Systematisches Sampling vs. Cluster-Sampling: Was ist der Unterschied?
Systematisches Sampling vs. Cluster-Sampling: Ein Überblick
Systematisches Sampling und Cluster Sampling sind zwei verschiedene Arten von statistischen Maßen, die von Forschern, Analysten und Vermarktern verwendet werden, um Stichproben einer Population zu untersuchen.
Die Art und Weise, in der sowohl systematische Stichproben als auch Cluster-Stichproben Stichprobenpunkte aus der Grundgesamtheit ziehen, ist unterschiedlich. Während bei der systematischen Stichprobenziehung feste Intervalle aus der größeren Grundgesamtheit verwendet werden, um die Stichprobe zu erstellen, wird bei der Clusterstichprobe die Grundgesamtheit 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 entnommen. Bei der Clusterstichprobe wird die Bevölkerung in Cluster unterteilt und dann aus jedem Cluster eine einfache Zufallsstichprobe gezogen.1 In diesem Artikel werden die Unterschiede dieser beiden Arten von Probenahmen, ihre Vor- und Nachteile, wenn es am besten ist, übereinander zu verwenden, und Beispiele für jede dieser Proben behandelt.
Die zentralen Thesen
- Systematisches Sampling und Cluster Sampling sind beides statistische Maße, die von Forschern, Analysten und Vermarktern verwendet werden, um Stichproben einer Population zu untersuchen.
- Bei der systematischen Stichprobenziehung werden feste Intervalle aus der größeren Grundgesamtheit ausgewählt, um die Stichprobe zu erstellen.
- Bei der Clusterstichprobe wird die Bevölkerung in Gruppen eingeteilt und dann aus jedem Cluster eine Zufallsstichprobe gezogen.
- 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 beide ihre Vor- und Nachteile, können aber beide 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 Stichproben aus einer größeren Gruppe ausgewählt. Obwohl der Ausgangspunkt zufällig sein kann, umfasst die Stichprobenziehung die Verwendung fester Intervalle zwischen den einzelnen Mitgliedern.
So funktioniert das. Der Forscher beginnt damit, dass er zunächst einen Ausgangspunkt aus einer größeren Population auswählt. Dies hat normalerweise die Form einer ganzen Zahl, die kleiner sein muss als die Anzahl der Probanden in der größeren Population. Der Analytiker wählt dann das Intervall zwischen jedem Mitglied; 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 Platz 10. Danach entscheiden sie sich, jede siebte Person auszuwählen. 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 Stichprobenziehung ist ziemlich einfach, weshalb sie von Forschern im Allgemeinen bevorzugt wird. Es ist auch für bestimmte Zwecke im Finanzwesen sehr nützlich. Diejenigen, die diese Methode anwenden, gehen davon aus, dass die Ergebnisse die Mehrheit der Normalbevölkerung repräsentieren. Dieses Verfahren garantiert auch, dass die gesamte Population gleichmäßig beprobt wird. Bei dieser Art des Samplings kann es jedoch zu Problemen kommen. 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 verständlich. Statistiker, die möglicherweise Budget- oder Zeitbeschränkungen haben, finden die Verwendung systematischer Stichproben im Hinblick auf die Erstellung, den Vergleich und das Verständnis ihrer Stichproben vorteilhaft. Darüber hinaus bietet die systematische Probenahme aufgrund ihres Prozesses im Vergleich zu anderen Probenahmemethoden ein höheres Maß an Kontrolle.
Die systematische Stichprobenziehung beseitigt auch die geclusterte Auswahl, bei der zufällig ausgewählte Stichproben in einer Grundgesamtheit unnatürlich nahe beieinander liegen. Zufallsstichproben sind im Gegensatz zu systematischen Stichproben nur in der Lage, dieses Vorkommen zu beseitigen, indem mehrere Erhebungen durchgeführt oder die Anzahl der Stichproben erhöht wird; 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 der vielen Vorteile bringt die systematische Probenahme auch Nachteile mit sich. Die Haupteinschränkung der systematischen Stichprobenziehung besteht darin, dass die Größe der Grundgesamtheit benötigt wird. Ohne die spezifische Teilnehmerzahl einer Population funktioniert die systematische Stichprobenziehung 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 besteht darin, dass die Population ein natürliches Maß an 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 systematische Probenahme
Ziel der systematischen Stichprobenziehung ist es, eine unverzerrte Stichprobe zu erhalten. Die Methode, um dies zu erreichen, besteht darin, jedem Teilnehmer in der Population eine Nummer zuzuweisen und dann das gleiche festgelegte Intervall in der Population auszuwählen, um die Stichprobe zu erstellen.
Sie können beispielsweise jeden 5. oder jeden 20. Teilnehmer auswählen, müssen jedoch in jeder Population den gleichen auswählen. Der Prozess der Auswahl dieser n-ten Zahl ist eine systematische Abtastung.
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 Population 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 wird seine Abtaststelle sein; das heißt, es wird jeden fünften Teilnehmer in der Grundgesamtheit auswählen, um zu seiner Stichprobe zu gelangen. Dies ist in der folgenden Tabelle dargestellt, in der jeder fünfte Teilnehmer fett gedruckt ist und der für die Stichprobe ausgewählt wurde.
Cluster-Sampling
Cluster-Sampling ist eine andere Art von statistischem Zufallsmaß. 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.
Wenn Sie versuchen, die Demografie einer Stadt oder eines Bezirks zu untersuchen, ist es aufgrund der großen Bevölkerungszahlen am besten, Cluster-Stichproben zu verwenden.
Das Cluster-Sampling ist ein zweistufiges Verfahren. Zunächst wird die gesamte Population ausgewählt und in verschiedene Cluster unterteilt. Aus diesen Untergruppen werden dann Stichproben ausgewählt. Zum Beispiel kann es für einen Forscher schwierig sein, die gesamte Population von Kunden eines Lebensmittelgeschäfts für ein Interview zu konstruieren. Sie können jedoch möglicherweise eine zufällige Teilmenge von Geschäften erstellen. Dies ist der erste Schritt im Prozess. Der zweite Schritt besteht darin, eine zufällige Stichprobe der Kunden dieser Geschäfte zu befragen.
Arten von Cluster-Sampling
Es gibt zwei Arten von Cluster-Sampling: einstufiges Cluster-Sampling und zweistufiges Cluster-Sampling.
Bei der einstufigen Clusterstichprobe wird eine zufällige Stichprobe von Clustern ausgewählt und Daten von jedem einzelnen Subjekt innerhalb dieses Clusters gesammelt. Bei der zweistufigen Clusterstichprobe werden mehrere Cluster zufällig ausgewählt und innerhalb jedes Clusters bestimmte Themen zufällig ausgewählt, um die endgültige Stichprobe zu bilden. Die zweistufige Stichprobenziehung kann als Teilmenge der einstufigen Stichprobenziehung betrachtet werden: Stichprobennahme bestimmter Elemente aus den erstellten Clustern.
Vor- und Nachteile von Cluster-Sampling
Diese Stichprobenmethode kann verwendet werden, wenn das Vervollständigen einer Liste der gesamten Grundgesamtheit schwierig ist, wie im obigen Beispiel gezeigt. Dies ist ein einfacher, manueller Vorgang, der Zeit und Geld sparen kann.
Tatsächlich kann die Verwendung von Cluster-Sampling im Vergleich zu anderen Methoden recht günstig sein. Dies liegt daran, dass die damit verbundenen Kosten und Ausgaben im Allgemeinen geringer sind , da das Cluster-Sampling die Auswahl ausgewählter Cluster nach dem Zufallsprinzip erfordert, 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 beprobenden Probanden innerhalb dieses Clusters erhöhen.
Der Hauptnachteil des Cluster-Sampling besteht darin, dass ein größerer Stichprobenfehler damit verbunden ist, wodurch es weniger präzise ist als andere Stichprobenverfahren. Dies liegt daran, dass Probanden innerhalb eines Clusters tendenziell ähnliche Merkmale aufweisen, was bedeutet, dass die Cluster-Stichprobe keine unterschiedliche Demografie der Bevölkerung umfasst. Dies führt oft zu einer Über- oder Unterrepräsentation innerhalb eines Clusters und kann daher eine verzerrte 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, ein weiteres Cluster bilden, das Mitarbeiter nur aus bestimmten Abteilungen, zum Beispiel Vertrieb und Handel oder Mergers & Acquisitions, einbezieht.
Diese Methode ermöglicht es dem Statistiker, die Stichprobengröße einzugrenzen, wodurch sie effizienter und kostengünstiger wird und dennoch eine ausreichend variierte Stichprobe zur Verfügung steht, um die gesuchten Informationen zu messen.
Besondere Überlegungen
Obwohl sowohl die systematische Stichprobenziehung als auch die Clusterstichprobe Formen der Zufallsstichprobe sind, kommen sie auf völlig unterschiedliche Weise zu ihrer Stichprobengröße. Bei der systematischen Stichprobenziehung wird eine Stichprobe basierend auf festen Intervallen in einer Grundgesamtheit ausgewählt, während bei der Clusterstichprobe ein Cluster aus einer Grundgesamtheit erstellt wird.
Cluster-Sampling ist besser geeignet, wenn eine bestimmte Population verschiedene Teilmengen enthält, wohingegen systematisches Sampling besser verwendet wird, wenn die gesamte Liste oder Anzahl einer Population bekannt ist. Beide teilen jedoch die Bevölkerung in kleinere Einheiten auf, um die Stichprobe zu ziehen.
Für eine systematische Stichprobenziehung ist es wichtig, sicherzustellen, dass es keine Muster in der Gruppe gibt, sonst riskieren Sie, ähnliche Probanden zu wählen, ohne die Gesamtpopulation zu repräsentieren. Bei der Clusterstichprobe ist es wichtig sicherzustellen, dass jeder Cluster ähnliche Merkmale wie die gesamte Stichprobe aufweist.
Häufig gestellte Fragen zu Cluster-Sampling
Was bedeutet Cluster-Sampling?
Cluster-Sampling ist eine Form der Zufallsstichprobe, bei der eine Population in Cluster unterteilt 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, verstreute Populationen zu untersuchen, bei denen es kostspielig, zeitaufwändig und möglicherweise unmöglich wäre, jede Person zu befragen. Cluster-Sampling ermöglicht die Erstellung von Clustern, die eine kleinere Darstellung der zu bewertenden Population mit ähnlichen Merkmalen sind.
Wie funktioniert Cluster-Sampling?
Beim Cluster-Sampling wird einfach die untersuchte Population in kleinere Gruppen unterteilt. 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 der Clusterstichprobe und der geschichteten Stichprobe besteht darin, dass die bei der Clusterstichprobe erstellten Cluster heterogen sind, während die Gruppen bei der geschichteten Stichprobenerhebung homogen sind.
Die Quintessenz
Statistikern, die Informationen innerhalb von Gruppen untersuchen möchten, stehen eine Vielzahl von Stichprobenverfahren zur Verfügung. 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, indem sie kleinere Gruppen erstellen, die für die größere Bevölkerung repräsentativ sein sollen.
Ein wichtiger Aspekt bei der Erstellung dieser kleineren Stichproben besteht darin, sicherzustellen, dass sie nach dem Zufallsprinzip ausgewählt werden und eine echte Darstellung der größeren Population sind. Systematisches Sampling und Cluster Sampling sind zwei Methoden, die Statistiker verwenden können, um Populationen zu untersuchen.
Beides sind Formen der Zufallsstichprobe, die zeit- und kosteneffizient sein können und die Populationen zur einfacheren Analyse in kleinere Gruppen aufteilen. Die systematische Stichprobenziehung funktioniert am besten, wenn die gesamte Grundgesamtheit bekannt ist, während die Clusterstichprobe am besten funktioniert, wenn die gesamte Grundgesamtheit schwer zu erfassen ist.