14 Klusterprovtagningsfördelar och nackdelar

Klusterprovtagning är en provtagningsmetod där populationer placeras i separata grupper. Ett slumpmässigt urval av dessa grupper väljs sedan för att representera en specifik population. Det är en process som vanligtvis används för marknadsundersökningar när det inte finns något genomförbart sätt att hitta information om en befolkning eller demografisk som helhet.

det finns 3 krav som måste uppfyllas för att klusterprovtagning ska vara en korrekt form av informationsinsamling.

1. grupperna måste vara så heterogena som möjligt och innehålla distinkta och olika subpopulationer inom varje kluster.
2. varje grupp bör erbjuda en mindre representation av vad hela befolkningen eller demografin råkar vara.
3. grupper måste vara ömsesidigt uteslutande från varandra för att förhindra att data överlappar varandra. Det bör inte vara möjligt för två kluster att inträffa tillsammans.

när dessa krav är uppfyllda finns det två typer av klusterprovtagning som kan utföras. I enstegs klusterprovtagning används varje element i varje valt kluster. I tvåstegs klusterprovtagning används en randomiserad provtagningsteknik för utvalda kluster för att generera information.

här är de viktigaste punkterna att tänka på när man tittar på fördelarna och nackdelarna med klusterprovtagning.

lista över fördelarna med Klusterprovtagning

1. Det gör det möjligt att bedriva forskning med en minskad ekonomi.

om du skulle undersöka en specifik demografisk eller gemenskap skulle kostnaden för att intervjua varje hushåll eller individ inom gruppen vara mycket begränsande. Genom att använda klusterprovtagning blir det möjligt att sammanställa information om vissa demografier eller samhällen genom att minska antalet som krävs för att generera exakta data. Även om inga data är 100% korrekta utan en fullständig forskningsprocess för varje inblandad person, får klusterprovtagning resultat inom en mycket låg felmarginal.

2. Klusterprovtagning minskar variationen.

alla former av provtagning skapar uppskattningar. Vad klusterprovtagning ger är en uppskattningsprocess som är mer exakt när klusterna har sammanställts på lämpligt sätt. Förutsatt att varje kluster är representativt för den allmänna befolkningen som undersöks, gav informationen som erhållits genom denna metod en minskad variation i dess resultat eftersom det är en mer exakt reflektion av gruppen som helhet.

3. Det är ett mer genomförbart tillvägagångssätt.

förmågan att hantera stora dataingångar som skulle krävas från en fullständig demografisk eller samhällsprovtagning skulle inte vara möjlig för den genomsnittliga forskaren. Utformningen av klusterprovtagningsmetoden är specifikt avsedd att ta hänsyn till stora populationer. Om du behöver hitta data som är representativ för en stor befolkningsgrupp, gör klusterprovtagning det möjligt att extrapolera insamlad information till ett användbart format.

4. Klusterprovtagning kan tas från flera områden.

kluster kan definieras inom en enda gemenskap, flera samhällen eller flera demografier. Procedurerna som används för att få information följer samma process, oavsett hur stort provet råkar vara. Det betyder att forskare kan generera användbar information om ett grannskap genom att använda ett slumpmässigt urval av vissa hem. De kan också upptäcka information i stor skala genom att närma sig demografi inom olika områden för att generera resultat på nationell nivå.

5. Det erbjuder fördelarna med slumpmässig provtagning och stratifierad provtagning.

vad som gör klusterprovtagning till en sådan fördelaktig metod är det faktum att den innehåller alla fördelar med randomiserad provtagning och stratifierad provtagning i sina processer. Detta bidrar till att minska potentialen för mänsklig bias inom den insamlade informationen. Det förenklar också informationsmonteringsprocessen, vilket minskar riskerna för negativa influenser orsakade av slumpmässiga variationer. När de kombineras kan resultaten från provet generera slutsatser som sedan kan tillämpas på den större populationen.

6. Klusterprovtagning skapar stora dataprover.

det är mycket lättare att skapa större prover av data med hjälp av klusterprover på grund av dess struktur. När klustren har utformats och placerats är informationen som samlas in liknande från varje kluster. Det gör det möjligt att jämföra datapunkter, hitta slutsatser inom specifika befolkningsgrupper och generera spårningsinformation som kan se hur olika kluster utvecklas över tiden.

lista över nackdelarna med Klusterprovtagning

1. Det är lättare att skapa partiska data inom klusterprovtagning.

utformningen av varje kluster är grunden för de data som kommer att samlas in från provtagningsprocessen. Exakta kluster som representerar befolkningen som studeras kommer att generera exakta resultat. Om en forskare försöker skapa specifika resultat för att återspegla en personlig bias, är det lättare att generera data som återspeglar bias genom att strukturera klusterna på ett specifikt sätt. Även om det är en omedveten bias, kommer data att återspegla struktureringen, vilket skapar ett felaktigt intryck av noggrannhet.

2. Provtagningsfel kan vara ett stort problem.

Information som samlas in genom klusterprovtagning är starkt beroende av forskarens färdigheter. Om informationen eller insamlingsmetoderna är subpar, kommer de insamlade uppgifterna inte att vara lika fördelaktiga som de kan vara. De fel som finns i sådana uppgifter verkar vara legitima punkter, när de i verkligheten kan vara en felaktig återspegling av den allmänna befolkningen. Av den anledningen är alla som är nya inom forskningsområdet avskräckta från att använda klusterprovtagning som sin ursprungliga metod.

3. Många kluster placeras baserat på självidentifierande information.

forskare bestämmer ofta klusterplacering av individer eller hushåll baserat på självidentifierande information. Det betyder att individer kan påverka kvaliteten på uppgifterna genom att förvränga sig själva på något sätt. Allt som krävs för att skapa ett negativt inflytande är en felaktighet i inkomst, etnicitet eller politisk preferens. Otillräcklig strukturering i placeringsprocessen av forskare kan också ge förvirring i placeringsprocessen. Det kan också finnas individer som avsiktligt identifierar sig som ett annat kluster för att skeva forskning för sina egna ändamål.

4. Varje kluster kan ha några överlappande datapunkter.

målet med klusterprovtagning är att minska överlappningar i data, vilket kan påverka integriteten hos slutsatserna som kan hittas. När du skapar ett kluster, dock, varje demografisk, gemenskap, eller befolkningsgrupp kommer att ha en viss nivå av överlappning på individnivå. Det skapar en nivå av variation inom data som skapar provtagningsfel regelbundet. I vissa fall kan provtagningsfelet vara tillräckligt stort för att minska uppgifternas representativa karaktär, vilket gör slutsatserna ogiltiga.

5. Det kräver att jämställdheten ska vara effektiv.

en av de främsta nackdelarna med klusterprovtagning är att det kräver jämlikhet i storlek för att det ska leda till exakta slutsatser. Om ett kluster har ett representativt urval på 2000 personer, medan det andra klustret har 1000 och resten har 500, kommer de två första klusterna att vara underrepresenterade i slutsatserna, medan de mindre klusterna kommer att vara överrepresenterade. Den processen kan leda till en dataskillnad, vilket skapar ett stort provtagningsfel som kan vara svårt att identifiera.

6. Resultaten från klusterprovtagning gäller endast för dessa befolkningsgrupper.

problemet som uppstår med klusterprovtagning är det faktum att populationerna de innehåller endast är representativa för den specifika gruppen. Om man till exempel skulle undersöka städer i North Carolina, då kunde informationen från den forskningen inte tillämpas korrekt på den allmänna befolkningen i USA. Det skulle bara vara korrekt för befolkningen i staten, och även då kan det inte vara möjligt att tillämpa resultat baserade på regionala skillnader. Därför måste det finnas starka definitioner på plats för varje kluster för att forskningen ska vara korrekt.

7. Det kräver ett minimum antal fall för noggrannhet.

Klusterprovtagning kräver flera forskningspunkter för att det ska minska de provtagningsfel som forskningen producerar. Utan höga nivåer av forskning ökar potentialen för dataöverlappningar. Det finns också en högre risk att få ensidiga data genom denna process om färre exempel tas från varje kluster.

8. Klusterprovtagning fungerar bara bra när människor kan klassificeras som enheter.

processerna som är involverade i klusterprovtagning kräver att personer klassificeras som en enhet istället för en individ. Det skulle innebära att de skulle behöva identifieras med en specifik grupp, som “Republikaner” eller “Demokrater.”Om enskilda datapunkter måste samlas in, är en annan form av forskning nödvändig.

dessa klusterprovtagningsfördelar och nackdelar kan hjälpa oss att hitta specifik information om en stor befolkning utan tid eller kostnadsinvestering av andra provtagningsmetoder. Samtidigt, utan snäva kontroller och starka forskarkunskaper, kan det finnas fler fel i denna information som kan leda forskare till falska resultat. Av den anledningen bör endast erfarna forskare som är bekanta med områdesprovtagning använda denna form av forskning regelbundet.