Разница между многоступенчатой ​​выборкой и последовательной выборкой

Многоступенчатая выборка против последовательной выборки

Выборка является одним из наиболее важных аспектов в каждой сфере жизни. Отбор проб необходим каждому - от учреждений до правительств и от небольшого сообщества до крупной промышленности. Выборка обеспечивает результаты, которые используются для принятия решений, имеющих значение для будущего. Выборка - это научный способ сбора данных о конкретном продукте, идее или обо всем, что необходимо изменить. Многоступенчатая выборка и последовательная выборка являются двумя способами сбора и анализа данных и используются для различных типов данных. Многоступенчатая выборка используется для массовой выборки, а последовательная выборка используется для сравнительно небольшого размера выборок..

Что такое многоступенчатая выборка?

Многоступенчатая выборка может быть сравнена с кластерной выборкой, но она намного сложнее. В этом методе выборки формируются различные кластеры данных, и несколько выборок из этих кластеров выбираются случайным образом для анализа. Это многоступенчатая выборка, поскольку кластеры данных формируются на разных уровнях. На первом уровне формируется большое количество групп, а затем из каждой группы отбирается несколько образцов для формирования второго уровня, и этот процесс повторяется для анализа всех данных. Этот способ выборки является быстрым и дешевым и экономит много времени, но этот метод менее точен. Многоуровневая выборка используется в том случае, если общий список выборок недоступен, как, например, в случае, если массовая популяция должна быть обследована для определенной привычки или симпатии.

Что такое последовательная выборка?

Последовательная выборка производится на небольших данных и анализируется непрерывно по мере сбора образцов. Отбор проб продолжается до получения желаемого результата. В методе последовательной выборки размер данных никогда не определяется заранее, и как только первая партия данных получена и проанализирована, и если результаты значительны и соответствуют цели, для которой производится выборка, то выборка останавливается. Если желаемый результат не достигнут, берется и анализируется следующая партия образца. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат. Это позволяет сэмплеру точно настраивать результаты.