Stratifikovaný výber vs klastrový výber
V štatistikách, najmä pri vykonávaní prieskumov, je dôležité získať nezaujatú vzorku, takže výsledok a predpovede týkajúce sa populácie sú presnejšie. Ale pri jednoduchom náhodnom výbere existuje možnosť vybrať členov vzorky, ktoré sú skreslené; inými slovami, nereprezentuje populáciu spravodlivo. Preto sa stratifikované vzorkovanie a klastrové vzorkovanie používajú na prekonanie problémov so zaujatosťou a efektívnosťou jednoduchého náhodného vzorkovania.
Stratified Sampling
Stratifikovaný náhodný výber je metóda výberu vzorky, pri ktorej sa populácia najprv rozdelí do vrstiev (vrstva je homogénna podmnožina populácie). Potom sa z každej vrstvy odoberie jednoduchá náhodná vzorka. Výsledky z každej vrstvy spolu tvoria vzorku. Nasledujú príklady možných vrstiev v populáciách
• Pre populáciu štátu, mužskú a ženskú vrstvu
• Pre ľudí pracujúcich v meste, rezidentské a nerezidentské vrstvy
• Pre študentov vysokej školy, biele, čierne, hispánske a ázijské vrstvy
• Pre publikum debaty o teológii, protestantských, katolíckych, židovských a moslimských vrstvách
V tomto procese, namiesto náhodného odberu vzoriek priamo z populácie, sa populácia rozdelí do skupín pomocou inherentnej charakteristiky prvkov (homogénne skupiny). Potom sa zo skupiny odoberú náhodné vzorky. Množstvo náhodných vzoriek odobratých z každej skupiny závisí od počtu prvkov v skupine.
To umožňuje odber vzoriek bez toho, aby vzorka jednej skupiny bola väčšia ako počet vzoriek požadovaných z tejto konkrétnej skupiny. Ak je počet prvkov z určitej skupiny väčší ako požadované množstvo, skreslenie v distribúcii môže viesť k chybným interpretáciám.
Stratifikovaný výber vzoriek umožňuje použitie rôznych štatistických metód pre každú vrstvu, čo pomáha zlepšiť efektivitu a presnosť odhadu.
Vzorkovanie klastra
Náhodný výber klastrov je metóda vzorkovania, pri ktorej sa populácia najprv rozdelí do zhlukov (Zhluk je heterogénna podmnožina populácie). Potom sa odoberie jednoduchá náhodná vzorka zhlukov. Všetci členovia vybraných klastrov spolu tvoria vzorku. Táto metóda sa často používa, keď sú prirodzené zoskupenia zrejmé a dostupné.
Napríklad zvážte prieskum na hodnotenie zapojenia stredoškolákov do mimoškolských aktivít. Namiesto výberu náhodných študentov zo študentskej populácie je výber triedy ako vzorky pre prieskum klastrovým výberom. Potom sa uskutoční pohovor s každým členom triedy. V tomto prípade sú triedy zoskupením študentov.
Pri vzorkovaní zhlukov sa náhodne vyberajú zhluky, nie jednotlivci. Predpokladá sa, že každý klaster sám o sebe predstavuje nezaujatú reprezentáciu populácie, čo znamená, že každý z klastrov je heterogénny.
Aký je rozdiel medzi stratifikovaným vzorkovaním a klastrovým vzorkovaním?
• Pri stratifikovanom výbere je populácia rozdelená do homogénnych skupín nazývaných vrstvy pomocou atribútu vzoriek. Potom sa vyberú členovia z každej vrstvy a počet vzoriek odobratých z týchto vrstiev je úmerný prítomnosti vrstiev v populácii.
• Pri klastrovom vzorkovaní je populácia zoskupená do klastrov, prevažne na základe polohy, a potom sa klastr vyberie náhodne.
• Pri vzorkovaní zhlukov sa zhluk vyberá náhodne, zatiaľ čo pri stratifikovanom vzorkovaní sa členovia vyberajú náhodne.
• Pri stratifikovanom vzorkovaní každá použitá skupina (vrstvy) zahŕňa homogénnych členov, zatiaľ čo pri vzorkovaní zhlukov je zhluk heterogénny.
• Stratifikované vzorkovanie je pomalšie, zatiaľ čo vzorkovanie zhlukov je relatívne rýchlejšie.
• Stratifikované vzorky majú menej chýb v dôsledku faktoringu v prítomnosti každej skupiny v rámci populácie a prispôsobenia metód na získanie lepšieho odhadu.
• Vzorkovanie klastra má prirodzene vyššie percento chýb.
