Rétegzett mintavétel vs klasztermintavétel
A statisztikában, különösen a felmérések végzésekor fontos az elfogulatlan minta beszerzése, így a sokaságra vonatkozó eredmény és előrejelzések pontosabbak. De az egyszerű véletlenszerű mintavételnél lehetőség van a minta torzított tagjainak kiválasztására; más szóval, nem képviseli tisztességesen a lakosságot. Ezért rétegzett mintavételt és klasztermintavételt alkalmaznak az egyszerű véletlenszerű mintavétel torzítási és hatékonysági problémáinak megoldására.
Réteges mintavétel
A rétegzett véletlenszerű mintavétel olyan mintavételi módszer, amelyben a sokaságot először rétegekre osztják (A réteg a sokaság homogén részhalmaza). Ezután minden rétegből egyszerű véletlenszerű mintát veszünk. Az egyes rétegek eredményei együttesen alkotják a mintát. Az alábbiakban példák láthatók a populációk lehetséges rétegeire
• Egy állam lakosságához, férfi és női rétegekhez
• Városban dolgozóknak, lakossági és nem rezidens rétegeknek
• Főiskolai hallgatóknak, fehér, fekete, spanyol és ázsiai rétegekben
• A teológiáról szóló vita közönségének, protestáns, katolikus, zsidó, muszlim rétegeknek
Ebben a folyamatban ahelyett, hogy a sokaságból véletlenszerűen mintákat vennénk, a sokaságot csoportokra osztják az elemek sajátos jellemzői alapján (homogén csoportok). Ezután véletlenszerű mintákat vesznek a csoportból. Az egyes csoportokból vett véletlenszerű minták mennyisége a csoporton belüli elemek számától függ.
Ez lehetővé teszi a mintavételezést anélkül, hogy egy csoport mintája nagyobb lenne, mint az adott csoportból szükséges minták száma. Ha egy bizonyos csoport elemeinek száma nagyobb, mint a szükséges mennyiség, az eloszlás torzulása hibás értelmezésekhez vezethet.
A rétegzett mintavétel lehetővé teszi az egyes rétegeknél különböző statisztikai módszerek alkalmazását, ami segít a becslés hatékonyságának és pontosságának javításában.
Cluster-mintavétel
A klaszter véletlenszerű mintavétele egy olyan mintavételi módszer, amelyben a sokaságot először klaszterekre osztják (A klaszter a sokaság heterogén részhalmaza). Ezután egyszerű véletlenszerű mintát veszünk a klaszterekből. A kiválasztott klaszterek összes tagja együtt alkotja a mintát. Ezt a módszert gyakran használják, ha a természetes csoportosítások nyilvánvalóak és elérhetőek.
Példákként vegye fontolóra egy felmérést a középiskolások tanórán kívüli tevékenységekbe való bevonásának értékelésére. Ahelyett, hogy véletlenszerű tanulókat választanának ki a tanulói populációból, az osztály kiválasztása a felmérés mintáiként klaszteres mintavétel. Ezután az osztály minden tagjával interjút készítenek. Ebben az esetben az osztályok a tanulói populáció klaszterei.
A klaszteres mintavételnél a klaszterek kerülnek véletlenszerűen kiválasztásra, nem az egyének. Feltételezzük, hogy minden klaszter önmagában a sokaság elfogulatlan reprezentációja, ami azt jelenti, hogy mindegyik klaszter heterogének.
Mi a különbség a rétegzett mintavétel és a klasztermintavétel között?
• A rétegzett mintavételnél a sokaságot homogén csoportokra, úgynevezett rétegekre osztják a minták attribútuma segítségével. Ezután minden rétegből kiválasztják a tagokat, és az ezekből a rétegekből vett minták száma arányos a rétegek populáción belüli jelenlétével.
• A klaszteres mintavétel során a sokaságot klaszterekbe csoportosítják, túlnyomórészt a hely alapján, majd véletlenszerűen kiválasztanak egy klasztert.
• A klaszteres mintavételnél a klasztert véletlenszerűen választják ki, míg a rétegzett mintavételnél a tagokat véletlenszerűen választják ki.
• A réteges mintavételnél minden használt csoport (réteg) homogén tagokat tartalmaz, míg a klaszteres mintavételnél a klaszter heterogén.
• A rétegzett mintavétel lassabb, míg a klaszteres mintavétel viszonylag gyorsabb.
• A rétegzett minták hibája kisebb, mivel figyelembe veszik a sokaságon belüli egyes csoportok jelenlétét, és a módszereket adaptálják a jobb becslés érdekében.
• A fürt mintavételezésnél magasabb a hibaszázalék.
