Erkunden von Cluster-Stichproben im Vergleich zu stratifizierten Stichproben

Sena Akman

Bei der Untersuchung einer Gruppe von Individuen kann es herausfordernd sein, Daten von jedem Mitglied zu sammeln. Es ist nahezu unmöglich, Daten von jeder Person einzeln zu erhalten, während man eine große Gruppe von Menschen untersucht. Stattdessen wählen Sie eine Stichprobe. Die Stichprobe ist die Population, die an der Forschungsstudie teilnehmen wird.

Die Auswahl der geeignetsten Stichprobenmethode für Ihre Forschung ist entscheidend. Cluster- und stratifizierte Stichproben sind unterschiedliche Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren zur Erstellung und Analyse von Stichproben. Dieser Artikel erklärt die Definition von Cluster-Stichproben und stratifizierten Stichproben, Beispiele für Cluster-Stichproben gegenüber stratifizierten Stichproben und Unterschiede zwischen Cluster- und stratifizierten Stichproben.

Beginnen wir mit den Definitionen.

Cluster-Stichproben und stratifizierte Stichproben mögen ähnlich erscheinen, aber die Gruppen, die bei der letzteren Methode gebildet werden, sind heterogen, was bedeutet, dass jede Gruppe unterschiedliche individuelle Merkmale aufweist. Stratifizierte Stichproben hingegen führen zu homogenen Gruppierungen, da die Einheiten ähnlich sind.

Cluster-Stichproben

Cluster-Stichproben sind eine gängige Wahrscheinlichkeitsstichproben Technik zur Untersuchung von großen Populationen, die über eine große Region verteilt sind. Daher wählen Forscher mit einer einfachen oder systematischen Zufallsstichprobenstrategie zufällige Gruppen für Datenerhebung und -analyse aus.

Cluster-Stichproben verwenden einstufige, zweistufige und mehrstufige Stichproben, je nachdem, wie viele Stufen erforderlich sind, um die benötigte Stichprobe zu erhalten. Diese Stichprobenmethode ist äußerst kostengünstig, da sie einfach zu verwenden ist und nur wenig Aufwand erfordert, um Stichproben zu erstellen. Hier sind die drei Haupttypen von Cluster-Stichproben:

Arten der Cluster-Stichprobe

Einstufige Stichprobe: Bei einer einstufigen Stichprobe, auch als einstufige Cluster-Stichprobe bezeichnet, werden alle Elemente aus den ausgewählten Clustern in die Stichprobengruppe aufgenommen. Somit können alle Individuen innerhalb der ausgewählten Cluster an der wissenschaftlichen Analyse teilnehmen.

Zweistufige Stichprobe: Der Forscher verwendet eine zweistufige Stichprobemethode, um die Studienstichprobe in zwei Stufen auszuwählen. Teilgruppen wählen eine Stichprobe zufällig aus in der ersten Stufe der Stichprobe, bekannt als einstufige Stichprobe. Anschließend wird die Stichprobengröße reduziert, indem eine begrenzte Teilmenge von Studienteilnehmern aus dem ausgewählten Cluster ausgewählt wird.

Mehrstufige Stichprobe: Mit der mehrstufigen Stichprobe kann der Forscher eine Teilmenge der Zielbevölkerung für weitere Untersuchungen auswählen. Nach Auswahl der zweistufigen Stichprobe verwendet der Forscher etablierte Kriterien, um die Studienstichprobe auszuwählen.

Die Stichprobentechnik wird in Marktforschung, insbesondere bei geografischen Standorten oder Cluster-Stichproben in verschiedenen Regionen angewendet. Eine große geografische Fläche kann im Vergleich zu Umfragen, die auf Cluster-Stichproben in Regionen aufgeteilt sind, höhere Kosten verursachen. Sie können das folgende Beispiel für Cluster-Stichproben betrachten, um es besser zu verstehen:

Beispiel: Ein Forscher möchte eine Studie durchführen, um die Leistung von Drittklässlern in ganz Kanada zu bewerten. Es ist nicht machbar, eine Studie durchzuführen, die alle Universitätsstudenten einschließt. Stattdessen kann der Forscher Cluster-Stichproben verwenden, um einen einzigen Cluster zu erstellen, der alle Universitäten in einer Stadt umfasst.

Anschließend werden diese Cluster entweder durch systematische oder einfache Zufallsstichproben gefunden. Die Cluster werden zufällig für die Forschungsstudie ausgewählt, um die Population der Drittklässler in Kanada zu bestimmen. Drittklässler in diesen ausgewählten Gruppen können dann durch einfache oder systematische Stichproben für die Forschungsstudie ausgewählt werden.

Stratifizierte Stichprobe

Stratifizierte Stichprobe, oder zufällige Quotenstichprobe, ist eine Wahrscheinlichkeitsstichprobe Technik, bei der eine große Bevölkerung in homogene Schichten unterteilt wird. Anschließend werden Individuen aus diesen Schichten zufällig ausgewählt, um eine Stichprobe zu erstellen. Diese Technik wählt Teilnehmer zufällig aus jeder Schicht aus, nachdem die Bevölkerung nach bestimmten Kriterien in kleinere Gruppen unterteilt wurde.

Da jede Stichprobe einzigartige Komponenten haben wird, hat jedes Mitglied der Bevölkerung die gleiche Chance, in diese Stichproben aufgenommen zu werden. Diese Stichprobentechnik kann verwendet werden, um Menschen basierend auf verschiedenen Kriterien wie sozioökonomischer Situation, Alter, Geschlecht und Nationalität zu trennen. Die Schichtung kann proportional oder disproportional sein.

Arten der stratifizierten Stichprobe

Proportionale Stichprobe: Bei einer proportionalen stratifizierten Stichprobentechnik ist die Stichprobengröße in jeder Schicht umgekehrt proportional zur Bevölkerungsgröße. Diese Form der stratifizierten Zufallsstichprobe liefert in der Regel eine genauere Messung, da sie die gesamte Bevölkerung besser repräsentiert.

Disproportionale Stichprobe: Bei einer disproportionalen stratifizierten Stichprobe unterscheidet sich die Größe jeder Schicht von ihrer Größe in der Bevölkerung. Die Effektivität des Stichprobenauswahlverfahrens hängt davon ab, wie genau der Forscher Brüche aufteilt. Wenn die zugewiesenen Untergruppen unklar sind, können die Ergebnisse durch über- oder unterrepräsentierte Schichten verzerrt werden.

Beispiel: Nehmen wir an, ein privates Gesundheitsunternehmen möchte eine Zufriedenheitsumfrage zu Krankenhausdienstleistungen unter seiner vielfältigen Patientenbasis durchführen, die aus drei Altersgruppen besteht: 18-35, 36-55 und über 55. Die Gesundheitsorganisation verwendet stratifizierte Stichproben, um sicherzustellen, dass die Umfrageergebnisse die Altersgruppen repräsentieren.

Zunächst teilt die Gesundheitsorganisation ihre Kundenbasis in die Altersgruppen 18-35, 36-55 und über 55 auf. Eine zufällige Stichprobe von Kunden aus jeder Altersgruppe wird ausgewählt, um an der Umfrage teilzunehmen und sicherzustellen, dass jede Altersgruppe angemessen vertreten ist.

Cluster-Sampling vs. Stratified Sampling

Eine stratifizierte Stichprobe umfasst die Aufteilung der Bevölkerung in Schichten oder Untergruppen je nach Geschlecht, Alter, Einkommen und Bildungsniveau. Im Gegensatz dazu beinhaltet Cluster-Sampling die Aufteilung der Bevölkerung in Gruppen oder Cluster, wie Organisationen, Institutionen, Gemeinden oder Verbände. Hier sind einige spezifische Unterschiede zwischen stratifiziertem und Cluster-Sampling:

Varianz: Bei der Verwendung von stratifiziertem Sampling kommt es zu erhöhter Varianz zwischen den Schichten und verringerte Varianz innerhalb der Schichten. Beim Einsatz von Cluster-Sampling gibt es weniger Varianz zwischen den Clustern und mehr Varianz innerhalb der Cluster.

Ziel: Während Cluster-Sampling darauf abzielt, die Geschwindigkeit und Bequemlichkeit der Datenerhebung zu verbessern, zielt stratifiziertes Sampling darauf ab, die Varianz zu verringern und die Repräsentativität der Stichprobe zu erhöhen.

Sampling-Strategie: Während Cluster-Sampling die Bevölkerung in natürlich vorkommende Cluster unterteilt, teilt stratifiziertes Sampling die Bevölkerung in spezifische Untergruppen oder Schichten auf.

Stichprobengröße: Stratified Sampling erfordert oft eine größere Stichprobengröße, im Gegensatz zu Cluster-Sampling, bei dem vergleichbare Genauigkeitsniveaus mit einer kleineren Stichprobengröße erreicht werden können.

Kosten: Stratified Sampling kann aufgrund der größeren Stichprobengröße zu höheren Ausgaben führen. Die Ausgaben können jedoch günstiger sein, da die Stichprobengröße kleiner ist und das Sampling-Verfahren bei Cluster-Sampling einfacher ist.

Komplexität: Stratifizierte Stichproben sind in der Regel komplizierter und zeitaufwändiger, da sie die Erstellung von Strata und mehrstufige Datenanalyse erfordern. Cluster-Stichproben sind im Vergleich oberflächlicher und einfacher.

Datenanalyse: Für stratifizierte Analysen, bei denen die Daten aus jedem Stratum unabhängig untersucht werden, ist eine stratifizierte Analyse erforderlich. Für clusterbasierte Analysen, bei denen die Daten aus jedem Cluster als Ganzes betrachtet werden, ist eine Cluster-basierte Analyse erforderlich.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend wählt die stratifizierte Stichprobe Teilnehmer zufällig aus jedem Stratum aus, nachdem die Population gemäß bestimmter Kriterien in Untergruppen unterteilt wurde. Auf der anderen Seite gruppiert die Cluster-Stichprobe die Population in Cluster und wählt dann zufällig komplette Cluster aus, die in die Stichprobe aufgenommen werden sollen.

Sowohl die Cluster- als auch die stratifizierte Stichprobe haben Vor- und Nachteile. Sie können die beste Stichprobemethode für Ihre Populationsgröße und Art der Forschung wählen. Dieser Artikel hat die Definition der Cluster- und stratifizierten Stichprobemethoden, die Vorteile der Cluster- und stratifizierten Stichprobe und ihre Unterschiede untersucht. Lernen Sie heute alle Details über die stratifizierte und Cluster-Stichprobemethoden kennen!

Sena Akman

Sena is a content writer at forms.app. She likes to read and write articles on different topics. Sena also likes to learn about different cultures and travel. She likes to study and learn different languages. Her specialty is linguistics, surveys, survey questions, and sampling methods.