Charakteristiky a príklady vzorkovania konglomerátu

On vzorkovanie konglomerátu Je to typ metódy odberu vzoriek, ktorá sa používa, keď sú homogénne skupiny preukázané v štatistickej populácii, ale ktoré sú vnútorne heterogénne. Často sa používa pri prieskume trhu.

S touto metódou odberu vzoriek vedecký pracovník namiesto okamžitého výberu všetkých subjektov celej populácie vykonáva niekoľko krokov na zhromaždenie vzorky svojej populácie. Po prvé, výskumný pracovník rozdeľuje celkovú populáciu na samostatné skupiny nazývané konglomeráty. Potom vyberte jednoduchú náhodnú vzorku skupín obyvateľstva. Nakoniec vykonajte svoju analýzu pomocou vzorových údajov týchto skupín.

Zdroj: Pixabay.com

Pri pevnej veľkosti náhodnej vzorky je očakávaná chyba nižšia, keď je najväčší počet variácií populácie interne v skupinách a nie medzi skupinami.

Bežným dôvodom použitia vzorkovania konglomerátu je zníženie nákladov zvýšením účinnosti odberu vzoriek. To sa líši od stratifikovaného vzorkovania, kde je dôvodom zvýšiť presnosť.

[TOC]

Charakteristika

- Populácia je rozdelená na N skupiny, nazývané konglomeráty.

- Výskumník náhodne vyberie N skupiny tak, aby ich zahrnul do vzorky, kde n je menšia ako n.

- Každý prvok populácie môže byť priradený k jednému a iba konglomerátu.

- V ideálnom prípade je populácia v konglomeráte čo najtvrdší, ale medzi konglomerátmi musí existovať homogenita. Každý konglomerát musí byť reprezentáciou celkovej malej populácie.

Typy metód

Na výber, ktoré konglomeráty zahrnujú do štúdie, technika náhodného odberu vzoriek sa používa v akomkoľvek relevantnom konglomeráte.

Vzorkovanie v jednej fáze

V konglomerátoch javiska sú všetky prvky v každej z vybraných skupín zahrnuté vo vzorke.

Môže vám slúžiť: Produktívny papierový obvod: fázy a vlastnosti

Vzorkovanie v dvoch staniciach

V dvojstéme konglomerátov je náhodne vybraná podskupina prvkov vo vybraných skupinách, ktorá sa má zahrnúť do vzorky.

Kedy ho použiť

Malo by sa používať iba vtedy, keď ekonomicky odôvodnené, keď zníženie nákladov presahuje presné straty. Je pravdepodobnejšie, že sa vyskytne v nasledujúcich situáciách.

Je ťažké, drahé alebo nemožné zostaviť kompletný zoznam prvkov populácie

Napríklad nemusí byť možné uviesť zoznam všetkých zákazníkov z železiarskeho obchodu.

Bolo by však možné náhodne zvoliť podskupinu obchodov (1. fáza) a potom pohovor s náhodnou vzorkou zákazníkov, ktorí navštívia tieto obchody (2. fáza).

Populácia sa sústreďuje na „prírodné“ konglomeráty (mestá, školy, nemocnice atď.).

Napríklad pri uskutočňovaní osobných rozhovorov so sestrami operačných sálov by mohlo mať zmysel náhodne zvoliť nemocnicu zo vzorky nemocníc (1. fáza) a potom pohovoriť so všetkými zdravotnými sestrami operačnej sály v tejto nemocnici.

Prostredníctvom vzorkovania konglomerátu mohol anketár robiť veľa rozhovorov za jeden deň a v jednej nemocnici.

Naopak, jednoduchý náhodný odber vzoriek môže vyžadovať, aby anketár strávil celý deň cestovaním, aby uskutočnil jeden rozhovor v jednej nemocnici.

Výhody

Môže to byť lacnejšie ako iné plány odberu vzoriek, napríklad menej cestovných nákladov a výdavkov na správu.

Životaschopnosť

Táto metóda odberu vzoriek zohľadňuje veľké populácie. Pretože tieto skupiny sú také veľké, implementácia akejkoľvek inej metódy odberu vzoriek by bola veľmi drahá.

Hospodárnosť

Pri tejto metóde sa značne zníži obavy týkajúce sa výdavkov, napríklad výlety.

Môže vám slúžiť: Coyuntural Change

Napríklad zostavenie informácií o vyšetrovaní v každom dome mesta by boli veľmi drahé, zatiaľ čo bude to lacnejšie informácie o zostavovaní v niekoľkých blokoch mesta. V tomto prípade sa výlety výrazne znížia.

Znížená variabilita

Ak sa odhady zvažujú inou metódou, vo výsledkoch sa pozoruje znížená variabilita. To nemusí byť vždy ideálna situácia.

Primárne použitie

Ak vzorkovací rám nie je k dispozícii so všetkými prvkami, môže sa použiť iba na konglomeráciu vzorkovania.

Nevýhody

Skreslené vzorky

Ak má skupina v populácii zvolená ako vzorka zaujatý názor, z toho vyplýva, že celá populácia má rovnaký názor. Toto nemusí byť skutočný prípad.

Chyby

Máte vyššiu chybu odberu vzoriek, ktorú je možné vyjadriť v So -called „Design Effect“.

Ostatné pravdepodobnostné metódy poskytujú menej chýb ako táto metóda. Z tohto dôvodu sa neodporúča pre začiatočníkov.

Príklady

Odber vzoriek konglomerátu sa používa na odhad vysokej úmrtnosti v prípadoch, ako sú vojny, hladomory a prírodné katastrofy.

Vzorkovanie v jednej fáze

Mimovládna organizácia chce zriadiť vzorku detí na piatich blízkych miestach, aby poskytla vzdelávanie.

Prostredníctvom vzorkovania konglomerátu v štádiu si mimovládna organizácia môže náhodne zvoliť populácie (skupiny), aby vytvorila vzorku, a tak poskytla pomoc deťom, ktoré v týchto mestách nedostanú vzdelanie.

Vzorkovanie v dvoch staniciach

Majiteľ firmy sa snaží zistiť štatistickú výkonnosť svojich závodov, ktoré sú distribuované v rôznych častiach USA.Uu.

Berúc do úvahy počet rastlín, práca vykonaná v každom závode a počet zamestnancov v závode, odber vzoriek v štádiu by konzumoval veľa peňazí a času.

Môže vám slúžiť: hrubá užitočnosť

Preto je rozhodnuté vykonať odber vzoriek s dvoma stupňami. Majiteľ vytvára vzorky pracovníkov patriacich do rôznych rastlín, aby vytvorili konglomeráty. Potom ich rozdeľte na veľkosť závodu do prevádzkového stavu.

Na začiatok výpočtu sa vytvorila odber konglomerátu s dvoma konglomerát.

Viacnásobné odber vzoriek

Vzorkovanie geografického konglomerátu je jednou z najčastejšie implementovaných techník.

Každý konglomerát je geografická oblasť. Pretože môže byť drahé vykonať prieskum v geograficky rozptýlenej populácii, môžete dosiahnuť väčšiu ekonomiku ako pri jednoduchom náhodnom odbere vzoriek pri zoskupovaní v konglomeráte v miestnej oblasti pre rôznych respondentov.

Všeobecne platí, že na dosiahnutie ekvivalentnej presnosti v odhadoch je potrebné zväčšiť veľkosť celkovej vzorky, ale úspory nákladov môže takéto zvýšenie veľkosti vzorky uskutočnili.

Cieľom organizácie je napríklad vykonať prieskum na analýzu výkonnosti smartfónov v celom Nemecku.

Obyvateľstvo celej krajiny sa dá rozdeliť na mestá (konglomeráty) a tiež vyberať mestá s najvyššou populáciou. Tiež filtrujte tie, ktoré používajú mobilné zariadenia.

Odkazy

1. Wikipedia, The Free Encyclopedia (2019). Vzorka. Prevzaté z: v.Wikipedia.orgán.
2. Trek. (2019). Čo je vzorkovanie klastrov? Zobraté: Stattrek.com.
3. Prieskumné (2019). Vzorka. Prevzaté: Prieskumné.com.
4. Adi Bhat (2019). Vzorka klastrov: Definícia, metóda a príklad. Spyt pro. Zobraté z: dotazníka.com.
5. CFI (2019). Vzorka. Zobraté z: CorporateFinanceInstitute.com.