Unterschied zwischen geschichtetem Sampling und Cluster-Sampling

Geschichtetes Sampling vs. Cluster-Sampling

In der Statistik, insbesondere bei der Durchführung von Umfragen, ist es wichtig, eine vorurteilsfreie Stichprobe zu erhalten, damit die Ergebnisse und Vorhersagen bezüglich der Bevölkerung genauer sind. Bei der einfachen Stichprobenauswahl besteht jedoch die Möglichkeit, die Mitglieder der Stichprobe auszuwählen, die voreingenommen sind. mit anderen Worten, es repräsentiert die Bevölkerung nicht fair. Daher werden geschichtete Abtastung und Cluster-Abtastung verwendet, um die Probleme der Verzerrung und Effizienz der einfachen Zufallsauswahl zu überwinden.

Geschichtete Stichprobe

Stratifizierte Zufallsstichprobe ist eine Stichprobenmethode, bei der die Population zuerst in Schichten unterteilt wird (Eine Schicht ist eine homogene Teilmenge der Bevölkerung). Dann wird eine einfache Stichprobe aus jeder Schicht entnommen. Die Ergebnisse aus jeder Schicht bilden die Probe. Es folgen Beispiele für mögliche Schichten in Populationen

• Für eine Bevölkerung einer staatlichen, männlichen und weiblichen Schicht

• Für Personen, die in einer Stadt arbeiten, in Wohngebieten und nicht im Land ansässigen Personen

• Für Schüler eines Colleges aus weißen, schwarzen, hispanischen und asiatischen Schichten

• Für ein Publikum einer Debatte über Theologie, protestantische, katholische, jüdische und muslimische Schichten

In diesem Prozess wird die Population nicht nach dem Zufallsprinzip direkt aus der Population genommen, sondern anhand eines inhärenten Merkmals der Elemente (homogene Gruppen) in Gruppen aufgeteilt. Dann werden Stichproben aus der Gruppe entnommen. Die Anzahl der Stichproben aus jeder Gruppe hängt von der Anzahl der Elemente in der Gruppe ab.

Dies ermöglicht das Abtasten, ohne dass die Stichprobe einer Gruppe größer ist als die Anzahl der Stichproben, die von dieser bestimmten Gruppe benötigt werden. Wenn die Anzahl der Elemente einer bestimmten Gruppe größer ist als der erforderliche Wert, kann ein Versatz in der Verteilung zu fehlerhaften Interpretationen führen.

Stratifizierte Probenahme ermöglicht die Verwendung unterschiedlicher statistischer Methoden für jede Schicht, wodurch die Effizienz und Genauigkeit der Schätzung verbessert wird.

Cluster-Sampling

Cluster-Zufallsstichprobe ist eine Stichprobenmethode, bei der die Population zuerst in Cluster unterteilt wird (Ein Cluster ist eine heterogene Teilmenge der Population). Dann wird eine einfache Stichprobe von Clustern genommen. Alle Mitglieder der ausgewählten Cluster bilden zusammen die Stichprobe. Diese Methode wird häufig verwendet, wenn natürliche Gruppierungen offensichtlich und verfügbar sind.

Als Beispiel betrachten Sie eine Umfrage zur Bewertung der Beteiligung von Schülern an außerschulischen Aktivitäten. Anstatt zufällige Studenten aus der Studentenbevölkerung auszuwählen, wird beim Auswählen einer Klasse als Stichproben für die Umfrage eine Cluster-Stichprobe ausgewählt. Dann wird jedes Mitglied der Klasse interviewt. In diesem Fall handelt es sich bei den Klassen um Cluster der Studentenschaft.

Bei der Cluster-Stichprobe werden die Cluster nach dem Zufallsprinzip ausgewählt, nicht die Personen. Es wird davon ausgegangen, dass jeder Cluster für sich eine unvoreingenommene Repräsentation der Bevölkerung ist, was impliziert, dass jeder Cluster heterogen ist.

Was ist der Unterschied zwischen Stratified Sampling und Cluster Sampling??

• Bei der stratifizierten Stichprobe wird die Grundgesamtheit in homogene Gruppen, sogenannte Strata, unterteilt, wobei ein Attribut der Stichproben verwendet wird. Dann werden Mitglieder aus jeder Schicht ausgewählt, und die Anzahl der aus diesen Schichten entnommenen Proben ist proportional zum Vorhandensein der Schichten in der Population.

• Bei der Cluster-Stichprobe wird die Grundgesamtheit in Clustern gruppiert, vorwiegend nach Standort. Anschließend wird ein Cluster zufällig ausgewählt.

• Bei der Cluster-Stichprobenauswahl wird ein Cluster nach dem Zufallsprinzip ausgewählt, wohingegen in der geschichteten Stichprobenauswahl nach dem Zufallsprinzip ausgewählt wird.

• Bei der geschichteten Probenahme umfasst jede verwendete Gruppe (Schichten) homogene Mitglieder, während bei der Cluster-Probenahme ein Cluster heterogen ist.

• Die geschichtete Probenahme ist langsamer, während die Cluster-Probenahme relativ schneller ist.

• Geschichtete Stichproben weisen weniger Fehler auf, da jede Gruppe innerhalb der Population berücksichtigt wird und die Methoden angepasst werden, um eine bessere Schätzung zu erhalten.

• Cluster-Sampling hat einen höheren Fehleranteil.