Was ist der Unterschied? • BUOM

8. April 2022

Das Verständnis der Unterschiede zwischen den Stichprobenmethoden ist hilfreich, um zu verstehen, wie unterschiedliche Datensätze gelesen werden. Cluster- und geschichtete Stichprobenverfahren bieten verschiedene Vorteile, die Forschern dabei helfen können, die Präzision zu verbessern. Mit diesen Techniken können Sie differenziertere Experimente zu komplexen Themen erstellen. In diesem Artikel untersuchen wir die Unterschiede zwischen Cluster- und geschichteter Stichprobe, geben Tipps, die Ihnen bei der Auswahl der richtigen Stichprobenstrategie für Ihr Forschungsprojekt helfen, und stellen Beispiele für jede Methode bereit.

Was ist Cluster-Sampling?

Cluster-Sampling ist eine Methode zum Sammeln von Forschungsdaten, bei der zufällige Cluster als Forschungsstichproben aus einer bestimmten Population verwendet werden. Diese Art der Probenahme kann einmal pro Experiment erfolgen, oder verschiedene Segmente der Stichprobenpopulation können zusätzlichen Segmentierungsschritten unterzogen werden. Forscher können zwischen zwei und vier verschiedenen Trennschritten wählen, um je nach Projektanforderungen größere oder kleinere Cluster zu erzeugen. Diese Auswahl erfolgt zufällig und erfordert nicht, dass die Teilnehmer vorgegebene Anforderungen erfüllen.

Was ist eine geschichtete Stichprobe?

Bei der geschichteten oder zufälligen Quotenstichprobe handelt es sich um eine Datenerfassungsmethode, bei der Mitglieder einer Bevölkerung in einer homogenen Gruppe zusammengefasst werden, die auch als ähnlich verteilte Gruppe von Personen bezeichnet wird. Aus diesem Teilnehmerkreis können Forscher nach dem Zufallsprinzip einzelne Personen auswählen und so kleine Gruppen bilden. Diese Mitglieder müssen vorgegebene Anforderungen erfüllen, um zur Bildung der homogenen Gruppe beizutragen, die Forscher anstreben.

Cluster- und geschichtete Stichprobe

Obwohl beide Methoden in der Forschung weit verbreitet sind, ist es für Menschen hilfreich, die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen ihnen zu untersuchen, um festzustellen, welche Methode für ihre Verwendung am besten geeignet ist. Hier sind die Hauptunterschiede zwischen Cluster-Stichprobe und geschichteter Stichprobe:

Gruppenunterschiede und Entstehung

Bei der geschichteten Stichprobe stellen Sie möglicherweise fest, dass Benutzer bereits in bereits bestehende Gruppen von Personen, sogenannte Schichten, eingeteilt sind. Strata bezeichnet eine Klasse von Teilnehmern, die vorgegebene Zulassungsvoraussetzungen erfüllt haben und sich von einer Zufallsstichprobe unterscheiden. Bei der Cluster-Stichprobe kann davon ausgegangen werden, dass die einzelnen Personen keiner vorherigen Beurteilung oder Klassenzuordnung unterzogen wurden und die Stichprobe zufällig ist. Es gibt keine Klassen und die einzigen Hindernisse bei der Auswahl von Mitgliedern sind die zufällig ausgewählten Cluster, die in jeder Phase ermittelt werden.

Trotz der Unterschiede auf Gruppenebene tragen beide Methoden zum gleichen Endziel der Durchführung einer umfassenden Studie bei. Unabhängig davon, ob Sie sich für eine geclusterte oder geschichtete Stichprobe entscheiden, können Ihre Daten für maximale Lesbarkeit gut organisiert werden.

Nutzungszeit

Der Prozess der Bestimmung einer geeigneten Gruppierung ist auch ein Unterschied zwischen Cluster- und geschichteter Stichprobe. Für heterogene Stichproben, also dynamisch aufgrund vieler vorgegebener Faktoren, können Sie die Methode der geschichteten Stichprobe wählen. Alternativ können Sie, wenn Ihre Stichprobe homogen ist, die Verwendung einer Cluster-Stichprobenmethode in Betracht ziehen, um effizienter zu sein, ohne die Integrität des Projekts zu beeinträchtigen.

Ziele

Wenn Forscher ein Experiment entwerfen, berücksichtigen sie normalerweise den Zweck und die Verwendung jeder Probenahmemethode. Die geschichtete Stichprobenerhebung hilft Benutzern, die Population einzugrenzen, was zu gezielteren und genaueren Daten für intensive Forschungsbereiche führt. Cluster-Sampling bietet zusätzliche Vorteile und Ziele, da es aufgrund einer vereinfachten Designstruktur zu höherer Effizienz führen und kostengünstiger sein kann. Forscher können ihre Zeit und Investition maximieren, indem sie eine weniger restriktive Gruppierungsmethode verwenden.

Definition von Bifurkation

Unter Bifurkation versteht man in der Forschung den Prozess der Trennung verschiedener Gruppen. Typischerweise werden Gruppen in mindestens zwei Gruppen aufgeteilt und können entsprechend den experimentellen Parametern zusätzliche Trennungsschritte durchlaufen. In geschichteten Gruppen bewirken Forscher eine Bifurkation und können verschiedene Variablen des Trennungsprozesses steuern. Alternativ folgt die Cluster-Stichprobe nicht dem künstlichen Teilungsprozess und ist völlig zufällig.

Tipps zur Auswahl einer Sampling-Strategie

Beim Entwurf eines Experiments benötigen Forscher eine Stichprobenstrategie, die zu den Zielen ihres Experiments passt und ihnen geeignete Datensätze liefert. Hier ist eine Liste mit Tipps, die Ihnen bei der Auswahl einer effektiven Stichprobenstrategie für Ihre Studie helfen sollen:

• Bestimmen Sie die Ziele des Experiments. Die Klärung des idealen Umfangs Ihrer Studie und die Definition Ihrer Vision für das Experiment können dazu beitragen, den Datenerfassungs- und Zusammenstellungsprozess effizienter und genauer zu gestalten.

• Entscheiden Sie, welche Art von Daten Sie benötigen, um erfolgreich zu sein. Überlegen Sie, welche Art von Daten für den Versuchsaufbau relevant sind. Dies kann Ihnen dabei helfen, die beste Stichprobenstrategie für Ihr Experiment oder Ihre statistische Analyse zu bestimmen.

• Wählen Sie aus, wie Sie Daten sammeln möchten. Wenn Sie vordefinierte Variablen präzise ansprechen möchten, sollten Sie die Verwendung einer geschichteten Stichprobe in Betracht ziehen. Wenn Sie ein Experiment schnell und allgemein durchführen möchten, ist Cluster-Sampling möglicherweise besser und effizienter.

• Betrachten wir zusätzliche Variablen. Möglicherweise möchten Sie andere Variablen berücksichtigen, z. B. die verfügbare Zeit und die mit einer der beiden Optionen verbundenen Kosten. Wenn es für das Projekt relevant ist, können Sie auch mit anderen Forschern sprechen, um deren Vorlieben und Meinungen einzuholen, bevor Sie eine endgültige Entscheidung treffen.

Beispiel für Cluster- und geschichtete Stichproben

Die folgenden Beispiele veranschaulichen die Unterschiede zwischen Cluster- und geschichteter Probenahme in einer Laborumgebung:

Beispiel für Cluster-Sampling

Das Forschungsteam möchte die Fähigkeit von Schmetterlingen mit violetten Flügeln untersuchen, Temperaturen unter 50 Grad Fahrenheit standzuhalten. Die Bemusterung muss schnell erfolgen, um die Projektfristen einzuhalten. Interessengruppen möchten Purpurflügelmotten in allen Entwicklungsstadien im Vergleich zu Elementen untersuchen und erteilen dem Forschungsteam daher die Erlaubnis, ein Cluster-Stichprobendesign zu verwenden, das sowohl kosteneffektiv als auch effizient ist.

Beispiel für eine geschichtete Stichprobe

Ein Forscher bewertet den Nutzen eines Rezepts gegen chronische Schmerzen. Sie planen derzeit ein Experiment und wollen Personen im Alter von 65 Jahren und älter sowie Personen testen, die seit mehr als fünf Jahren unter Beschwerden leiden. Der Forscher wählt für ein Experiment zwischen der Verwendung von Cluster- und geschichteten Stichproben. Sie kommen zu dem Schluss, dass die beste Methode eine geschichtete Stichprobenmethode ist, da sie dabei helfen kann, sicherzustellen, dass sich die Komplexität und Genauigkeit der Daten in den Ergebnissen für bestimmte Populationen widerspiegelt.