In statistica, il campionamento a grappolo è un metodo di campionamento in cui l'intera popolazione dello studio è suddivisa in gruppi esternamente omogenei, ma internamente eterogenei, chiamati cluster. In sostanza, ogni cluster è una mini-rappresentazione dell'intera popolazione. Statistiche Statistica è un termine derivato dalla parola latina "stato", che significa un gruppo di cifre utilizzate per rappresentare le informazioni su un essere umano.
Fonte: Wikicommons
Dopo aver identificato i cluster, alcuni cluster vengono scelti utilizzando un semplice campionamento casuale mentre gli altri rimangono non rappresentati in uno studio. Dopo la selezione dei cluster, un ricercatore deve scegliere il metodo appropriato per campionare gli elementi da ciascun gruppo selezionato.
Metodi di campionamento primari
Esistono principalmente due metodi di campionamento degli elementi nel metodo di campionamento a grappolo: uno stadio e due stadi .
Nel campionamento in una fase, vengono campionati tutti gli elementi in ciascun cluster selezionato. Nel campionamento a due fasi, un semplice campionamento casuale viene applicato all'interno di ciascun cluster per selezionare un sottocampione di elementi in ciascun cluster.
Il metodo del cluster non deve essere confuso con il campionamento stratificato. Nel campionamento stratificato, la popolazione è suddivisa in gruppi che si escludono a vicenda che sono esternamente eterogenei ma internamente omogenei. Ad esempio, nel campionamento stratificato, un ricercatore può dividere la popolazione in due gruppi: maschi vs femmine. Al contrario, nel campionamento dei cluster, i cluster sono simili tra loro ma con una diversa composizione interna.
Vantaggi del campionamento in cluster
Il metodo cluster presenta una serie di vantaggi rispetto al semplice campionamento casuale e al campionamento stratificato. I vantaggi includono:
1. Richiede meno risorse
Poiché il campionamento a grappolo seleziona solo alcuni gruppi dall'intera popolazione, il metodo richiede meno risorse per il processo di campionamento. Pertanto, è generalmente più economico rispetto al semplice campionamento casuale o stratificato in quanto richiede meno spese amministrative e di viaggio. SGAV Le SGAV comprendono tutte le spese non di produzione sostenute da una società in un dato periodo. Ciò include spese come affitto, pubblicità, marketing, contabilità, contenzioso, viaggi, pasti, stipendi della direzione, bonus e altro. A volte, può anche includere spese di ammortamento.
2. Più fattibile
La divisione dell'intera popolazione in gruppi omogenei aumenta la fattibilità del campionamento. Inoltre, poiché ogni cluster rappresenta l'intera popolazione, più soggetti possono essere inclusi nello studio.
Svantaggi del campionamento in cluster
Nonostante i suoi vantaggi, questo metodo presenta ancora alcuni inconvenienti, tra cui:
1. Campioni di parte
Il metodo è soggetto a bias Bias di selezione del campione Il bias di selezione del campione è il bias che risulta dall'incapacità di garantire la corretta randomizzazione di un campione di popolazione. I difetti della selezione del campione. Se i cluster che rappresentano l'intera popolazione si formassero sotto un'opinione parziale, anche le inferenze sull'intera popolazione sarebbero distorte.
2. Errore di campionamento elevato
In generale, i campioni estratti utilizzando il metodo cluster sono soggetti a errori di campionamento più elevati rispetto ai campioni formati utilizzando altri metodi di campionamento.
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