Che cos’è un campionamento cluster?
(Immagine: Campionamento cluster)
Definizione: Il campionamento di cluster studia un cluster della popolazione pertinente. È un progetto in cui l’unità di campionamento consiste in più casi, ad esempio una famiglia, una classe, una scuola o anche una città o un sistema scolastico. Il campionamento del cluster è anche noto come campionamento dell’area. Alcuni autori lo considerano sinonimo di campionamento multistadio. Nel campionamento multistadio, i casi da studiare vengono raccolti casualmente in diverse fasi.
Ad esempio, nello studio dei problemi dei lavoratori della classe media in uno stato, la prima fase sarà quella di raccogliere alcuni distretti nello stato. La fase successiva sarà quella di raccogliere alcune aree rurali e urbane in modo casuale per lo studio. Nella terza fase, verranno raccolte alcune famiglie appartenenti alla classe media. L’ultima fase sarà quella di selezionare le coppie lavoratrici da queste famiglie.
Quindi, le fasi saranno:
(Immagine: Cluster metodo di Campionamento)
(Stato –> Distretti –> famiglie di ceto Medio –> coppia che Lavora in queste famiglie)
Zona di campionamento o di un Cluster di campionamento metodo è utilizzato nel caso in cui la popolazione è concentrata su una vasta area e non è possibile studiare l’intera popolazione in uno stadio.
Ogni metodo di campionamento ha i suoi meriti e demeriti. Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi e degli svantaggi del campionamento cluster.
Meriti del campionamento cluster
Il campionamento cluster offre i seguenti vantaggi:
- Il campionamento dei cluster è meno costoso e più rapido. È più economico osservare gruppi di unità in una popolazione rispetto alle unità selezionate casualmente sparse in tutto lo stato.
- Il campione cluster consente ogni accumulo di campioni di grandi dimensioni.
- La perdita di precisione per singolo caso è più che compensata dalla possibilità di studiare campioni più grandi per lo stesso costo.
- Il campione cluster può combinare i vantaggi del campionamento casuale e del campionamento stratificato.
- Procedura di campionamento Cluster consente di ottenere informazioni da una o più aree.
Demeriti del campionamento cluster
I seguenti sono gli svantaggi del campionamento cluster:
- In un campione di cluster, ogni cluster può essere composto da unità simili l’una all’altra. Ciò può produrre grandi errori di campionamento e ridurre la rappresentatività del campione.
- Nel campionamento Cluster, quando viene selezionata una dimensione disuguale di alcuni sottoinsiemi, si verificherà un elemento di bias del campione.
- Questo tipo di campionamento potrebbe non essere possibile applicare i suoi risultati ad un’altra area.
- A volte, un numero adeguato di casi dal punto di stand di aumentare la precisione del campione non viene selezionato, può verificarsi un effetto di sovrapposizione.