Wstęp
Na świecie W statystyce często stosuje się techniki próbkowania w celu uzyskania reprezentatywnych danych dotyczących populacji. Dwie popularne techniki to próbkowanie warstwowe i próbkowanie klastrów. Oba mają swoją specyfikę i są używane w różnych sytuacjach. Następnie zobaczymy, z czego składa się każda technika i jakie są między nimi różnice.
Próbkowanie warstwowe
Dobór warstwowy polega na podzieleniu populacji na różne warstwy lub podgrupy, a następnie zastosowaniu prostej techniki losowego doboru próby do każdej z tych warstw. W ten sposób zapewnia się reprezentację każdej warstwy w próbie i można uzyskać bardziej precyzyjną i jednorodną próbkę.
Przykład
Załóżmy, że chcemy przeprowadzić badanie dotyczące preferencji dotyczących sportu w mieście. Populację możemy podzielić na różne warstwy ze względu na wiek i płeć. Następnie w każdej z tych warstw stosujemy dobór losowy prosty prosty, aby uzyskać reprezentatywną próbę całej populacji.
Próbkowanie klastrów
W próbkowaniu skupieniowym jednostki populacji dzielone są na grupy lub skupienia, a określona liczba tych grup jest losowo wybierana do włączenia do próby. Następnie wszystkie jednostki z wybranych grup są brane do próby. Technika ta jest przydatna, gdy dane nie są dostępne dla każdej osoby w populacji, ale są dostępne dla każdej grupy.
Przykład
Załóżmy, że chcemy przeprowadzić badanie dotyczące jakości edukacji w województwie. Zamiast indywidualnie dobierać uczniów do próby, możemy losowo wybrać określoną liczbę szkół w województwie, a następnie pobrać próbę uczniów z tych szkół.
Różnice pomiędzy próbkowaniem warstwowym a próbkowaniem klastrowym
- Próbkowanie warstwowe dzieli populację na różne warstwy, podczas gdy próbkowanie klastrowe dzieli populację na grupy lub skupienia.
- Próbkowanie warstwowe wykorzystuje prostą technikę losowego doboru próby w każdej warstwie, podczas gdy próbkowanie klastrowe losowo wybiera grupy, które zostaną uwzględnione w próbie.
- Próbkowanie warstwowe stosuje się, gdy pożądane jest uzyskanie jednorodnej i reprezentatywnej próby z każdej warstwy, natomiast próbkowanie klastrowe jest przydatne, gdy dane nie są dostępne indywidualnie, ale są dostępne według grup.
Wniosek
Podsumowując, próbkowanie warstwowe i próbkowanie klastrowe to przydatne techniki w świecie statystyki umożliwiające uzyskanie reprezentatywnych próbek populacji. Obie techniki mają swoją specyfikę i są stosowane w różnych sytuacjach, dlatego ważne jest, aby zrozumieć, na czym polega każda technika i jakie są między nimi różnice.
Nazywam się Sebastián Vidal i jestem inżynierem komputerowym pasjonującym się technologią i majsterkowaniem. Ponadto jestem twórcą tecnobits.com, gdzie udostępniam tutoriale, dzięki którym technologia staje się bardziej dostępna i zrozumiała dla każdego.