Кластерна вибірка складається з розподілу сукупності на множини без перекриття та вичерпні. Так що кожен з них представляє всю можливу мінливість.
Отже, під час кластерної вибірки ми створюємо менші групи населення, які мають усі характеристики цієї сукупності.
Таким чином, як тільки ми їх отримаємо, ми зможемо вибрати деякі з них як зразок та простіше їх проаналізувати.
Навіщо виконувати кластерну вибірку
Цей тип відбору проб доречний у певних обставинах, за яких необхідно провести аналіз. Насправді, інші, як систематичний, подають на інші випадки.
Щоб краще пізнати концепцію, давайте подивимося на її переваги та недоліки:
- Він є найбільш придатним для великих географічних районів завдяки своїй простоті та неоднорідності скупчень.
- Можна використовувати великі зразки. Це перевага, оскільки кластери готові, і вам потрібно вибрати лише декілька з них.
- Це дуже корисно, коли ми хочемо вивчити певні характеристики у дуже великій популяції. Ми вибираємо кластери і на них проводимо аналіз. Наприклад, опитування.
- Серед його недоліків можна виділити те, що необхідно знати детальну інформацію про населення. Насправді ці групи іноді не представляють цього ефективно. Крім того, його помилка вибірки, як правило, вища, ніж, наприклад, помилка простої випадкової вибірки.
Етапи виконання кластерної вибірки
Процес проведення кластерної вибірки є відносно простим, хоча він вимагає певних передумов.
Тим не менш, давайте подивимося кроки для його проведення:
- Знати населення. У цьому випадку нам потрібно багато інформації про населення. Це тому, що ми будуватимемо кластери на основі цієї інформації. Соціально-демографічні змінні набувають особливої актуальності.
- Відбір кластерів: З іншого боку, коли ми знаємо, з чого починаємо, ми повинні вирішити, як формувати кластери. У цьому випадку географічне розташування є одним із найпоширеніших ресурсів.
- Відбір зразків: Отримавши ці кластери, ми повинні вибрати ті, які слугуватимуть зразком. Для цього ми можемо використовувати просту випадкову вибірку або систематичну.
- Двоступенева вибірка: Існує варіант, який називається двоступеневою вибіркою. Це полягає у виборі меншої вибірки з самого кластера.
- Аналіз: Нарешті, ця вибірка аналізується, і як тільки ми отримаємо результати, ми перевіряємо, чи можемо ми зробити висновок щодо сукупності.
Приклад кластерної вибірки
Давайте уявимо, що ми хочемо знати рівень захворюваності тютюном серед населення країни. Як логічно, було б дуже важко зробити це у всіх його мешканців. Наприклад, у Мексиці - трохи більше 126 мільйонів. Тому, грунтуючись на попередніх дослідженнях, які показують певну територіальну однорідність, ми обираємо лише деякі райони.
Далі давайте подивимося процес:
- Як видно, спочатку ми вивчаємо деякі відповідні змінні сукупності.
- Маючи цю інформацію, ми складаємо різні конгломерати.
- Далі ми вибираємо ті, які нас цікавлять, і на них проводимо аналіз.
- Останнім кроком кластерної вибірки є висновок щодо сукупності.
