Stratified Sampling vs Cluster Sampling
I statistikk, spesielt når man gjennomfører undersøkelser, er det viktig å få et objektivt utvalg, slik at resultatene og spådommene som er gjort angående populasjonen er mer nøyaktige. Men i det enkle tilfeldige utvalget finnes muligheten for å velge medlemmene av utvalget som er partisk; med andre ord, den representerer ikke befolkningen rettferdig. Derfor brukes stratifisert prøvetaking og klyngeprøvetaking for å overvinne skjevheten og effektivitetsproblemene ved den enkle tilfeldige prøvetakingen.
stratifisert sampling
Stratifisert tilfeldig prøvetaking er en prøvetakingsmetode der populasjonen først deles inn i strata (Et stratum er en homogen delmengde av populasjonen). Deretter tas en enkel stikkprøve fra hvert stratum. Resultatene fra hvert strata kombinert utgjør prøven. Følgende er eksempler på mulige lag i populasjoner
• For en befolkning i en stat, mannlige og kvinnelige lag
• For personer som jobber i en by, bosatt og ikke-bosatt lag
• For studenter i en høyskole, hvite, svarte, latinamerikanske og asiatiske lag
• For et publikum av en debatt om teologi, protestantiske, katolske, jødiske, muslimske lag
I denne prosessen, i stedet for å ta prøver tilfeldig rett fra populasjonen, blir populasjonen delt inn i grupper ved å bruke en iboende karakteristikk av elementene (homogene grupper). Deretter tas det stikkprøver fra gruppen. Mengden tilfeldige prøver tatt fra hver gruppe er avhengig av antall elementer i gruppen.
Dette lar prøvetaking utføres uten at utvalget av én gruppe er større enn antallet prøver som kreves fra den aktuelle gruppen. Hvis antall elementer fra en bestemt gruppe er større enn nødvendig mengde, kan en skjev distribusjon føre til feiltolkninger.
Stratifisert sampling muliggjør bruk av forskjellige statistiske metoder for hvert stratum, noe som bidrar til å forbedre effektiviteten og nøyaktigheten til estimeringen.
Cluster Sampling
Cluster random sampling er en prøvetakingsmetode der populasjonen først deles inn i klynger (En klynge er en heterogen delmengde av populasjonen). Deretter tas et enkelt tilfeldig utvalg av klynger. Alle medlemmene av de valgte klyngene utgjør til sammen utvalget. Denne metoden brukes ofte når naturlige grupperinger er åpenbare og tilgjengelige.
Vurder for eksempel en undersøkelse for å evaluere involveringen av elever på videregående skole i fritidsaktiviteter. I stedet for å velge tilfeldige elever fra studentpopulasjonen, er det å velge en klasse som utvalg for undersøkelsen en klyngeprøve. Deretter blir hvert medlem av klassen intervjuet. I dette tilfellet er klasser klynger av studentpopulasjonen.
I klyngeprøvetaking er det klyngene som velges tilfeldig, ikke individene. Det antas at hver klynge i seg selv er en objektiv representasjon av befolkningen, noe som innebærer at hver av klyngene er heterogene.
Hva er forskjellen mellom Stratified Sampling og Cluster Sampling?
• I stratifisert prøvetaking deles populasjonen inn i homogene grupper k alt strata, ved hjelp av en attributt for prøvene. Deretter velges medlemmer fra hvert stratum, og antall prøver tatt fra disse strataene er proporsjonal med tilstedeværelsen av strata i populasjonen.
• I klyngeprøvetaking blir populasjonen gruppert i klynger, hovedsakelig basert på plassering, og deretter velges en klynge tilfeldig.
• I klyngeprøvetaking velges en klynge tilfeldig, mens i stratifisert prøvetaking velges medlemmer tilfeldig.
• I stratifisert prøvetaking inkluderer hver gruppe som brukes (strata) homogene medlemmer, mens i klyngeprøvetaking er en klynge heterogen.
• Stratifisert sampling er tregere mens klyngeprøvetaking er relativt raskere.
• Stratifiserte utvalg har mindre feil på grunn av å ta hensyn til tilstedeværelsen av hver gruppe i populasjonen og tilpasse metodene for å få et bedre estimat.
• Klyngeprøvetaking har en iboende høyere prosentandel av feil.
