Die Clusterstichprobe besteht darin, die Grundgesamtheit in Gruppen ohne Überlappung und erschöpfend aufzuteilen. Damit jeder von ihnen die gesamte mögliche Variabilität repräsentiert.
Beim Cluster-Sampling bilden wir daher kleinere Gruppen einer Grundgesamtheit, die alle Merkmale dieser Grundgesamtheit aufweisen.
So können wir, sobald wir sie haben, einige davon als Probe auswählen und sie leichter analysieren.
Warum Cluster-Sampling durchführen?
Diese Art der Probenahme ist unter bestimmten Umständen geeignet, in denen eine Analyse erforderlich ist. Tatsächlich dienen andere wie die systematische für andere Gelegenheiten.
Um das Konzept besser kennenzulernen, sehen wir uns seine Vor- und Nachteile an:
- Es ist aufgrund seiner Einfachheit und der Heterogenität der Cluster am besten für große geografische Gebiete geeignet.
- Große Proben können verwendet werden. Dies ist von Vorteil, da die Cluster fertig sind und Sie nur einige davon auswählen müssen.
- Es ist sehr nützlich, wenn wir bestimmte Merkmale in einer sehr großen Population untersuchen möchten. Wir wählen Cluster aus und führen auf diesen die Analyse durch. Zum Beispiel eine Umfrage.
- Unter seinen Nachteilen können wir hervorheben, dass es notwendig ist, detaillierte Informationen über die Bevölkerung zu kennen. Tatsächlich repräsentieren diese Gruppen sie manchmal nicht effektiv. Außerdem ist sein Stichprobenfehler in der Regel höher als beispielsweise der einer einfachen Zufallsstichprobe.
Schritte zum Durchführen von Cluster-Sampling
Der Prozess zur Durchführung von Cluster-Sampling ist relativ unkompliziert, erfordert jedoch bestimmte Voraussetzungen.
Sehen wir uns die Schritte zur Durchführung an:
- Kenne die Bevölkerung. In diesem Fall benötigen wir viele Bevölkerungsinformationen. Dies liegt daran, dass wir die Cluster basierend auf diesen Informationen erstellen werden. Eine besondere Bedeutung kommt soziodemografischen Variablen zu.
- Clusterauswahl: Andererseits müssen wir, sobald wir wissen, von wo aus wir beginnen, entscheiden, wie wir die Cluster bilden. In diesem Fall ist der geografische Standort eine der häufigsten Ressourcen.
- Auswahl an Mustern: Sobald wir diese Cluster haben, müssen wir diejenigen auswählen, die als Stichprobe dienen. Dazu können wir eine einfache Zufallsstichprobe oder eine systematische verwenden.
- Zweistufige Probenahme: Es gibt eine Option, die als zweistufige Probenahme bezeichnet wird. Dies besteht darin, eine kleinere Stichprobe aus dem Cluster selbst auszuwählen.
- Analyse: Schließlich wird diese Stichprobe analysiert und sobald wir die Ergebnisse haben, prüfen wir, ob wir Rückschlüsse auf die Population ziehen können.
Beispiel für Cluster-Sampling
Stellen wir uns vor, wir wollen wissen, wie viel Tabak in der Bevölkerung eines Landes vorkommt. Logischerweise wäre es sehr schwierig, dies bei allen Einwohnern zu tun. In Mexiko zum Beispiel mit etwas mehr als 126 Millionen. Daher wählen wir aufgrund früherer Studien, die eine gewisse territoriale Homogenität zeigen, nur einige Gebiete aus.
Sehen wir uns als Nächstes den Prozess an:
- Wie zu sehen ist, untersuchen wir zunächst einige der relevanten Variablen der Population.
- Mit diesen Informationen bilden wir die verschiedenen Konglomerate.
- Als nächstes wählen wir diejenigen aus, die uns interessieren, und führen eine Analyse durch.
- Der letzte Schritt beim Cluster-Sampling ist die Inferenz auf die Grundgesamtheit.
