Klumpenstichprobe Vorteile

Bevor wir die Vorteile der Cluster-Stichprobe zu verstehen versuchen, lassen Sie uns einen Blick auf die wichtigsten Definitionen, die uns in das Verständnis des Konzepts besser helfen.

Schlüsseldefinitionen

Sampling: Es ist eine Technik, in denen bestimmte Mitglieder einer Bevölkerungsgruppe so gewählt sind, dass sie als Vertreter für die gesamte Bevölkerung zu handeln.

Sampling Unit: Das Thema, zu dem Informationen gesammelt hielt unter Beobachtung sein wird als Sampling-Einheit.

Sampling Fraction: Es ist ein Verhältnis von Stichprobengröße und Probenahme Bevölkerung.

Sampling Frame: Es ist eine Liste von vielen Probenahme Einheiten, aus denen eine Stichprobe gezogen.

Sampling Schema: Das Verfahren, nach dem Sampling-Einheit von Auswahlgrundlage gezogen wird.

Cluster Sampling: Diese Probenahme Einheiten, die nicht identifiziert werden unabhängig, aber in der Gruppe werden als Cluster-Proben. Diese Methode der Probenahme wird als Cluster-Sampling.

Geschichtete Stichprobe: Die Probenahme-Frames werden in homogene Untergruppen auf der Basis eines bestimmten Attribut (wie Alter oder Beruf) unterteilt; diese Probenahme wird als geschichtete Stichprobe.

was Probenahme?

Bevor ich auf Klumpenstichprobe Vorteile, lassen Sie uns einen Blick auf Probenahme selber. Da die oben genannten Definitionen uns zu sagen, ist die Probenahme ein Prozess der Auswahl bestimmter Mitglieder der Bevölkerung. Dies wird gemacht, damit sie als Vertreter dieser Population handeln. Jede Bevölkerung, wenn seine Größe zu groß ist, ist es nicht möglich zu berücksichtigen jeden Mitglied einer solchen Bevölkerung. Zum Zweck der Beobachtung und Forschung einige Mitglieder sind, so dass sie als Vertreter der gesamten Bevölkerung ausgewählt handeln. Die Ergebnisse der Beobachtung solcher Proben möglicherweise nicht korrekt für die gesamte Bevölkerung, aber sie werden als in der Nähe von dem tatsächlichen Verhalten dieser Bevölkerung sein.

Anwendungen der Probenahme

Sampling wird verwendet, um Informationen über die sehr große Populationen für sich

* Reduzierung der Feldzeit

* Kosten senken

* Erhöhung der Genauigkeit

* Marktforschung, etc

was ist Klumpenstichprobe?

Die natürlich vorkommenden Gruppen werden als Proben in Klumpenstichprobe ausgewählt. Alle anderen probabilistischen Probenahmeverfahren (wie eine einfache Zufallsstichprobe, geschichtete Stichprobe) erfordern Auswahlgrundlagen aller Stichprobeneinheiten, aber Klumpenstichprobe verlangt nicht, dass. Sobald die Cluster ausgewählt werden, werden sie in Rahmen zusammengestellt. Nun werden verschiedene probabilistische Untersuchungen und Beobachtungen auf diesen Bildern durchgeführt und erforderliche Schlussfolgerungen gezogen.

Vorteile

Wenden wir uns nun den Fokus unserer Diskussion; Vorteile der Cluster-Sampling.

* Durchführbarkeit: Wieder, wie schon erwähnt, ist die Cluster-Sampling ein solches Verfahren der probabilistischen Probenahme, die Berücksichtigung großer Populationen stattfindet. Da diese Gruppen so groß sind, würde den Einsatz einer anderen Sampling-Technik sehr schwierige Aufgabe sein. Cluster Sampling ist sehr machbar, wenn Sie mit großen Bevölkerung zu tun haben.

* Wirtschaft: Die beiden wichtigsten Anliegen der Ausgaben, wenn es um Probenahme kommt unterwegs sind und die Auflistung. Sie sind stark reduziert, wenn es um Klumpenstichprobe kommt. Zum Beispiel: Kompilieren Forschung Informationen zu jedem Haus halten in der Stadt wäre eine sehr schwierige sein, während Zusammenstellung von Informationen über die verschiedenen Blöcke der Stadt wird einfacher sein. Hier Reisen sowie Auflistung Anstrengungen erheblich reduziert werden.

* Ermäßigte Variabilität: Wenn Sie erwägen, die Schätzungen durch ein anderes Verfahren der probabilistischen Probenahme, reduziert Variabilität der Ergebnisse beachtet werden. Dies kann nicht eine ideale Situation zu jeder Zeit. Erhöhte Variabilität der Ergebnisse ist in Klumpenstichprobe beobachtet.

Nachteile

Nach einem Blick auf Klumpenstichprobe Vorteile, lassen Sie uns einen Blick auf Klumpenstichprobe auch Nachteile.

* Biased Samples: Wenn die Gruppe in der Bevölkerung, die als Cluster Stichprobe ausgewählt wird, hat eine voreingenommene Meinung dann die gesamte Bevölkerung geschlossen wird, um die gleiche Meinung zu haben. Dies kann nicht der tatsächlichen Fall sein. Dies ist ein großer Nachteil, soweit Klumpenstichprobe betrifft.

* Stichprobenfehler: Die anderen probabilistischen Methoden geben weniger Fehler als Cluster-Sampling. Aus diesem Grund wird Klumpenstichprobe für Anfänger abgeraten. Sie können auch mehr auf Cluster-Sampling vs geschichtete Stichprobe.

Der oben genannte Artikel auf Cluster-Sampling Vorteile sollten den Leser zu kennen und zu verstehen, einige der Konzepte der Probenahme zu helfen. Ich habe einen festen Glauben, dass dieser Artikel hat die Leser durch die Erhöhung ihrer Kenntnisse über die Erhebung statistischer Daten profitiert und auch vertraut sie mit einigen Vorteilen von Cluster-Sampling.