Il campionamento a grappolo È un tipo di metodo di campionamento che viene utilizzato quando i gruppi omogenei sono evidenti in una popolazione statistica, ma sono internamente eterogenei. Viene spesso utilizzato nelle ricerche di mercato.
Con questo metodo di campionamento, invece di selezionare immediatamente tutti i soggetti dall'intera popolazione, il ricercatore compie diversi passaggi per raccogliere il suo campione di popolazione. In primo luogo, il ricercatore divide la popolazione totale in gruppi separati, chiamati cluster. Quindi selezionare un semplice campione casuale dei gruppi di popolazione. Infine, esegue la sua analisi prendendo i dati del campione di questi gruppi.
Per una dimensione del campione casuale fissa, l'errore atteso è inferiore quando la maggiore quantità di variazione nella popolazione è presente internamente all'interno dei gruppi e non tra i gruppi..
Un motivo comune per utilizzare il campionamento a grappolo è ridurre i costi aumentando l'efficienza del campionamento. Questo differisce dal campionamento stratificato, in cui il motivo è aumentare la precisione..
Indice articolo
- La popolazione è divisa in N gruppi, chiamati cluster.
- Il ricercatore seleziona casualmente n gruppi per includerli nel campione, dove n è minore di N.
- Ogni elemento della popolazione può essere assegnato a uno e un solo cluster.
- Idealmente, la popolazione all'interno di un cluster dovrebbe essere il più eterogenea possibile, ma dovrebbe esserci omogeneità tra i cluster. Ogni cluster deve essere una rappresentazione della popolazione totale su piccola scala.
Per scegliere quali cluster includere nello studio, viene utilizzata una tecnica di campionamento casuale in qualsiasi cluster rilevante..
Nel campionamento a grappolo in una fase, tutti gli elementi all'interno di ciascuno dei gruppi scelti sono inclusi nel campione..
Nel campionamento a grappolo in due fasi, un sottoinsieme di elementi all'interno dei gruppi selezionati viene selezionato in modo casuale da includere nel campione..
Dovrebbe essere utilizzato solo se economicamente giustificato, quando la riduzione dei costi supera la perdita di precisione. È più probabile che ciò si verifichi nelle seguenti situazioni.
Ad esempio, potrebbe non essere possibile elencare tutti i clienti di una catena di negozi di ferramenta.
Tuttavia, sarebbe possibile selezionare casualmente un sottoinsieme di negozi (fase 1) e quindi intervistare un campione casuale di clienti che visitano quei negozi (fase 2)..
Ad esempio, per condurre interviste personali con infermieri di sala operatoria, potrebbe avere senso selezionare a caso un ospedale da un campione di ospedali (fase 1) e quindi intervistare tutti gli infermieri di sala operatoria in quell'ospedale..
Utilizzando il campionamento a grappolo, l'intervistatore potrebbe condurre molte interviste in un solo giorno e in un singolo ospedale.
Al contrario, un semplice campionamento casuale può richiedere all'intervistatore di trascorrere l'intera giornata in viaggio per condurre una singola intervista in un singolo ospedale..
Può essere più economico di altri piani di campionamento, ad esempio minori costi di viaggio e amministrazione.
Questo metodo di campionamento tiene conto di grandi popolazioni. Poiché questi gruppi sono così grandi, implementare qualsiasi altro metodo di campionamento sarebbe molto costoso.
In questo metodo, una grande preoccupazione nella spesa, come i viaggi, viene notevolmente ridotta..
Ad esempio, compilare le informazioni da un'indagine in ogni nucleo familiare in una città sarebbe molto costoso, mentre sarà più economico compilare le informazioni in diversi isolati della città. In questo caso, i viaggi saranno notevolmente ridotti.
Quando le stime sono considerate con qualsiasi altro metodo, si osserva una ridotta variabilità dei risultati. Questa potrebbe non essere sempre una situazione ideale.
Quando un frame di campionamento di tutti gli elementi non è disponibile, è possibile utilizzare solo il campionamento a gruppi.
Se il gruppo nella popolazione campionata ha un'opinione parziale, ne consegue che l'intera popolazione ha la stessa opinione. Questo potrebbe non essere il caso reale.
C'è un errore di campionamento maggiore, che può essere espresso nel cosiddetto "effetto di progettazione".
Gli altri metodi probabilistici danno meno errori di questo metodo. Per questo motivo non è consigliato ai principianti.
Il campionamento a grappolo viene utilizzato per stimare mortalità elevate in casi come guerre, carestie e disastri naturali..
Una ONG vuole creare un campione di bambini in cinque città vicine per fornire loro istruzione.
Attraverso il campionamento a grappolo in una fase, l'ONG sarà in grado di selezionare casualmente popolazioni (gruppi) per creare un campione per aiutare i bambini non istruiti in quelle città..
Un imprenditore sta cercando di scoprire le prestazioni statistiche dei suoi impianti, che sono distribuiti in varie parti degli Stati Uniti..
Tenendo conto del numero di stabilimenti, del lavoro svolto in ogni stabilimento e del numero di dipendenti per stabilimento, il campionamento in una fase richiederebbe molto tempo e denaro..
Pertanto, si decide di effettuare un campionamento in due fasi. Il proprietario crea campioni di lavoratori da diversi stabilimenti per formare i cluster. Quindi dividerli nella dimensione di un impianto in stato operativo.
Un campionamento a grappolo a due fasi è stato formato utilizzando altre tecniche di raggruppamento, come il semplice campionamento casuale, per iniziare i calcoli..
Il campionamento geografico a grappolo è una delle tecniche più ampiamente implementate.
Ogni cluster è un'area geografica. Poiché può essere costoso condurre un'indagine in una popolazione geograficamente dispersa, è possibile ottenere un'economia maggiore rispetto al semplice campionamento casuale raggruppando i diversi intervistati in un cluster all'interno di un'area locale..
In generale, per ottenere una precisione equivalente nelle stime è necessario aumentare la dimensione totale del campione, ma i risparmi sui costi possono rendere fattibile un tale aumento della dimensione del campione..
Ad esempio, un'organizzazione intende condurre un sondaggio per analizzare le prestazioni degli smartphone in tutta la Germania..
Puoi dividere la popolazione dell'intero paese in città (cluster) e selezionare anche le città con la popolazione più alta. Filtra anche quelli che utilizzano dispositivi mobili.
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