A statisztikában a klaszter mintavétel olyan mintavételi módszer, amelyben a vizsgálat teljes populációja külsőleg homogén, de belsőleg heterogén csoportokra oszlik. Lényegében minden egyes klaszter a teljes népesség mini-reprezentációja. A statisztikai statisztika egy olyan kifejezés, amely a latin „status” szóból származik, ami olyan alakok csoportját jelenti, amelyek az emberről szóló információk ábrázolására szolgálnak.
Forrás: Wikicommons
A klaszterek azonosítása után bizonyos klasztereket egyszerű véletlenszerű mintavétellel választanak ki, míg a többi nem marad képviselve egy tanulmányban. A klaszterek kiválasztása után a kutatónak ki kell választania a megfelelő módszert az egyes kiválasztott csoportok elemeinek mintavételére.
Elsődleges mintavételi módszerek
A klaszter mintavételi módszerben az elemek mintavételére elsősorban két módszer létezik: egylépcsős és kétlépcsős .
Az egylépcsős mintavétel során az egyes kiválasztott klaszterek összes eleméről mintát vesznek. A kétlépcsős mintavétel során egyszerű véletlenszerű mintavételt alkalmaznak az egyes fürtökön belül, hogy az egyes fürtökből kiválasszák az almintákat.
A klaszter módszert nem szabad összekeverni a rétegzett mintavétellel. A rétegzett mintavétel során a populációt felosztják egymást kölcsönösen kizáró csoportokba, amelyek külsőleg heterogének, de belsőleg homogének. Például a rétegzett mintavétel során a kutató a populációt két csoportra oszthatja: férfiak és nők. Ezzel szemben a klaszter mintavétel során a klaszterek hasonlóak egymáshoz, de eltérő belső összetételűek.
A klaszter mintavétel előnyei
A klaszteres módszer számos előnnyel jár az egyszerű véletlenszerű mintavétellel és a rétegzett mintavétellel szemben. Az előnyök a következők:
1. Kevesebb erőforrást igényel
Mivel a fürt mintavétel csak bizonyos csoportokat választ ki a teljes populációból, a módszer kevesebb erőforrást igényel a mintavételi folyamathoz. Ezért általában olcsóbb az egyszerű véletlenszerű vagy rétegzett mintavételhez képest, mivel kevesebb adminisztrációs és utazási költséget igényel. Ide tartoznak az olyan kiadások, mint a bérleti díj, a reklám, a marketing, a könyvelés, a peres ügyek, az utazás, az étkezés, a vezetői fizetések, a bónuszok és egyebek. Esetenként tartalmazhatja az amortizációs ráfordítást is.
2. Megvalósíthatóbb
A teljes populáció homogén csoportokra történő felosztása növeli a mintavétel megvalósíthatóságát. Továbbá, mivel minden klaszter a teljes populációt képviseli, több alany is bevonható a vizsgálatba.
A klaszter mintavétel hátrányai
Előnyei ellenére ez a módszer még mindig hátrányokkal jár, többek között:
1. Elfogult minták
A módszer hajlamos a torzításokra. Minta kiválasztási torzítás A minta kiválasztási torzítás az a torzítás, amely abból adódik, hogy nem sikerült biztosítani a populációs minta megfelelő randomizálását. A minta kiválasztásának hibái. Ha a teljes népességet képviselő klaszterek elfogult vélemény alapján jönnének létre, a teljes népességre vonatkozó következtetések is elfogultak lennének.
2. Nagy mintavételi hiba
Általában a klaszter módszerrel vett minták nagyobb mintavételi hibára hajlamosak, mint a más mintavételi módszerekkel készített minták.
Kapcsolódó olvasmányok
A Finance a globális pénzügyi modellezési és értékelési elemző (FMVA) ™ hivatalos szolgáltatója. Az FMVA® tanúsítás Csatlakozzon 350 600+ hallgatóhoz, akik olyan vállalatoknál dolgoznak, mint az Amazon, a JP Morgan és a Ferrari tanúsító program, amelynek célja, hogy bárki világszínvonalú pénzügyi elemzővé váljon. . A tanulás és a karrier előrehaladása érdekében az alábbi kiegészítő pénzügyi források hasznosak lehetnek:
- Alapvető statisztikai fogalmak a pénzügyben Alapvető statisztikai fogalmak a pénzügyekben A statisztika alapos megértése alapvető fontosságú a pénzügyek jobb megértésében. Sőt, a statisztikai koncepciók segíthetnek a befektetőknek a monitorozásban
- Hipotézisek tesztelése A hipotézisek tesztelése A hipotézisek tesztelése a statisztikai következtetések módszere. Arra használják, hogy teszteljék-e a populációs paraméterre vonatkozó állításokat. Hipotézis tesztelés
- Minta kiválasztási torzítás Minta kiválasztási torzítás A minta kiválasztási torzítás az a torzítás, amely abból adódik, hogy nem sikerült biztosítani a populációs minta megfelelő randomizálását. A minta kiválasztásának hibái
- II. Típusú hiba II. Típusú hiba A statisztikai hipotézis tesztelés során a II. Típusú hiba olyan helyzet, amikor a hipotézis teszt nem utasítja el a hamis hipotézist. Más
