Стратифицирана извадка срещу клъстерна извадка
В статистиката, особено когато се провеждат проучвания, е важно да се получи безпристрастна извадка, така че резултатът и прогнозите, направени по отношение на населението, са по-точни. Но при простата случайна извадка съществува възможността да се изберат членовете на извадката, която е предубедена; с други думи, не представлява справедливо населението. Следователно, стратифицираната извадка и клъстерната извадка се използват за преодоляване на проблемите с пристрастията и ефективността на простата случайна извадка.
Стратифицирана извадка
Стратифицираната случайна извадка е метод за вземане на извадка, при който съвкупността първо се разделя на страти (Стратата е хомогенна подгрупа на съвкупността). След това се взема проста произволна извадка от всяка страта. Резултатите от всяка група заедно съставляват извадката. Следват примери за възможни слоеве в популациите
• За население на щат, мъжки и женски слоеве
• За хора, работещи в града, резидентни и нерезидентни слоеве
• За студенти в колеж, бели, черни, испанци и азиатски слоеве
• За публика на дебат относно теологията, протестантски, католически, еврейски, мюсюлмански слоеве
В този процес, вместо да се вземат проби на случаен принцип направо от популацията, популацията се разделя на групи, като се използва присъща характеристика на елементите (хомогенни групи). След това се вземат произволни проби от групата. Количеството произволни проби, взети от всяка група, зависи от броя на елементите в групата.
Това позволява вземането на проби да бъде направено без извадката от една група да е по-голяма от броя на пробите, изисквани от тази конкретна група. Ако броят на елементите от определена група е по-голям от необходимото количество, изкривяването в разпределението може да доведе до погрешни интерпретации.
Стратифицираната извадка позволява използването на различни статистически методи за всяка страта, което помага за подобряване на ефективността и точността на оценката.
Клъстерна извадка
Клъстерно произволно вземане на проби е метод за вземане на проби, при който популацията първо се разделя на клъстери (Клъстерът е хетерогенна подгрупа на популацията). След това се взема проста произволна извадка от клъстери. Всички членове на избраните клъстери заедно съставляват извадката. Този метод често се използва, когато естествените групи са очевидни и налични.
За примери помислете за проучване за оценка на участието на гимназисти в извънкласни дейности. Вместо да избирате произволни ученици от студентската популация, избирането на клас като извадка за проучването е клъстерна извадка. След това се интервюира всеки член на класа. В този случай класовете са клъстери от студентската популация.
При вземането на проби от клъстери клъстерите са избрани на случаен принцип, а не индивидите. Предполага се, че всеки клъстер сам по себе си е безпристрастно представяне на популацията, което предполага, че всеки от клъстерите е хетерогенен.
Каква е разликата между стратифицирана извадка и клъстерна извадка?
• При стратифицираната извадка съвкупността се разделя на хомогенни групи, наречени страти, като се използва атрибут на извадките. След това се избират членове от всяка страта и броят на пробите, взети от тези страти, е пропорционален на присъствието на стратите в популацията.
• При вземането на клъстерна извадка популацията се групира в клъстери, предимно въз основа на местоположението, след което се избира клъстер на случаен принцип.
• При клъстерна извадка клъстерът се избира на случаен принцип, докато при стратифицираната извадка членовете се избират на случаен принцип.
• При стратифицирана извадка всяка използвана група (страта) включва хомогенни членове, докато при клъстерна извадка клъстерът е хетерогенен.
• Стратифицираната извадка е по-бавна, докато клъстерната извадка е относително по-бърза.
• Стратифицираните извадки имат по-малка грешка поради факторизиране на присъствието на всяка група в популацията и адаптиране на методите за получаване на по-добра оценка.
• Клъстерното вземане на проби има присъщ по-висок процент грешки.
