Cos’è il campionamento cluster?

In statistica, il campionamento di cluster è un metodo di campionamento in cui l’intera popolazione dello studio è divisa in gruppi esternamente omogenei, ma internamente eterogenei, chiamati cluster. Essenzialmente, ogni cluster è una mini-rappresentazione dell’intera popolazionestatisticastatistica è un termine che deriva dalla parola latina status, il che significa un gruppo di figure che vengono utilizzate per rappresentare informazioni su.,

Dopo l’identificazione di cluster, alcuni cluster sono scelti mediante campionamento casuale semplice, mentre gli altri rimangono rappresentati in uno studio. Dopo la selezione dei cluster, un ricercatore deve scegliere il metodo appropriato per campionare gli elementi di ciascun gruppo selezionato.

Metodi di campionamento primario

Esistono principalmente due metodi di campionamento degli elementi nel metodo di campionamento del cluster: uno stadio e due stadi.,

Nel campionamento in una fase, tutti gli elementi in ogni cluster selezionato vengono campionati. Nel campionamento a due stadi, il campionamento casuale semplice viene applicato all’interno di ciascun cluster per selezionare un sottocampione di elementi in ciascun cluster.

Il metodo cluster non deve essere confuso con il campionamento stratificato. Nel campionamento stratificato, la popolazione è divisa in gruppi mutuamente esclusivi che sono esternamente eterogenei ma internamente omogenei. Ad esempio, nel campionamento stratificato, un ricercatore può dividere la popolazione in due gruppi: maschi contro femmine., Al contrario, nel campionamento dei cluster, i cluster sono simili tra loro ma con diversa composizione interna.

Vantaggi del campionamento cluster

Il metodo cluster offre una serie di vantaggi rispetto al semplice campionamento casuale e al campionamento stratificato. I vantaggi includono:

1. Richiede meno risorse

Poiché il campionamento del cluster seleziona solo determinati gruppi dall’intera popolazione, il metodo richiede meno risorse per il processo di campionamento., Pertanto, è generalmente più economico rispetto al semplice campionamento casuale o stratificato in quanto richiede meno spese amministrative e di viaggiog&ASG&A include tutte le spese non di produzione sostenute da un’azienda in un dato periodo. Include spese come affitto, pubblicità, marketing.

2. Più fattibile

La divisione dell’intera popolazione in gruppi omogenei aumenta la fattibilità del campionamento. Inoltre, poiché ogni cluster rappresenta l’intera popolazione, più soggetti possono essere inclusi nello studio.,

Svantaggi del campionamento cluster

Nonostante i suoi vantaggi, questo metodo presenta ancora alcuni inconvenienti, tra cui:

1. Campioni di parte

Il metodo è soggetto a selezione biasesSample Bias di selezione BiasSample è il bias che deriva dalla mancata garanzia della corretta randomizzazione di un campione di popolazione. I difetti della selezione del campione. Se i cluster che rappresentano l’intera popolazione si formassero sotto un’opinione di parte, anche le inferenze sull’intera popolazione sarebbero di parte.

2., Errore di campionamento elevato

Generalmente, i campioni prelevati con il metodo cluster sono soggetti a errori di campionamento più elevati rispetto ai campioni formati con altri metodi di campionamento.

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