Unterschied zwischen Stratified- und Cluster-Probenahme | Stratified vs Cluster Sampling

Stratifiziertes Sampling gegen Cluster-Sampling

In der Statistik, insbesondere bei der Durchführung von Umfragen, ist es wichtig, eine unparteiische Stichprobe zu erhalten. das Ergebnis und die Vorhersagen bezüglich der Bevölkerung sind genauer. Bei der einfachen Zufallsabtastung besteht jedoch die Möglichkeit, die vorgespannten Elemente der Probe auszuwählen; Mit anderen Worten, es repräsentiert die Bevölkerung nicht fair. Daher werden geschichtete Stichproben und Cluster-Stichproben verwendet, um die Verzerrungs- und Effizienzprobleme der einfachen Stichproben zu überwinden.

Stratifiziertes Stichprobenverfahren

Stratifiziertes Stichprobenverfahren ist eine Stichprobenmethode, bei der die Bevölkerung zuerst in Schichten aufgeteilt wird (A-Schicht ist eine homogene Teilmenge der Bevölkerung). Dann wird eine einfache Stichprobe von jeder Schicht genommen. Die Ergebnisse der einzelnen Schichten bilden die Probe. Es folgen Beispiele für mögliche Bevölkerungsschichten

• Für eine Bevölkerung eines Staates, männliche und weibliche Schichten

- 999 Für Personen, die in einer Stadt, in einer Wohnsiedlung oder in einer nicht ansässigen Schicht leben

Für Studierende in einer Hochschule, in weißen, schwarzen, hispanischen und asiatischen Schichten

eine Debatte über Theologie, protestantische, katholische, jüdische, muslimische Schichten

Bei diesem Prozess wird die Bevölkerung nicht zufällig direkt aus der Bevölkerung entnommen, sondern in Gruppen unterteilt, die eine inhärente Eigenschaft der Elemente (homogene Gruppen) aufweisen. Dann werden Stichproben aus der Gruppe genommen. Die Anzahl der zufällig ausgewählten Stichproben aus jeder Gruppe hängt von der Anzahl der Elemente innerhalb der Gruppe ab.

Damit kann eine Stichprobe erstellt werden, 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 aus einer bestimmten Gruppe größer ist als die erforderliche Menge, kann ein Versatz bei der Verteilung zu fehlerhaften Interpretationen führen.

Die stratifizierte Probenahme ermöglicht die Verwendung verschiedener statistischer Methoden für jede Schicht, was zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit der Schätzung beiträgt.

Cluster-Stichprobenverfahren

Cluster-Stichprobenverfahren ist eine Stichprobenmethode, bei der die Population zunächst 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 Probe. Diese Methode wird oft verwendet, wenn natürliche Gruppierungen offensichtlich und verfügbar sind.

Betrachten Sie zum Beispiel eine Umfrage zur Bewertung der Beteiligung von Gymnasiasten an außerschulischen Aktivitäten.Anstatt die zufälligen Schüler aus der Schülerpopulation auszuwählen, ist die Auswahl einer Klasse als Stichproben für die Umfrage eine Clusterprobe. Dann wird jedes Mitglied der Klasse befragt. In diesem Fall sind Klassen Cluster der Schülerpopulation.

Beim Cluster-Sampling werden die Cluster zufällig ausgewählt, nicht die Individuen. Es wird angenommen, dass jeder Cluster selbst eine unvoreingenommene Darstellung der Population ist, was impliziert, dass jeder der Cluster heterogen ist.

Was ist der Unterschied zwischen Stratified Sampling und Cluster Sampling?

• Bei der stratifizierten Stichprobe wird die Population unter Verwendung eines Attributs der Stichproben in homogene Gruppen namens Schichten unterteilt. 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 Cluster-Stichproben wird die Population in Cluster gruppiert, die hauptsächlich auf dem Standort basieren, und dann wird ein Cluster zufällig ausgewählt.

• Bei Cluster-Stichproben wird ein Cluster zufällig ausgewählt, während bei stratifizierten Stichprobenelementen zufällig ausgewählt wird.

• Bei der stratifizierten Stichprobe enthält jede verwendete Gruppe (Schichten) homogene Mitglieder, während bei Cluster-Stichproben ein Cluster heterogen ist.

• Die Schichtentnahme ist langsamer, während die Stichprobenentnahme relativ schnell ist.

• Stratifizierte Proben haben weniger Fehler aufgrund der Tatsache, dass jede Gruppe innerhalb der Population berücksichtigt wird, und die Methoden angepasst werden, um eine bessere Schätzung zu erhalten.

• Cluster-Stichproben haben einen höheren Prozentsatz an Fehlern.