Cluster sampling sestává z rozdělení populace do sad bez překrývání a vyčerpávajícího. Takže každý z nich představuje veškerou možnou variabilitu.
Při klastrovém vzorkování tedy vytváříme menší skupiny populace, které mají všechny charakteristiky této populace.
Jakmile je tedy máme, můžeme si vybrat některé z nich jako vzorek a snadněji je analyzovat.
Proč provádět vzorkování klastrů
Tento typ odběru vzorků je vhodný za určitých okolností, za kterých je nutné provést analýzu. Jiní, jako je ten systematický, ve skutečnosti slouží pro jiné příležitosti.
Abychom tento koncept lépe poznali, podívejme se na jeho výhody a nevýhody:
- Je nejvhodnější pro velké geografické oblasti díky své jednoduchosti a heterogenitě klastrů.
- Lze použít velké vzorky. To je výhoda, protože klastry jsou připravené a musíte si vybrat jen několik z nich.
- Je to velmi užitečné, když chceme studovat určité vlastnosti u velmi velké populace. Vybíráme shluky a na nich provádíme analýzu. Například průzkum.
- Mezi jeho nevýhody můžeme zdůraznit, že je nutné znát podrobné informace o populaci. Tyto skupiny to ve skutečnosti někdy nepředstavují efektivně. Kromě toho je jeho chyba vzorkování obvykle vyšší než například chyba jednoduchého náhodného vzorkování.
Kroky k provedení vzorkování klastru
Proces provádění vzorkování klastrů je poměrně přímočarý, i když vyžaduje určité předpoklady.
To znamená, podívejme se na kroky k jeho provedení:
- Znát populaci. V tomto případě potřebujeme spoustu informací o populaci. Je to proto, že na základě těchto informací sestavíme klastry. Sociálně-demografické proměnné mají zvláštní význam.
- Výběr klastru: Na druhou stranu, jakmile víme, odkud vycházíme, musíme se rozhodnout, jak klastry vytvořit. V tomto případě je zeměpisná poloha jedním z nejběžnějších zdrojů.
- Výběr vzorků: Jakmile máme tyto shluky, musíme si vybrat ty, které budou sloužit jako vzorek. K tomu můžeme použít jednoduchý náhodný výběr nebo systematický výběr.
- Dvoustupňové vzorkování: Existuje možnost zvaná dvoustupňové vzorkování. To spočívá ve výběru menšího vzorku ze samotného klastru.
- Analýza: Nakonec je tento vzorek analyzován a jakmile máme výsledky, zkontrolujeme, zda můžeme v populaci odvodit.
Příklad vzorkování klastru
Představme si, že chceme znát výskyt tabáku v populaci země. Je logické, že by to bylo u všech jejích obyvatel velmi obtížné. Například v Mexiku s něco přes 126 milionů. Proto na základě předchozích studií, které ukazují určitou územní homogenitu, volíme pouze některé oblasti.
Dále se podívejme na postup:
- Jak je vidět, nejprve studujeme některé relevantní proměnné populace.
- S touto informací tvoříme různé konglomeráty.
- Dále vybereme ty, které nás zajímají, a na nich provedeme analýzu.
- Posledním krokem vzorkování klastrů je odvození populace.