Was ist eine Cluster-Sampling?
( Bild: Cluster Sampling)
Definition: Cluster-Sampling untersucht einen Cluster der relevanten Population. Es ist ein Design, bei dem die Einheit der Probenahme aus mehreren Fällen besteht, z. B. einer Familie, einem Klassenzimmer, einer Schule oder sogar einer Stadt oder einem Schulsystem. Cluster Sampling wird auch als Area Sampling bezeichnet. Einige Autoren betrachten es als Synonym für mehrstufige Probenahme. Bei der mehrstufigen Stichprobe werden die zu untersuchenden Fälle zufällig in verschiedenen Stadien aufgenommen.
Bei der Untersuchung der Probleme der arbeitenden Mittelschicht in einem Staat besteht die erste Stufe beispielsweise darin, einige Bezirke im Staat aufzunehmen. Die nächste Stufe wird darin bestehen, einige ländliche und städtische Gebiete nach dem Zufallsprinzip für die Studie auszuwählen. In der dritten Phase werden einige Familien der Mittelschicht abgeholt. Die letzte Stufe wird die Auswahl von arbeitenden Paaren aus diesen Familien sein.
Somit werden die Stufen sein:
(Bild: Cluster-Stichprobenverfahren)
(Staat -> Bezirke -> Bürgerliche Familien -> Arbeitendes Paar in diesen Familien)
Flächenstichprobenverfahren oder Cluster-Stichprobenverfahren werden angewendet, wenn die Population über ein großes Gebiet konzentriert ist und es nicht möglich ist, die gesamte Population in einem Stadium zu untersuchen.
Jede Stichprobenmethode hat ihre eigenen Vor- und Nachteile. Im Folgenden sind einige der Vor- und Nachteile der Clusterprobenahme aufgeführt.
Vorteile der Cluster-Probenahme
Die Cluster-Probenahme bietet die folgenden Vorteile:
- Cluster probenahme ist weniger teuer und mehr schnell. Es ist wirtschaftlicher, Cluster von Einheiten in einer Population zu beobachten als zufällig ausgewählte Einheiten, die über den gesamten Staat verstreut sind.
- Clusterprobe erlaubt jede Akkumulation großer Proben.
- Der Präzisionsverlust pro Einzelfall wird durch die Möglichkeit, größere Proben zu gleichen Kosten zu untersuchen, mehr als kompensiert.
- Clusterstichprobe kann die Vorteile sowohl der Zufallsstichprobe als auch der Schichtstichprobe kombinieren.
- Cluster-Sampling-Verfahren ermöglicht es, Informationen aus einem oder mehreren Bereichen zu erhalten.
Nachteile der Cluster-Stichprobe
Die folgenden Nachteile der Cluster-Stichprobe:
- In einer Cluster-Stichprobe kann jeder Cluster aus Einheiten bestehen, die einander ähnlich sind. Dies kann zu einem großen Stichprobenfehler führen und die Repräsentativität der Stichprobe verringern.
- Wenn bei der Cluster-Stichprobe eine ungleiche Größe einiger Teilmengen ausgewählt wird, tritt ein Element der Stichprobenverzerrung auf.
- Diese Art der Probenahme kann möglicherweise nicht auf einen anderen Bereich angewendet werden.
- Manchmal wird eine ausreichende Anzahl von Fällen aus der Sicht der Erhöhung der Genauigkeit der Probe nicht ausgewählt, ein überlappender Effekt kann auftreten.