Unterschied zwischen Cluster und geschichtetem Sampling

Cluster vs. Stratified Sampling

Umfragen werden in allen Arten von Forschung in den Bereichen Marketing, Gesundheit und Soziologie eingesetzt. Sie werden in der Regel mit einer Stichprobe einer Bevölkerung durchgeführt, da eine Befragung der Gesamtbevölkerung teuer wäre. Abgesehen davon wird das Sammeln von Daten durch Stichproben beschleunigt, da nur ein kleiner Teil der Bevölkerung betroffen ist. Sie gewährleistet auch die Richtigkeit und Richtigkeit der erfassten Daten sowie deren Einheitlichkeit und Ähnlichkeit.

Bevor Stichproben durchgeführt werden können, müssen die betroffene Grundgesamtheit, der Stichprobenrahmen, die Stichprobenmethode, die Stichprobengröße sowie die zu messenden oder zu messenden Elemente oder Ereignisse angegeben werden. Danach kann die eigentliche Probenahme und Datenerfassung durchgeführt werden. Es gibt verschiedene Stichprobenmethoden, die Forscher verwenden können, darunter einige: einfache Stichprobenauswahl, systematische Stichprobenauswahl, Wahrscheinlichkeit proportional zur Größenabtastung, übereinstimmende Stichprobenauswahl, Quotenauswahl, Linienabtastung, Ereignisabtastung, geschichtete Abtastung und Clusterabtastung.

Stratifizierte Stichprobe ist eine Stichprobenmethode, bei der die Population in mehrere Schichten oder Kategorien unterteilt wird und aus jeder Schicht eine Stichprobe entnommen wird. Diese Methode ist sehr effizient und hilft den Forschern, genügend Hinweise auf bestimmte Bevölkerungsgruppen zu erhalten. Für jede Schicht kann ein anderer Ansatz gewählt werden, mit dem die Forscher herausfinden können, welcher Ansatz am besten funktioniert. Die Verwendung der geschichteten Probenahme hat zwar Vorteile, sie hat jedoch auch einige Nachteile.

Ein Nachteil besteht darin, dass für die geschichtete Probenahme eine größere Anzahl von Proben aus der Grundgesamtheit erforderlich wäre, da die Proben in mehrere Schichten unterteilt werden müssen. Dies würde den Forschern zusätzliche Kosten verursachen.

Cluster-Sampling dagegen ist ein Sampling-Verfahren, bei dem die Grundgesamtheit in Gruppen unterteilt wird, die bereits in bestimmten Bereichen oder zu bestimmten Zeitpunkten geclustert sind, und aus jeder Gruppe wird ein Sample entnommen. Es kann entweder eine zweistufige oder mehrstufige Abtastung sein. Dies ist sowohl kosten- als auch zeitsparend, da es nicht erforderlich ist, Details über alle Bevölkerungsgruppen zu sammeln. Der Nachteil dieser Methode besteht darin, dass ein ausgewählter Cluster teilweise sein kann und dazu führen kann, dass die Schätzungen ungenau werden.

Zusammenfassung:

1. Das stratifizierte Probenahmeverfahren ist ein Stichprobenverfahren, bei dem eine Population in mehrere Schichten unterteilt wird und aus jeder Schicht eine Probe entnommen wird. Cluster-Sampling ist ein Sampling-Verfahren, bei dem die Population in 2. Cluster unterteilt wird, die bereits in einem bestimmten Gebiet vorhanden sind, und aus jedem Cluster wird ein Sample entnommen.
3. Die geschichtete Probenahme ist sehr effizient und zielt darauf ab, genaue statistische Daten bereitzustellen, während die Cluster-Probenahme die Effizienz der Probenahme erhöhen soll.
4. Eine geschichtete Probenahme dauert länger, während die Cluster-Probenahme zeitsparend ist.
5. Geschichtete Probenahme erfordert eine größere Anzahl von Proben, da die Grundgesamtheit in mehrere Schichten unterteilt ist, während dies bei der Cluster-Probenahme nicht der Fall ist.
6.Cluster-Sampling ist sehr kosteneffizient, da Samples bereits spezifiziert sind, während stratifiziertes Sampling teuer sein kann.
7.Stratified-Sampling ermöglicht Forschern die Verwendung unterschiedlicher Ansätze für jede Schicht und zeigt, welcher Ansatz am besten funktioniert, während Cluster-Sampling dies nicht tut.