Statistics-cluster-sampling

統計-クラスターサンプリング

• クラスターサンプリング*では、理想的に言えば、グループ内で本質的に異種の要素のグループがランダムに選択されます。 グループが同種で、各グループからランダムに選択される要素がほとんどない*層別サンプリング*とは異なり、*クラスターサンプリング*では、グループ内不均一性を持つグループが開発され、グループ内のすべての要素がサンプルの一部になります。 *層別サンプリング*にはグループ内均一性とグループ間不均一性がありますが、*クラスターサンプリング*にはグループ内不均一性があります。

例

1段階のクラスターサンプリング

さまざまな部門の多数のメンバーで構成される委員会は、高度な異質性を持っています。 そのような委員会の数からランダムに選ばれるものはほとんどなく、それが* 1段階のクラスターサンプリング*の場合です。

2段階クラスターサンプリング

ランダムに選択された各クラスターから、単純なランダムサンプリングまたはその他の確率法を使用してランダムに選択される要素が少ない場合、それは* 2段階クラスターサンプリング*です。

多段階クラスターサンプリング

サンプル内の要素の選択に複数のステージでの選択が含まれる場合、クラスターサンプルは複数ステージのサンプリングにすることができます。 保険商品に関する全国調査で保険会社のサンプルを抽出する場合、複数の段階でクラスターを開発する必要があります。

最初の段階では、クラスターは公開会社と民間会社に基づいて形成されます。 次の段階では、以前に開発された各クラスターから企業グループがランダムに選択されます。 第3段階では、データの収集元となる選択した各企業のオフィスの場所がランダムに選択されます。 したがって、マルチステージサンプリングでは、プライマリユニットの確率サンプリングが行われ、各プライマリユニットからセカンダリサンプリングユニットのサンプルが抽出され、サンプルユニットの最終段階に到達するまで3番目のレベルになります。