Кластерная и стратифицированная выборка: в чем разница?

8 апреля 2022 г.

Понимание различий между методами выборки полезно для понимания того, как читать разные наборы данных. Методы кластерной и стратифицированной выборки предлагают различные преимущества, которые могут помочь исследователям повысить точность. Вы можете использовать эти методы для создания более тонких экспериментов по сложным темам. В этой статье мы исследуем различия между кластерной и стратифицированной выборкой, предложим советы, которые помогут вам выбрать правильную стратегию выборки для вашего исследовательского проекта, и приведем примеры каждого метода.

Что такое кластерная выборка?

Кластерная выборка – это метод сбора исследовательских данных, при котором случайные кластеры используются в качестве исследовательских выборок из данной совокупности. Этот тип выборки может происходить один раз для эксперимента, или разные сегменты выбранной совокупности могут подвергаться дополнительным этапам сегментации. Исследователи могут выбирать между двумя и четырьмя различными этапами разделения для создания больших или меньших кластеров в зависимости от требований проекта. Этот выбор является случайным и не требует от участников соблюдения каких-либо заранее определенных требований.

Что такое стратифицированная выборка?

Стратифицированная выборка или выборка по случайным квотам — это метод сбора данных, который объединяет членов совокупности в однородную группу, также известную как аналогично распределенная группа лиц. Из этого пула участников исследователи могут случайным образом выбирать отдельных лиц для формирования небольших групп. Эти члены должны соответствовать заранее определенным требованиям, чтобы помочь создать однородную группу, к которой стремятся исследователи.

Кластерная и стратифицированная выборка

Хотя оба эти метода широко используются в исследованиях, людям полезно изучить различия и сходства между ними, чтобы определить, какой из них наиболее подходит для их использования. Вот основные различия между кластерной выборкой и стратифицированной выборкой:

Групповые различия и создание

При стратифицированной выборке вы можете обнаружить, что пользователи уже попали в ранее существовавшие группы лиц, известные как страты. Слои обозначают класс участников, которые выполнили заранее определенные требования для входа и отличаются от случайной выборки. При кластерной выборке можно ожидать, что отдельные лица не подвергались какой-либо предварительной оценке или назначению класса, а выборка является случайной. Классов нет, и единственные барьеры, которые существуют при выборе членов, заключаются в случайно выбранных кластерах, определяемых на каждом этапе.

Несмотря на различия на групповом уровне, оба метода способствуют достижению одной и той же конечной цели — проведению всестороннего исследования. Независимо от того, выбираете ли вы кластерную или стратифицированную выборку, ваши данные могут быть хорошо организованы для максимальной удобочитаемости.

Время использования

Процесс определения подходящей группировки также является точкой различия между кластерной и стратифицированной выборкой. Для неоднородных выборок, т. е. динамических из-за множества предопределенных факторов, вы можете выбрать метод стратифицированной выборки. В качестве альтернативы, если ваша выборка является однородной, вы можете рассмотреть возможность использования метода кластерной выборки, чтобы быть более эффективным, не ставя под угрозу целостность проекта.

Цели

Когда исследователи строят эксперимент, они обычно рассматривают цель и использование каждого метода выборки. Стратифицированная выборка помогает пользователям сузить совокупность, что приводит к получению более целенаправленных и точных данных для интенсивных областей исследования. Кластерная выборка предлагает дополнительные преимущества и цели, поскольку она может привести к более высокому уровню эффективности благодаря упрощенной структуре дизайна и быть более рентабельной. Исследователи могут максимизировать свое время и инвестиции, используя менее строгий метод группировки.

Определение бифуркации

В исследованиях бифуркация означает процесс разделения различных групп. Обычно группы делятся как минимум на две группы и могут подвергаться дополнительным этапам разделения в соответствии с параметрами эксперимента. В стратифицированных группах исследователи являются причиной бифуркации и могут контролировать различные переменные процесса разделения. В качестве альтернативы кластерная выборка не придерживается процесса искусственного разделения и является полностью случайной.

Советы по выбору стратегии выборки

При планировании эксперимента исследователям нужна стратегия выборки, которая соответствует целям их эксперимента и предоставляет им соответствующие наборы данных. Вот список советов, которые помогут вам выбрать эффективную стратегию выборки для вашего исследования:

• Определите цели эксперимента. Уточнение идеального масштаба вашего исследования и определение вашего видения эксперимента может помочь сделать процесс сбора и компиляции данных более эффективным и точным.

• Решите, какой тип данных вам нужен для успеха. Подумайте, какой тип данных имеет отношение к плану эксперимента. Это может помочь вам определить наилучший тип стратегии выборки для вашего эксперимента или статистического анализа.

• Выберите, как вы хотите собирать данные. Если вы хотите с точностью ориентироваться на заранее определенные переменные, вы можете рассмотреть возможность использования стратифицированной выборки. Если вы хотите провести эксперимент быстро и в обобщенном виде, кластерная выборка может подойти лучше и эффективнее.

• Рассмотрим дополнительные переменные. Вы можете принять во внимание другие переменные, такие как доступное время и стоимость, связанная с любым вариантом. Если это имеет отношение к проекту, вы также можете поговорить с коллегами-исследователями, чтобы узнать их предпочтения и мнения, прежде чем принимать окончательное решение.

Пример кластерной и стратифицированной выборки

Ниже приведены примеры, демонстрирующие различия между кластерной и стратифицированной выборкой в ​​лабораторных условиях:

Пример кластерной выборки

Исследовательская группа хочет изучить способность бабочек с пурпурными крыльями выдерживать температуры ниже 50 градусов по Фаренгейту. Отбор проб должен происходить быстро, чтобы уложиться в сроки проекта. Заинтересованные стороны хотят исследовать пурпурнокрылых мотыльков на всех стадиях развития в сравнении с элементами, поэтому они дают исследовательской группе разрешение на использование кластерной структуры выборки, которая будет одновременно рентабельной и эффективной.

Пример стратифицированной выборки

Исследователь оценивает полезность рецепта против хронической боли. В настоящее время они разрабатывают эксперимент и хотят протестировать тех, кому 65 лет и старше, а также тех, у кого были случаи дискомфорта более пяти лет. Исследователь выбирает между использованием кластерной и стратифицированной выборки для эксперимента. Они определяют, что лучшим методом является метод стратифицированной выборки, потому что он может помочь гарантировать, что сложность и точность данных отобразятся в результатах для конкретных групп населения.