Кластер и стратифицированная выборка

Кластер против стратифицированной выборки

Опросы используются во всех видах исследований в области маркетинга, здравоохранения и социологии. Их обычно делают путем взятия выборки населения, поскольку проведение обследования по всему населению будет дорогостоящим. Помимо этого, выборка делает сбор данных быстрее, поскольку он фокусируется только на небольшой части населения. Он также обеспечивает достоверность и правильность собранных данных, их единообразие и сходство.

Прежде чем выполнить выборку, необходимо указать заинтересованное население, структуру выборки, метод выборки, размер выборки и элементы или события, которые необходимо измерить или отбирать. После этого можно выполнить фактическую выборку и сбор данных. Существует несколько методов выборки, которые могут использовать исследователи, некоторые из которых: простая случайная выборка, систематическая выборка, вероятность, пропорциональная размерной выборке, сопоставленная случайная выборка, выборка квот, выборка линий, выборка событий, стратифицированная выборка и выборка кластеров.

Стратифицированная выборка - это метод выборки, в котором население делится на несколько слоев или категорий, а выборка берется из каждой страты. Этот метод очень эффективен, и он помогает исследователям получить достаточное количество намеков на конкретные группы населения. К каждому слою можно подойти по-разному, предоставляя исследователям инструмент для изучения того, какой подход лучше всего работает. Хотя в использовании стратифицированной выборки есть преимущества, есть и некоторые недостатки в ее использовании.

Одним из недостатков является то, что стратифицированная выборка потребует большего количества выборок от населения, поскольку образцы должны быть разделены на несколько слоев. Это потребует дополнительных затрат для исследователей.

С другой стороны, выборка кластеров - это метод выборки, в котором население делится на группы, которые уже кластеризованы в определенных областях или времени, и выборка берется из каждой группы. Это может быть либо двухэтапная выборка, либо многоэтапная выборка. Это экономия времени и времени, поскольку она не предполагает сбора сведений обо всех элементах населения. Недостатком этого метода является то, что выбранный кластер может быть частичным и заставлять оценки становиться неточными.

Резюме:

1. Стратифицированный метод выборки - это метод выборки, в котором популяция делится на несколько слоев, и образец берется из каждой страты. Сэмплирование кластеров - это метод выборки, в котором население делится на 2. кластеры, которые уже существуют в определенной области, и образец берется из каждого кластера. 3.Обратная выборка очень эффективна и направлена ​​на предоставление точных статистических данных, а выборка кластеров направлена ​​на повышение эффективности выборки. 4.Стратеризованная выборка занимает более длительный период времени для выполнения, в то время как выборка кластеров эффективна по времени. 5.Стратеризованная выборка требует большего количества выборок, поскольку население делится на несколько слоев, а выборка кластеров - нет. 6. Выборка кластера очень экономична, поскольку образцы уже указаны, а стратифицированная выборка может быть дорогостоящей. 7. Стабилизированная выборка позволяет исследователям использовать разные подходы для каждой страты и видеть, какой подход работает лучше всего, тогда как кластерная выборка этого не делает.