Разница между стратифицированной выборкой и кластерной выборкой

Стратифицированная выборка против кластерной выборки

В статистике, особенно при проведении опросов, важно получить несмещенную выборку, чтобы результаты и прогнозы, сделанные в отношении населения, были более точными. Но в простой случайной выборке существует возможность выбрать смещенных членов выборки; другими словами, это не представляет население справедливо. Поэтому стратифицированная выборка и кластерная выборка используются для преодоления проблем смещения и эффективности простой случайной выборки..

Стратифицированная выборка

Стратифицированная случайная выборка - это метод выборки, при котором популяция сначала делится на страты (страта представляет собой однородную группу населения). Затем из каждой страты берется простая случайная выборка. Результаты по каждой страте вместе взятые составляют образец. Ниже приведены примеры возможных слоев населения.

• Для населения штата, мужского и женского слоя

• Для людей, работающих в городских, резидентных и нерезидентских слоях

• Для студентов колледжа, белых, черных, испаноговорящих и азиатских слоев

• Для аудитории дискуссии о богословских, протестантских, католических, еврейских, мусульманских слоях

В этом процессе, вместо того, чтобы отбирать образцы случайным образом прямо из популяции, популяция разделяется на группы с использованием характеристик, присущих элементам (однородные группы). Затем случайные образцы берутся из группы. Количество случайных выборок, взятых из каждой группы, зависит от количества элементов в группе.

Это позволяет производить выборку без того, чтобы выборка из одной группы была больше, чем количество выборок, требуемых из этой конкретной группы. Если количество элементов в определенной группе превышает требуемое количество, перекос в распределении может привести к ошибочным интерпретациям.

Стратифицированная выборка позволяет использовать различные статистические методы для каждой страты, что помогает повысить эффективность и точность оценки.

Выборочное обследование

Кластерная случайная выборка - это метод выборки, при котором популяция сначала делится на кластеры (кластер представляет собой гетерогенное подмножество населения). Затем берется простая случайная выборка кластеров. Все члены выбранных кластеров вместе составляют образец. Этот метод часто используется, когда естественные группировки очевидны и доступны.

Для примера рассмотрим опрос для оценки вовлеченности старшеклассников во внеклассные мероприятия. Вместо того, чтобы выбирать случайных студентов из числа учащихся, выбор класса в качестве выборки для обследования является кластерной выборкой. Затем каждый член класса проходит собеседование. В этом случае классы являются кластерами студенческого населения.

В кластерной выборке это случайно выбранные кластеры, а не отдельные лица. Предполагается, что каждый кластер сам по себе является непредвзятым представлением населения, что означает, что каждый из кластеров является гетерогенным.

В чем разница между стратифицированной выборкой и кластерной выборкой?

• В стратифицированной выборке популяция делится на однородные группы, называемые стратами, с использованием атрибута выборок. Затем отбираются члены из каждого слоя, и количество образцов, взятых из этих слоев, пропорционально наличию слоев в популяции..

• В кластерной выборке популяция группируется в кластеры, преимущественно на основе местоположения, а затем кластер выбирается случайным образом.

• В кластерной выборке кластер выбирается случайным образом, тогда как в стратифицированной выборке члены выбираются случайным образом..

• В стратифицированной выборке каждая используемая группа (страты) включает гомогенных членов, в то время как в кластерной выборке кластер является гетерогенным.

• Стратифицированная выборка медленнее, в то время как кластерная выборка относительно быстрее.

• Стратифицированные выборки имеют меньшую погрешность из-за фактора присутствия каждой группы в популяции и адаптации методов для получения лучшей оценки.

• Кластерная выборка имеет более высокий процент ошибок.