Próbkowanie warstwowe a próbkowanie klastrowe
W statystykach, szczególnie podczas przeprowadzania ankiet, ważne jest uzyskanie bezstronnej próby, aby wyniki i przewidywania dotyczące populacji były dokładniejsze. Ale w prostym losowym doborze istnieje możliwość wybrania elementów próby, które są stronnicze; innymi słowy, nie reprezentuje sprawiedliwie populacji. Dlatego też próbkowanie warstwowe i próbkowanie klastrowe są wykorzystywane do przezwyciężenia błędów systematycznych i wydajności prostego próbkowania losowego.
Pobieranie warstwowe
Stratyfikowane losowe próby losowe to metoda próbkowania, w której populacja jest najpierw dzielona na warstwy (warstwa jest jednorodnym podzbiorem populacji). Następnie z każdej warstwy pobierana jest prosta losowa próbka. Próbkę stanowią wyniki z każdej warstwy połączone. Poniżej znajdują się przykłady możliwych warstw w populacjach
• Dla populacji stanu, warstwy męskiej i żeńskiej
• Dla osób pracujących w mieście, warstwy rezydentów i nierezydentów
• Dla studentów ze szkół wyższych, białych, czarnych, latynoskich i azjatyckich
• Dla odbiorców debaty dotyczącej warstw teologicznych, protestanckich, katolickich, żydowskich, muzułmańskich
W tym procesie zamiast losowego pobierania próbek bezpośrednio z populacji, populacja jest dzielona na grupy przy użyciu nieodłącznej charakterystyki elementów (grupy jednorodne). Następnie z grupy pobierane są losowe próbki. Ilość losowych próbek pobranych z każdej grupy zależy od liczby elementów w grupie.
Umożliwia to pobieranie próbek bez większej liczby próbek z jednej grupy niż wymagana z tej konkretnej grupy. Jeśli liczba elementów z danej grupy jest większa niż wymagana ilość, niekorzystny rozkład może prowadzić do błędnych interpretacji.
Pobieranie warstwowe umożliwia korzystanie z różnych metod statystycznych dla każdej warstwy, co pomaga w poprawie wydajności i dokładności estymacji.
Próbkowanie klastra
Dobór losowy klastra to metoda próbkowania, w której populacja jest najpierw dzielona na klastry (klaster jest heterogenicznym podzbiorem populacji). Następnie pobierana jest prosta losowa próba skupień. Próbę stanowią wszyscy członkowie wybranych klastrów. Ta metoda jest często stosowana, gdy naturalne grupowanie jest oczywiste i dostępne.
Na przykład rozważ ankietę oceniającą zaangażowanie uczniów szkół średnich w zajęcia pozalekcyjne. Zamiast wybierania losowych uczniów z populacji uczniów, wybieranie klasy jako próby do ankiety to próbkowanie grupowe. Następnie każdy członek klasy jest przesłuchiwany. W tym przypadku klasy są skupiskami populacji studentów.
W próbkowaniu klastrów to klastry są wybierane losowo, a nie osoby. Zakłada się, że każdy klaster sam w sobie jest bezstronną reprezentacją populacji, co oznacza, że każdy z klastrów jest heterogeniczny.
Jaka jest różnica między próbkowaniem warstwowym a próbkowaniem klastrowym?
• W losowaniu warstwowym populacja jest dzielona na jednorodne grupy zwane warstwami, przy użyciu atrybutu próbek. Następnie wybierani są członkowie z każdej warstwy, a liczba próbek pobranych z tych warstw jest proporcjonalna do obecności warstw w populacji.
• W przypadku próbkowania klastrów populacja jest grupowana w klastry, głównie na podstawie lokalizacji, a następnie klaster jest wybierany losowo.
• W przypadku doboru klastrów klaster jest wybierany losowo, podczas gdy w losowaniu warstwowym członkowie są wybierani losowo.
• W przypadku próbkowania warstwowego każda użyta grupa (warstwy) obejmuje członków jednorodnych, podczas gdy w przypadku próbkowania klastrowego klaster jest niejednorodny.
• Próbkowanie warstwowe jest wolniejsze, podczas gdy próbkowanie klastrowe jest stosunkowo szybsze.
• Próbki warstwowe charakteryzują się mniejszym błędem ze względu na uwzględnienie obecności każdej grupy w populacji i dostosowanie metod w celu uzyskania lepszego oszacowania.
• Próbkowanie klastra ma nieodłączny wyższy procent błędu.
