04/07/2021
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견해
그만큼 클러스터 샘플링 모집단을 여러 그룹으로 나누어 통계적 표본을 선택하는 방법입니다. 전체의 대표성 수준, 나중에 하나 또는 여러 요소의 전체 또는 일부를 분석 여러 떼.
재벌이나 그룹은 사전에 분할되어야 합니다. 예를 들어 이웃이 될 수 있고 인구의 이질성을 나타내야 합니다. 또한 균질해야 합니다. 즉, 서로 유사한 특성을 가지고 있어야 합니다.
표본 추출은 표본의 요소가 선택되는 방법, 즉 전체에 대한 추론을 허용하는 모집단의 일부에서 선택하는 방법을 결정하기 위해 통계에서 사용됩니다.
이러한 유형의 샘플링은 그룹이나 요소가 선택될 확률을 알 수 있기 때문에 확률론적입니다. 클러스터 샘플링의 경우 무작위 기법이기 때문에 모든 그룹이 샘플에 포함될 확률은 동일합니다.
이 절차는 장점이 있습니다. 예를 들어 매우 큰 모집단의 대표 표본을 제공하거나 요소가 광범위하게 분리되어 있으며 비용을 절감하고 다른 유형의 샘플링보다 효율적입니다. 날씨.
그러나 다른 유형의 샘플링보다 대표성이 낮을 수 있고 그렇지 않을 수 있다는 단점도 있습니다. 연구 대상 인구에 대한 사전 지식이 필요하기 때문에 모든 경우에 적용이 가능합니다. 분석하다.
클러스터 샘플링에는 두 가지 유형이 있으며 선택 프로세스의 단계 수에 따라 다릅니다.
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