Tilastossa klusterinäyte on otantamenetelmä, jossa koko tutkimuksen populaatio on jaettu ulkoisesti homogeenisiin, mutta sisäisesti heterogeenisiin ryhmiin, joita kutsutaan klustereiksi. Pohjimmiltaan jokainen klusteri on koko väestön miniesitys. Tilastotilasto on termi, joka on johdettu latinankielisestä sanasta "status", joka tarkoittaa ryhmää luvuja, joita käytetään edustamaan tietoa ihmisestä.
Lähde: Wikicommons
Klustereiden tunnistamisen jälkeen tietyt klusterit valitaan yksinkertaisella satunnaisotannalla, kun taas toiset eivät ole edustettuina tutkimuksessa. Klustereiden valinnan jälkeen tutkijan on valittava sopiva menetelmä näytteiden valitsemiseksi jokaisesta valitusta ryhmästä.
Ensisijaiset näytteenottomenetelmät
Klusterinäytteenottomenetelmässä on ensisijaisesti kaksi menetelmää elementtien näytteittämiseksi: yksivaiheinen ja kaksivaiheinen.
Yhden vaiheen näytteenotossa kaikki valitun klusterin elementit näytteistetään. Kaksivaiheisessa otannassa jokaisessa klusterissa käytetään yksinkertaista satunnaista näytteenottoa kussakin ryhmässä olevien elementtien alinäytteen valitsemiseksi.
Klusterimenetelmää ei pidä sekoittaa ositettuun otokseen. Kerrostetussa otannassa populaatio on jaettu toisiaan poissulkeviin ryhmiin, jotka ovat ulkoisesti heterogeenisiä, mutta sisäisesti homogeenisia. Esimerkiksi kerrostetussa otoksessa tutkija voi jakaa populaation kahteen ryhmään: miehet vs. naiset. Vastaavasti klusterinäytteessä klusterit ovat samanlaisia toistensa kanssa, mutta erilaisella sisäisellä koostumuksella.
Klusterinäytteenoton edut
Klusterimenetelmällä on useita etuja verrattuna yksinkertaiseen satunnaisotantaan ja kerrostettuun otantaan. Etuihin kuuluu:
1. Vaatii vähemmän resursseja
Koska klusterin otanta valitsee vain tietyt ryhmät koko populaatiosta, menetelmä vaatii vähemmän resursseja näytteenottoprosessiin. Siksi se on yleensä halvempi verrattuna yksinkertaiseen satunnaiseen tai ositettuun otokseen, koska se vaatii vähemmän hallinto- ja matkakustannuksia. Myynti-, hallinto- ja yleiskustannukset Sisältää kaikki yrityksen tuotantoon kuulumattomat kulut kulloinkin. Tämä sisältää kulut, kuten vuokra, mainonta, markkinointi, kirjanpito, oikeudenkäynnit, matka, ateriat, johdon palkat, bonukset ja paljon muuta. Toisinaan se voi sisältää myös poistot.
2. Mahdollisempaa
Koko populaation jakaminen homogeenisiin ryhmiin lisää otoksen toteutettavuutta. Lisäksi koska jokainen klusteri edustaa koko väestöä, tutkimukseen voidaan ottaa mukaan useampia aiheita.
Klusterinäytteenoton haitat
Hyödyistään huolimatta tällä menetelmällä on vielä muutamia haittoja, kuten:
1. Puolueelliset näytteet
Menetelmä on altis ennakkoluuloille Näytteen valinnan poikkeama Näytteen valinnan puolueellisuus on puolueellisuus, joka johtuu epäonnistumisesta varmistaa populaationäytteen oikea satunnaistaminen. Näytteen valinnan puutteet. Jos koko väestöä edustavat klusterit muodostettaisiin puolueellisen mielipiteen perusteella, myös koko väestöä koskevat päätelmät olisivat puolueellisia.
2. Suuri näytteenottovirhe
Yleensä klusterimenetelmällä otetut näytteet ovat alttiita suuremmalle näytevirheelle kuin muita näytteenottomenetelmiä käyttäen muodostetut näytteet.
Liittyvät lukemat
Finance on maailmanlaajuisen rahoitusmallinnus- ja arvostusanalyytikon (FMVA) ™ virallinen toimittaja. FMVA®-sertifiointi Liity yli 350 600 opiskelijaan, jotka työskentelevät Amazonin, JP Morganin ja Ferrarin sertifiointiohjelmissa, joka on suunniteltu auttamaan kaikkia tulemaan maailmanluokan rahoitusanalyytikoiksi. . Alla olevista lisärahoitusresursseista on hyötyä oppimisen ja urasi etenemisen kannalta:
- Rahoituksen perustilastokäsitteet Rahoituksen perustilastokäsitteet Tilastojen vahva tuntemus on ratkaisevan tärkeää, jotta voimme paremmin ymmärtää taloutta. Lisäksi tilastokonseptit voivat auttaa sijoittajia seuraamaan
- Hypoteesitestaus Hypoteesitestaus Hypoteesitestaus on menetelmä tilastolliseen päättelyyn. Sitä käytetään testaamaan, onko väestöparametriä koskeva väite oikea. Hypoteesin testaus
- Näytteen valinnan poikkeama Näytteen valinnan puolueellisuus Näytteen valinnan puolueellisuus on puolueellisuus, joka johtuu epäonnistumisesta varmistaa populaationäytteen oikea satunnaistaminen. Näytteen valinnan puutteet
- Tyypin II virhe Tyypin II virhe Tilastollisen hypoteesin testauksessa tyypin II virhe on tilanne, jossa hypoteesitesti ei hylkää virheellistä nullhypoteesia. Toisessa
