. Istnieje również większe ryzyko uzyskania jednostronnych danych w tym procesie, jeśli z każdego klastra zostanie pobranych mniej przykładów.

8. Próbkowanie klastra działa dobrze tylko wtedy, gdy ludzie mogą być klasyfikowane jako jednostki.

procesy związane z pobieraniem próbek klastra wymagają, aby ludzie byli klasyfikowani jako jednostka, a nie osoba. Oznaczałoby to, że musieliby być utożsamiani z konkretną grupą, taką jak “Republikanie” lub “Demokraci.”Jeśli należy zebrać poszczególne punkty danych, konieczna jest inna forma badań.

te zalety i wady próbkowania klastra mogą pomóc nam znaleźć konkretne informacje na temat dużej populacji bez inwestycji w czas lub koszty innych metod pobierania próbek. Jednocześnie, bez ścisłych kontroli i silnych umiejętności naukowców, może być więcej błędów znalezionych w tych informacjach, które mogą prowadzić naukowców do fałszywych wyników. Z tego powodu tylko doświadczeni badacze, którzy są zaznajomieni z pobieraniem próbek obszaru, powinni regularnie korzystać z tej formy badań.