Különbség a rétegzett mintavétel és a csoportos mintavétel között

Rétegezett mintavétel vs klaszter mintavétel

A statisztikákban - különösen a felmérések elvégzésekor - fontos, hogy elfogulatlan mintát szerezzenek, így az eredmény és a lakossággal kapcsolatos előrejelzések pontosabbak. De az egyszerű véletlenszerű mintavételnél fennáll annak a lehetősége, hogy kiválassza az elfogult mintát; más szóval, nem képviseli igazságosan a lakosságot. Ezért a rétegzett mintavételt és a klaszter mintavételt használják az egyszerű véletlenszerű mintavétel torzulásainak és hatékonyságának kérdéseinek kiküszöbölésére.

Rétegelt mintavétel

A rétegezett véletlenszerű mintavétel olyan mintavételi módszer, amelyben a populációt először rétegekre osztják (A réteg a populáció homogén részhalmaza). Ezután minden rétegből egy véletlenszerű mintát veszünk. Az egyes rétegek eredményei együttesen képezik a mintát. Az alábbiakban bemutatjuk a lehetséges rétegeket a populációkban

• Egy állam lakosságának, férfi és női rétegeinek

• A városban dolgozó embereknek rezidens és nem rezidens rétegek

• Egyetemi hallgatók számára fehér, fekete, spanyol és ázsiai rétegek

• A teológia, a protestáns, a katolikus, a zsidó és a muszlim rétegekkel kapcsolatos vita közönsége számára

Ebben a folyamatban ahelyett, hogy véletlenszerűen vett mintákat vettünk közvetlenül a populációból, a populációt az elemekre jellemző tulajdonságokkal (homogén csoportok) csoportokra osztottuk. Ezután véletlenszerű mintákat vesznek a csoportból. Az egyes csoportokból vett véletlenszerű minták mennyisége a csoporton belüli elemek számától függ.

Ez lehetővé teszi a mintavételt anélkül, hogy az egyik csoport mintája nagyobb lenne, mint az adott csoporthoz szükséges minták száma. Ha egy adott csoport elemeinek száma meghaladja a szükséges mennyiséget, akkor az eloszlás torzulása téves értelmezéseket eredményezhet.

A rétegzett mintavétel lehetővé teszi különböző statisztikai módszerek alkalmazását az egyes rétegek számára, ami elősegíti a becslés hatékonyságát és pontosságát.

Csoportos mintavétel

A csoportos véletlenszerű mintavétel olyan mintavételi módszer, amelyben a populációt először klaszterekre osztják (A klaszter a populáció heterogén részhalmaza). Ezután egy egyszerű véletlenszerű mintát vesznek a klaszterekből. A kiválasztott klaszterek összes tagja együttesen alkotja a mintát. Ezt a módszert gyakran akkor alkalmazzák, amikor a természetes csoportosítás nyilvánvaló és elérhető.

Példákként fontoljon meg egy felmérést a középiskolás diákok tanórán kívüli tevékenységekbe való bevonásának értékelésére. Ahelyett, hogy véletlenszerű hallgatókat választottak volna a hallgatói körből, az osztály kiválasztása mint felmérés mint klaszter-mintavétel. Ezután interjút készít az osztály minden tagjával. Ebben az esetben az osztályok a hallgatói csoportok csoportjai.

A klasztermintában a véletlenszerűen kiválasztott klaszterek kerülnek kiválasztásra, nem az egyének. Feltételezzük, hogy minden klaszter önmagában a népesség elfogulatlan ábrázolása, ami azt jelenti, hogy az egyes klaszterek heterogének.

Mi a különbség a rétegzett mintavétel és a csoportos mintavétel között??

• Rétegezett mintavételkor a populációt homogén csoportokra osztják, rétegeknek nevezzük, a minták attribútumának felhasználásával. Ezután az egyes rétegekből tagokat választanak ki, és az ezekből a rétegekből vett minták arányosak a rétegek populáción belüli jelenlétével.

• A klaszter-mintavétel során a populációt csoportokra csoportosítják, elsősorban a hely alapján, majd véletlenszerűen választják ki a klasztert..

• A klaszter-mintavételnél a klasztert véletlenszerűen választják ki, míg a rétegezett mintavételben a tagokat véletlenszerűen választják ki.

• Rétegezett mintavételnél az egyes felhasznált csoportok (rétegek) homogén tagokat tartalmaznak, míg a klaszter-mintavételnél a klaszter heterogén.

• A rétegzett mintavétel lassabb, míg a klaszter mintavétel viszonylag gyorsabb.

• A rétegzett minták kevesebb hibát mutatnak, mivel a tényezőket figyelembe veszik az egyes csoportok jelenlétében a populáción, és a módszereket adaptálják a jobb becslés érdekében.

• A klasztermintavételnél magasabb a hibaarány.