Stratificirano uzorkovanje u odnosu na klasterno uzorkovanje
U statistici, posebice pri provođenju anketa, važno je dobiti nepristran uzorak kako bi rezultat i predviđanja koja se odnose na populaciju bili točniji. No, u jednostavnom slučajnom uzorkovanju postoji mogućnost odabira članova uzorka koji je pristran; drugim riječima, ne predstavlja pošteno stanovništvo. Stoga se stratificirano uzorkovanje i klasterno uzorkovanje koriste za prevladavanje problema pristranosti i učinkovitosti jednostavnog nasumičnog uzorkovanja.
Stratificirano uzorkovanje
Stratificirano slučajno uzorkovanje je metoda uzorkovanja u kojoj se populacija prvo dijeli na stratume (stratum je homogeni podskup populacije). Zatim se iz svakog stratuma uzima jednostavan slučajni uzorak. Rezultati iz svakog sloja zajedno čine uzorak. Slijede primjeri mogućih slojeva u populacijama
• Za stanovništvo države, muški i ženski sloj
• Za ljude koji rade u gradu, rezidentne i nerezidentne slojeve
• Za studente na koledžu, bjelačke, crne, latinoameričke i azijske slojeve
• Za publiku debate o teologiji, protestantskim, katoličkim, židovskim, muslimanskim slojevima
U ovom procesu, umjesto uzimanja uzoraka nasumično izravno iz populacije, populacija je odvojena u skupine pomoću inherentnih karakteristika elemenata (homogene skupine). Zatim se iz skupine uzimaju slučajni uzorci. Količina nasumičnih uzoraka uzetih iz svake grupe ovisi o broju elemenata unutar grupe.
Ovo omogućuje uzorkovanje bez da uzorak jedne grupe bude veći od broja uzoraka potrebnih za tu određenu grupu. Ako je broj elemenata iz određene skupine veći od potrebnog iznosa, iskrivljenost u distribuciji može dovesti do pogrešnih interpretacija.
Stratificirano uzorkovanje omogućuje korištenje različitih statističkih metoda za svaki stratum, što pomaže u poboljšanju učinkovitosti i točnosti procjene.
Uzorkovanje klastera
Klustersko slučajno uzorkovanje je metoda uzorkovanja u kojoj se populacija prvo dijeli na klastere (Klaster je heterogeni podskup populacije). Zatim se uzima jednostavan slučajni uzorak klastera. Svi članovi odabranih klastera zajedno čine uzorak. Ova metoda se često koristi kada su prirodne grupe očite i dostupne.
Za primjer, razmotrite anketu za procjenu uključenosti srednjoškolaca u izvannastavne aktivnosti. Umjesto odabira nasumičnih učenika iz studentske populacije, odabir razreda kao uzorka za anketu je klaster uzorkovanje. Zatim se intervjuira svaki član razreda. U ovom slučaju, razredi su klasteri studentske populacije.
U uzorkovanju klastera, klasteri su ti koji su odabrani nasumično, a ne pojedinci. Pretpostavlja se da je svaki klaster sam za sebe nepristrana reprezentacija populacije, što implicira da je svaki od klastera heterogen.
Koja je razlika između stratificiranog uzorkovanja i klasterskog uzorkovanja?
• U stratificiranom uzorkovanju, populacija je podijeljena u homogene skupine koje se nazivaju stratumi, pomoću atributa uzoraka. Zatim se biraju članovi iz svakog stratuma, a broj uzoraka uzetih iz tih stratuma proporcionalan je prisutnosti stratuma unutar populacije.
• U uzorkovanju klastera, populacija se grupira u klastere, uglavnom na temelju lokacije, a zatim se klaster odabire nasumično.
• U uzorkovanju klastera, klaster se bira nasumično, dok se u stratificiranom uzorkovanju članovi biraju nasumično.
• U stratificiranom uzorkovanju, svaka korištena grupa (stratumi) uključuje homogene članove, dok je u uzorkovanju klastera klaster heterogen.
• Stratificirano uzorkovanje je sporije dok je klasterno uzorkovanje relativno brže.
• Stratificirani uzorci imaju manje pogreške zbog faktoringa prisutnosti svake skupine unutar populacije i prilagođavanja metoda za dobivanje bolje procjene.
• Uzorkovanje klastera ima svojstven veći postotak pogreške.
