{"id":856717,"date":"2018-03-13T05:59:35","date_gmt":"2018-03-13T12:59:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/clusterbemonstering\/"},"modified":"2024-02-27T07:08:43","modified_gmt":"2024-02-27T07:08:43","slug":"clusterbemonstering","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/nl\/clusterbemonstering\/","title":{"rendered":"Clustersampling: Definitie, methode en voorbeelden"},"content":{"rendered":"\n

Clustersteekproeftrekking wordt gedefinieerd als een steekproefmethode<\/a> 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<\/a>.<\/span><\/p>\n\n

Stel je een scenario voor waarbij een gegevensorganisatie<\/a> de prestaties van smartphones in heel Duitsland in kaart wil brengen<\/a>. 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.<\/span><\/p>\n\n

Wat is clusterbemonstering?<\/span><\/h2>\n\n

Clusterneming is een kanssteekproeftrekkingstechniek<\/a> 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<\/a>.<\/p>\n\n

Voorbeeld:<\/strong> 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 \u00e9\u00e9n cluster onder te brengen. Deze clusters defini\u00ebren 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.<\/p>\n\n

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.<\/p>\n\n

Soorten clusterbemonstering<\/span><\/h2>\n\n

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<\/a>. 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 \u00e9\u00e9nfase, twee fasen en meerdere fasen.<\/span><\/p>\n\n

01. Eentraps-clusterbemonstering<\/span><\/h3>\n\n

Zoals de naam al zegt, wordt er slechts \u00e9\u00e9n 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.<\/p>\n\n

02. Clusterbemonstering in twee fasen<\/span><\/h3>\n\n

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<\/a> 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 cre\u00ebert clusters van planten. Vervolgens selecteert hij\/zij willekeurige steekproeven uit deze clusters om onderzoek te doen.<\/span><\/p>\n\n

03. Meerfasige clusterbemonstering<\/span><\/h3>\n\n

Meertraps-clusterbemonstering gaat een stap of een paar stappen verder dan tweetrapsbemonstering.<\/span><\/p>\n\n

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<\/a>. 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.<\/span><\/p>\n\n

LEER OVER:<\/strong> Steekproefonderzoek<\/a><\/p>\n\n

Stappen om een clustersteekproef uit te voeren<\/span><\/h2>\n\n

Dit zijn de stappen om clustermonsters te nemen:<\/span><\/p>\n

\n
\"Stappen<\/figure><\/div>\n
    \n
  1. \n Steekproef: <\/span>\n<\/strong>Bepaal de doelgroep en de steekproefgrootte.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  2. Steekproefkaders maken en evalueren:<\/span><\/strong> Maak een steekproefkader<\/a> 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.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  3. Bepaal groepen:<\/span><\/strong> 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.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  4. \n Selecteer clusters:<\/span>\n<\/strong> Kies clusters door een willekeurige selectie toe te passen.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  5. \n Subtypes cre\u00ebren:<\/span>\n<\/strong> 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.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n

    Toepassingen van clustermonsterneming<\/span><\/h2>\n\n

    Deze steekproeftechniek wordt gebruikt in een gebieds- of geografische clustersteekproef voor marktonderzoek<\/a>. Een brede geografische locatie kan duur zijn om te enqu\u00eateren in vergelijking met enqu\u00eates 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.<\/span><\/p>\n\n

    Clustersampling in de statistiek<\/span><\/h2>\n\n

    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.<\/p>\n\n

    MEER LEREN: <\/strong>Populatie vs Steekproef<\/a> & Doelgerichte Steekproef<\/a><\/p>\n\n

    Voordelen van clustersampling<\/span><\/h2>\n\n

    Het gebruik van clustermonsters heeft meerdere voordelen. Hier zijn ze:<\/span><\/p>\n\n