Systematisches Sampling vs. Cluster Sampling: Was ist der Unterschied?
Systematisches Sampling vs. Cluster Sampling: Ein Überblick
Systematische Stichproben und Cluster-Stichproben sind zwei verschiedene Arten statistischer Messungen, mit denen Forscher, Analysten und Vermarkter Stichproben einer Population untersuchen.
Die Art und Weise, in der sowohl systematische als auch Cluster-Stichproben Stichprobenpunkte aus der Population ziehen, ist unterschiedlich. Während bei der systematischen Stichprobe feste Intervalle aus der größeren Population verwendet werden, um die Stichprobe zu erstellen, wird bei der Cluster-Stichprobe die Population in verschiedene Cluster unterteilt.
Die systematische Stichprobe wählt einen zufälligen Ausgangspunkt aus der Population aus, und dann wird abhängig von ihrer Größe eine Stichprobe aus regelmäßigen festen Intervallen der Population gezogen. Die Cluster-Stichprobe unterteilt die Population in Cluster und entnimmt dann aus jedem Cluster eine einfache Zufallsstichprobe.1 In diesem Artikel werden die Unterschiede dieser beiden Arten von Probenahmen, ihre Vor- und Nachteile, wenn es am besten ist, sie übereinander zu verwenden, und Beispiele für jede dieser Proben behandelt.
Die zentralen Thesen
- Systematische Stichproben und Cluster-Stichproben sind statistische Messgrößen, mit denen Forscher, Analysten und Vermarkter Stichproben einer Population untersuchen.
- Bei der systematischen Stichprobe werden feste Intervalle aus der größeren Population ausgewählt, um die Stichprobe zu erstellen.
- Die Cluster-Stichprobe unterteilt die Population in Gruppen und entnimmt dann aus jedem Cluster eine Zufallsstichprobe.
- Sowohl die systematische Stichprobe als auch die Cluster-Stichprobe sind Formen der Zufallsstichprobe, die als Wahrscheinlichkeitsstichprobe bezeichnet wird und im Gegensatz zur Nichtwahrscheinlichkeitsstichprobe steht.
- Systematisches Sampling und Cluster-Sampling haben Vor- und Nachteile, können jedoch zeit- und kosteneffizient sein.
Systematische Probenahme
Systematische Abtastung ist ein statistisches Wahrscheinlichkeitsprobenahmeverfahren. Es ist eine der beliebtesten und gebräuchlichsten Methoden, die von Forschern und Analysten verwendet werden. Bei dieser Methode werden Proben aus einer größeren Gruppe ausgewählt. Während der Startpunkt zufällig sein kann, beinhaltet die Stichprobe die Verwendung fester Intervalle zwischen jedem Mitglied.
So funktioniert das. Der Forscher wählt zunächst einen Ausgangspunkt aus einer größeren Population. Dies liegt normalerweise in Form einer Ganzzahl vor, die kleiner sein muss als die Anzahl der Probanden in der größeren Population. Der Analyst wählt dann das Intervall zwischen den einzelnen Mitgliedern. Das ist ein beständiger Unterschied, der zwischen jedem Mitglied liegt. Hier ist ein hypothetisches Beispiel. Nehmen wir an, in der Studie leben 100 Personen. Der Forscher beginnt mit der Person auf dem 10. Platz. Sie beschließen dann, danach jede siebte Person zu wählen. Dies bedeutet, dass die Personen an den folgenden Stellen in der Stichprobe ausgewählt werden: 10, 17, 24, 31, 38, 45 usw.
Vor- und Nachteile der systematischen Probenahme
Diese Art der statistischen Stichprobe ist recht einfach, weshalb sie von Forschern im Allgemeinen bevorzugt wird. Es ist auch für bestimmte Zwecke im Finanzbereich sehr nützlich. Diejenigen, die diese Methode anwenden, gehen davon aus, dass die Ergebnisse die Mehrheit der normalen Populationen darstellen. Dieser Prozess garantiert auch, dass die gesamte Bevölkerung gleichmäßig beprobt wird. Es kann jedoch Probleme mit dieser Art der Probenahme geben. Beispielsweise kann das Risiko der Manipulation von Daten größer sein, da diejenigen, die diese Methode verwenden, Themen und Intervalle basierend auf einem gewünschten Ergebnis auswählen können.
Die systematische Probenahme ist einfach durchzuführen und leicht zu verstehen. Statistiker, die möglicherweise Budget- oder Zeitbeschränkungen haben, halten die Verwendung systematischer Stichproben für vorteilhaft, um ihre Stichproben zu erstellen, zu vergleichen und zu verstehen. Darüber hinaus bietet die systematische Probenahme aufgrund ihres Prozesses im Vergleich zu anderen Probenahmemethoden ein höheres Maß an Kontrolle.
Durch systematische Stichproben entfällt auch die Clusterauswahl, bei der zufällig ausgewählte Stichproben in einer Population unnatürlich nahe beieinander liegen. Zufällige Stichproben können dieses Vorkommen im Gegensatz zu systematischen Stichproben nur beseitigen, indem sie mehrere Erhebungen durchführen oder die Anzahl der Stichproben erhöhen. Beides kann zeitaufwändig und kostspielig sein. Die systematische Probenahme birgt auch einen geringen Risikofaktor, da die Wahrscheinlichkeit gering ist, dass die Daten kontaminiert werden.
Trotz seiner vielen Vorteile hat die systematische Probenahme Nachteile. Die Hauptbeschränkung der systematischen Probenahme besteht darin, dass die Größe der Bevölkerung benötigt wird. Ohne die spezifische Anzahl von Teilnehmern an einer Population funktioniert eine systematische Stichprobe nicht gut. Wenn ein Statistiker beispielsweise das Alter von Obdachlosen in einer bestimmten Region untersuchen möchte, aber nicht genau ermitteln kann, wie viele Obdachlose es gibt, haben sie weder eine Bevölkerungsgröße noch einen Ausgangspunkt.
Ein weiterer Nachteil ist, dass die Bevölkerung eine natürliche Zufälligkeit haben muss. Ist dies nicht der Fall, erhöht sich das Risiko, ähnliche Instanzen auszuwählen, wodurch der Zweck der Stichprobe zunichte gemacht wird.
Beispiel für eine systematische Probenahme
Ziel der systematischen Probenahme ist es, eine unvoreingenommene Probe zu erhalten. Die Methode, um dies zu erreichen, besteht darin, jedem Teilnehmer in der Population eine Nummer zuzuweisen und dann dasselbe festgelegte Intervall in der Population auszuwählen, um die Stichprobe zu erstellen.
Zum Beispiel könnten Sie jeden 5. Teilnehmer oder jeden 20. Teilnehmer auswählen, aber Sie müssen in jeder Population den gleichen auswählen. Die Auswahl dieser n-ten Zahl erfolgt durch systematische Stichproben.
Zum Beispiel kreiert eine Zahnpastafirma einen neuen Geschmack von Zahnpasta und möchte diese an einer Stichprobenpopulation testen, bevor sie an die Öffentlichkeit verkauft wird. Der Test besteht darin, festzustellen, ob der neue Geschmack von der Probe gut aufgenommen wird oder nicht. Das Unternehmen stellt eine Bevölkerung von 50 Personen zusammen und beschließt, mithilfe systematischer Stichproben eine Stichprobe von 10 Personen zu erstellen, deren Meinung zu der Zahnpasta, die sie berücksichtigen werden, besteht.
Zunächst weist das Marketingteam jedem Teilnehmer in der Bevölkerung eine Nummer zu. In diesem Fall hat es eine Population von 50 in der Gruppe, daher weist es jedem Teilnehmer eine Zahl zwischen eins und 50 zu. Als nächstes muss er bestimmen, wie groß eine Stichprobe sein soll, und er hat eine Stichprobengröße von bestimmt 10. Daher ist 50/10 = 5. Fünf ist seine Abtastziffer; Dies bedeutet, dass jeder fünfte Teilnehmer in der Bevölkerung ausgewählt wird, um zu seiner Stichprobe zu gelangen. Dies ist in der folgenden Tabelle aufgeführt, in der jeder fünfte Teilnehmer fett gedruckt und derjenige für die Stichprobe ausgewählt ist.
Cluster-Sampling
Cluster-Sampling ist eine andere Art von zufälliger statistischer Messung. Diese Methode wird verwendet, wenn in einer größeren Population unterschiedliche Untergruppen von Gruppen vorhanden sind. Diese Gruppen werden als Cluster bezeichnet. Cluster-Sampling wird häufig von Marketinggruppen und Fachleuten verwendet.
Bei dem Versuch, die Demografie einer Stadt oder eines Bezirks zu untersuchen, ist es aufgrund der großen Bevölkerungszahl am besten, Cluster-Stichproben zu verwenden.
Die Cluster-Stichprobe ist ein zweistufiges Verfahren. Zunächst wird die gesamte Bevölkerung ausgewählt und in verschiedene Cluster aufgeteilt. Aus diesen Untergruppen werden dann Zufallsstichproben ausgewählt. Zum Beispiel kann es für einen Forscher schwierig sein, die gesamte Population von Kunden eines Lebensmittelgeschäfts für ein Interview zu konstruieren. Möglicherweise können sie jedoch eine zufällige Teilmenge von Geschäften erstellen. Dies ist der erste Schritt in diesem Prozess. Der zweite Schritt besteht darin, eine zufällige Stichprobe der Kunden dieser Geschäfte zu befragen.
Arten der Cluster-Abtastung
Es gibt zwei Arten von Cluster-Sampling: einstufiges Cluster-Sampling und zweistufiges Cluster-Sampling.
Bei einer einstufigen Cluster-Stichprobe wird eine zufällige Stichprobe von Clustern ausgewählt und Daten von jedem einzelnen Subjekt innerhalb dieses Clusters gesammelt. Bei der zweistufigen Cluster-Stichprobe werden zufällig mehrere Cluster ausgewählt und bestimmte Probanden innerhalb jedes Clusters zufällig ausgewählt, um die endgültige Stichprobe zu bilden. Die zweistufige Abtastung kann als Teilmenge der einstufigen Abtastung angesehen werden: Abtastung bestimmter Elemente aus den erstellten Clustern.
Vor- und Nachteile der Cluster-Stichprobe
Diese Stichprobenmethode kann verwendet werden, wenn das Ausfüllen einer Liste der gesamten Population schwierig ist, wie im obigen Beispiel gezeigt. Dies ist ein einfacher manueller Vorgang, mit dem Sie Zeit und Geld sparen können.
Tatsächlich kann die Verwendung von Cluster-Sampling im Vergleich zu anderen Methoden ziemlich billig sein. Dies liegt daran, dass im Allgemeinen weniger Kosten und Aufwendungen anfallen, da für die Cluster-Stichprobe ausgewählte Cluster nach dem Zufallsprinzip ausgewählt werden müssen, anstatt ganze Populationen zu bewerten. Mit diesem Verfahren kann auch die Stichprobengröße erhöht werden. Da ein Statistiker nur aus einer ausgewählten Gruppe von Clustern auswählt, kann er die Anzahl der zu untersuchenden Probanden innerhalb dieses Clusters erhöhen.
Der Hauptnachteil der Cluster-Abtastung besteht darin, dass ein größerer Abtastfehler damit verbunden ist, was sie weniger genau macht als andere Abtastmethoden. Dies liegt daran, dass Probanden innerhalb eines Clusters tendenziell ähnliche Merkmale aufweisen, was bedeutet, dass die Cluster-Stichprobe keine unterschiedlichen demografischen Merkmale der Bevölkerung umfasst. Dies führt häufig zu einer Über- oder Unterrepräsentation innerhalb eines Clusters und kann daher eine voreingenommene Stichprobe sein.
Beispiel für Cluster-Sampling
Zum Beispiel, sagt eine wissenschaftliche Studie durchgeführt werden, wie viele Mitarbeiter an, um zu bestimmen Investmentbanken halten MBAs, und jene MBAs, wie viele von Ivy League Schulen. Für den Statistiker wäre es schwierig, zu jeder Investmentbank zu gehen und jeden einzelnen Mitarbeiter nach seinem Bildungshintergrund zu fragen. Um das Ziel zu erreichen, kann ein Statistiker Cluster-Sampling verwenden.
Der erste Schritt wäre die Bildung eines Clusters von Investmentbanken. Anstatt jede Investmentbank zu untersuchen, kann der Statistiker die drei größten Investmentbanken nach Umsatz untersuchen und so den ersten Cluster bilden. Von dort aus könnte ein Statistiker, anstatt jeden Mitarbeiter in allen drei Investmentbanken zu befragen, einen weiteren Cluster bilden, der nur Mitarbeiter aus bestimmten Abteilungen umfasst, z. B. Vertrieb und Handel oder Fusionen und Übernahmen.
Diese Methode ermöglicht es dem Statistiker, die Stichprobengröße einzugrenzen, wodurch sie effizienter und kostengünstiger wird und dennoch über eine ausreichend unterschiedliche Stichprobe verfügt, um die gesuchten Informationen zu messen.
Besondere Überlegungen
Obwohl sowohl systematische Stichproben als auch Cluster-Stichproben Formen der Zufallsstichprobe sind, kommen sie auf völlig unterschiedliche Weise zu ihrer Stichprobengröße. Bei der systematischen Stichprobe wird eine Stichprobe basierend auf festen Intervallen in einer Population ausgewählt, während bei der Cluster-Stichprobe ein Cluster aus einer Population erstellt wird.
Cluster-Stichproben eignen sich besser für unterschiedliche Untergruppen innerhalb einer bestimmten Population, während systematische Stichproben besser geeignet sind, wenn die gesamte Liste oder Anzahl einer Population bekannt ist. Beide teilen jedoch die Population in kleinere Einheiten auf, um eine Stichprobe zu erstellen.
Für eine systematische Stichprobe ist es wichtig sicherzustellen, dass es keine Muster in der Gruppe gibt. Andernfalls besteht die Gefahr, dass Sie ähnliche Themen auswählen, ohne die Gesamtbevölkerung darzustellen. Für die Cluster-Stichprobe ist es wichtig sicherzustellen, dass jeder Cluster ähnliche Merkmale wie die gesamte Stichprobe aufweist.
Häufig gestellte Fragen zur Cluster-Stichprobe
Was bedeutet Cluster-Sampling?
Cluster-Sampling ist eine Form der Zufallsstichprobe, bei der eine Population in Cluster aufgeteilt wird, um eine Stichprobe zu erstellen. Aus den anfänglichen Clustern können weitere Cluster erstellt werden, um eine Stichprobe einzugrenzen.
Warum sollten Sie Cluster Sampling verwenden?
Cluster-Stichproben werden am besten verwendet, um große, verteilte Populationen zu untersuchen, bei denen das Ziel, jedes Thema zu befragen, kostspielig, zeitaufwändig und möglicherweise unmöglich wäre. Die Cluster-Stichprobe ermöglicht die Erstellung von Clustern, die eine kleinere Darstellung der zu bewertenden Population mit ähnlichen Merkmalen darstellen.
Wie funktioniert Cluster Sampling?
Bei der Cluster-Stichprobe wird die untersuchte Population lediglich in kleinere Gruppen aufgeteilt. Diese Untergruppen können untersucht oder weiter zufällig in andere Untergruppen unterteilt werden.
Was ist der Unterschied zwischen Cluster-Sampling und Stratified-Sampling?
Der Hauptunterschied zwischen Cluster-Stichproben und geschichteten Stichproben besteht darin, dass die bei der Cluster-Stichprobenerstellung erstellten Cluster heterogen sind, während die Gruppen für geschichtete Stichproben homogen sind.
Das Fazit
Es gibt eine Vielzahl von Methoden Probenahme zur Verfügung zu Statistiker, die versuchen, Informationen innerhalb von Gruppen zu studieren. Da Gruppen oder Populationen in der Regel groß sind, ist es sehr schwierig, Daten von jedem einzelnen Subjekt zu erhalten. Um dieses Problem zu lösen, verwenden Statistiker Stichproben und bilden kleinere Gruppen, die für die größere Bevölkerung repräsentativ sein sollen.
Ein wichtiger Aspekt bei der Erstellung dieser kleineren Stichproben besteht darin, sicherzustellen, dass sie zufällig ausgewählt werden und eine echte Repräsentation der größeren Population darstellen. Systematische Stichproben und Cluster-Stichproben sind zwei Methoden, mit denen Statistiker Populationen untersuchen können.
Beides sind Formen der Zufallsstichprobe, die zeit- und kosteneffizient sein können und die Populationen zur einfacheren Analyse in kleinere Gruppen aufteilen. Systematische Stichproben funktionieren am besten, wenn die gesamte Population bekannt ist, während Cluster-Stichproben am besten funktionieren, wenn die gesamte Population schwer einzuschätzen ist.