Clustersteekproeftrekking wordt gedefinieerd als een steekproefmethode waarbij de onderzoeker meerdere clusters van mensen uit een populatie maakt waarbij ze homogene kenmerken vertonen en een gelijke kans hebben om deel uit te maken van de steekproef.
Stel je een scenario voor waarbij een gegevensorganisatie de prestaties van smartphones in heel Duitsland in kaart wil brengen. Ze kunnen de bevolking van het hele land onderverdelen in steden (clusters), de steden met de meeste inwoners selecteren en de steden filteren die mobiele apparaten gebruiken.
Wat is clusterbemonstering?
Clusterneming is een kanssteekproeftrekkingstechniek waarbij onderzoekers de populatie voor onderzoek in meerdere groepen (clusters) verdelen. Onderzoekers selecteren dus willekeurige groepen met een enkelvoudige aselecte of systematische aselecte steekproeftechniek voor gegevensverzameling en analyse-eenheid.
Voorbeeld: Een onderzoeker wil een studie uitvoeren om de prestaties van tweedejaars in het businessonderwijs in de VS te beoordelen. Het is onmogelijk om een onderzoek uit te voeren waarbij studenten van elke universiteit betrokken zijn. In plaats daarvan stelt clusterneming de onderzoeker in staat om de universiteiten van elke stad in één cluster onder te brengen. Deze clusters definiëren vervolgens de populatie van tweedejaarsstudenten in de VS. Vervolgens wordt gebruik gemaakt van eenvoudige aselecte steekproeftrekking of systematische aselecte steekproeftrekking en worden willekeurig clusters gekozen voor het onderzoek. Vervolgens kunnen, met behulp van eenvoudige of systematische steekproeven, de tweedejaars uit elk van deze geselecteerde clusters worden gekozen om het onderzoek op uit te voeren.
Bij deze steekproeftechniek analyseren onderzoekers een steekproef die bestaat uit meerdere steekproefparameters zoals demografie, gewoonten, achtergrond – of een ander populatiekenmerk, waarop het uitgevoerde onderzoek zich kan richten. Deze methode wordt meestal uitgevoerd wanneer groepen die op elkaar lijken maar intern divers zijn een statistische populatie vormen. In plaats van de hele populatie te selecteren, stelt clusterneming de onderzoekers in staat om gegevens te verzamelen door de gegevens op te splitsen in kleine, meer productieve groepen.
Soorten clusterbemonstering
Er zijn twee manieren om deze steekproeftechniek te classificeren. De eerste manier is gebaseerd op het aantal stappen dat gevolgd wordt om de clustersteekproef te verkrijgen, en de tweede manier is de vertegenwoordiging van de groepen in de volledige clusteranalyse. In de meeste gevallen vindt de bemonstering door middel van clusters plaats in meerdere fasen. Een stap wordt beschouwd als de stap die genomen wordt om het gewenste monster te bereiken. We kunnen deze techniek onderverdelen in éénfase, twee fasen en meerdere fasen.
01. Eentraps-clusterbemonstering
Zoals de naam al zegt, wordt er slechts één keer bemonsterd. Een voorbeeld van eentraps clusterneming – Een NGO wil een steekproef samenstellen van meisjes in vijf naburige steden om onderwijs te geven. Met behulp van eenstaps steekproeftrekking selecteert de NGO willekeurig steden (clusters) om een steekproef te vormen en hulp te bieden aan de meisjes die in die steden verstoken zijn van onderwijs.
02. Clusterbemonstering in twee fasen
Hier worden in plaats van alle elementen van een cluster te selecteren, slechts een handvol leden uit elke groep gekozen door systematische of enkelvoudige aselecte steekproeven toe te passen. Een voorbeeld van tweetraps clusterneming – Een bedrijfseigenaar wil de prestaties van zijn fabrieken onderzoeken die verspreid zijn over verschillende delen van de VS. De eigenaar creëert clusters van planten. Vervolgens selecteert hij/zij willekeurige steekproeven uit deze clusters om onderzoek te doen.
03. Meerfasige clusterbemonstering
Meertraps-clusterbemonstering gaat een stap of een paar stappen verder dan tweetrapsbemonstering.
Om effectief onderzoek uit te voeren in meerdere geografische gebieden, moet men ingewikkelde clusters vormen die alleen kunnen worden bereikt met de techniek van meerfasige steekproeftrekking. Een voorbeeld van meerfasige steekproeftrekking door middel van clusters – Een organisatie wil een onderzoek uitvoeren om de prestaties van smartphones in heel Duitsland te analyseren. Ze kunnen de bevolking van het hele land onderverdelen in steden (clusters) en steden met de meeste inwoners selecteren, en ook filteren op mensen die mobiele apparaten gebruiken.
LEER OVER: Steekproefonderzoek
Stappen om een clustersteekproef uit te voeren
Dit zijn de stappen om clustermonsters te nemen:
- Steekproef: Bepaal de doelgroep en de steekproefgrootte.
- Steekproefkaders maken en evalueren: Maak een steekproefkader door een bestaand kader te gebruiken of een nieuw kader te maken voor de doelgroep. Evalueer raamwerken op basis van dekking en clustering en pas ze dienovereenkomstig aan. Deze groepen zullen gevarieerd zijn, rekening houdend met de populatie, die exclusief en uitgebreid kan zijn. Leden van een steekproef worden individueel geselecteerd.
- Bepaal groepen: Bepaal het aantal groepen door in elke groep dezelfde gemiddelde leden op te nemen. Zorg er dus voor dat elk van deze groepen zich van elkaar onderscheidt.
- Selecteer clusters: Kies clusters door een willekeurige selectie toe te passen.
- Subtypes creëren: Het is onderverdeeld in subtypes met twee fasen en subtypes met meerdere fasen op basis van het aantal stappen dat onderzoekers volgen om clusters te vormen.
Toepassingen van clustermonsterneming
Deze steekproeftechniek wordt gebruikt in een gebieds- of geografische clustersteekproef voor marktonderzoek. Een brede geografische locatie kan duur zijn om te enquêteren in vergelijking met enquêtes die naar clusters op basis van regio worden gestuurd. De steekproefaantallen moeten worden verhoogd om nauwkeurige resultaten te verkrijgen, maar de kostenbesparingen maken dit proces van stijgende clusters haalbaar.
Clustersampling in de statistiek
De techniek wordt veel gebruikt in de statistiek als de onderzoeker geen gegevens van de hele populatie kan verzamelen. Het is dus de meest economische en praktische oplossing voor onderzoeksstatistici. Neem het voorbeeld van een onderzoeker die inzicht wil krijgen in smartphonegebruik in Duitsland. In dit geval zullen de steden in Duitsland clusters vormen. Deze steekproefmethode wordt ook gebruikt in oorlogen en natuurrampen om conclusies te trekken over een populatie, waar het onmogelijk is om gegevens van elke individuele inwoner te verzamelen.
MEER LEREN: Populatie vs Steekproef & Doelgerichte Steekproef
Voordelen van clustersampling
Het gebruik van clustermonsters heeft meerdere voordelen. Hier zijn ze:
- Kost minder tijd en geld: Steekproeven van geografische segmentatie vergen minder werk, tijd en kosten. Het is een zeer economische methode om clusters te observeren in plaats van ze willekeurig in een bepaalde regio te doen door een beperkt aantal middelen aan die geselecteerde clusters toe te wijzen.
- Gemakkelijke toegang: Onderzoekers kunnen kiezen voor grote steekproeven met deze gemakssteekproeftrekkingstechniek, en dat zal de toegankelijkheid tot verschillende clusters vergroten.
- Gegevensnauwkeurigheid: Aangezien er grote steekproeven in elk cluster kunnen zijn, kan het verlies aan gegevensnauwkeurigheid in informatie per individu worden gecompenseerd.
- Eenvoudige implementatie: Clusterbemonstering vergemakkelijkt informatie uit verschillende gebieden en groepen. In vergelijking met andere kanssteekproeven kunnen onderzoekers deze methode snel in praktische situaties toepassen.
In vergelijking met enkelvoudige aselecte steekproeftrekking kan deze techniek nuttig zijn bij het bepalen van de kenmerken van een groep, zoals de populatie, en onderzoekers kunnen het toepassen zonder een steekproefkader te hebben voor alle elementen van de hele populatie.
Clustersampling vs. gestratificeerde steekproeftrekking
Aangezien clusterneming en gestratificeerde aselecte steekproeftrekking veel op elkaar lijken, kan het lastig zijn om de nuances te begrijpen. Laten we het eens hebben over de significante verschillen tussen clusterbemonstering en gestratificeerde bemonstering:
| Clusterbemonstering | Gestratificeerde bemonstering |
|---|---|
| Elementen van een populatie worden willekeurig geselecteerd om deel uit te maken van groepen (clusters). | De onderzoeker verdeelt de hele populatie in even segmenten (strata). |
| Leden van willekeurig geselecteerde clusters maken deel uit van deze steekproef. | Onderzoekers beschouwen individuele componenten van de strata willekeurig als een deel van de steekproefeenheden. |
| Onderzoekers handhaven de homogeniteit tussen clusters. | Onderzoekers handhaven de homogeniteit binnen de strata. |
| Onderzoekers verdelen de clusters op natuurlijke wijze. | De onderzoekers of statistici beslissen in eerste instantie over de strata-indeling. |
| Het belangrijkste doel is om de kosten te minimaliseren en de competentie te vergroten. | Het belangrijkste doel is om een nauwkeurige steekproef uit te voeren, samen met een goed vertegenwoordigde populatie. |
Conclusie
Met QuestionPro kun je clustersampling implementeren door de doelpopulatie in clusters te verdelen. Je kunt ook een willekeurige steekproef van deze clusters selecteren om te enquêteren.
De robuuste suite met onderzoekstools van QuestionPro biedt alles wat u nodig hebt om clustersampling af te leiden. Kies dus uit meer dan 22 miljoen respondenten die klaar zijn voor mobiele apparaten om lopende marktonderzoeken uit te voeren voor je onderzoek.
