نمونه گیری خوشه ای: تعریف، روش و مثال

نمونه گیری خوشه ای: تعریف، روش و مثال

نمونه گیری خوشه ای: تعریف، روش و مثال ، نمونه‌گیری خوشه‌ای به عنوان یک روش نمونه‌گیری تعریف می‌شود که در آن محقق خوشه‌های متعددی از افراد از یک جمعیت ایجاد می‌کند که نشان‌دهنده ویژگی‌های همگن هستند و شانس مساوی برای حضور در نمونه را دارند.

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن یک سازمان به دنبال بررسی عملکرد گوشی های هوشمند در سراسر آلمان است. آن‌ها می‌توانند کل جمعیت کشور را به شهرها (خوشه‌ها) تقسیم کنند، شهرهای بیشتری را با بیشترین جمعیت انتخاب کنند و آن‌هایی را که از دستگاه‌های تلفن همراه استفاده می‌کنند فیلتر کنند.

نمونه گیری خوشه ای: تعریف، روش و مثال
نمونه گیری خوشه ای: تعریف، روش و مثال – تزیسمی

فهرست مطالب

نمونه گیری خوشه ای چیست؟

نمونه گیری خوشه ای یک روش نمونه گیری احتمالی است که در آن محققین جامعه را برای تحقیق به گروه های متعدد (خوشه ها) تقسیم می کنند. بنابراین محققان گروه‌های تصادفی را با روش نمونه‌گیری تصادفی ساده یا سیستماتیک برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها انتخاب می‌کنند.

مثال: یک محقق می‌خواهد مطالعه‌ای را برای قضاوت در مورد عملکرد دانشجویان سال دوم در آموزش بازرگانی در سراسر ایالات متحده انجام دهد. انجام یک مطالعه تحقیقاتی که شامل یک دانشجو در هر دانشگاه باشد غیرممکن است. در عوض، نمونه‌گیری خوشه‌ای به محقق اجازه می‌دهد تا دانشگاه‌های هر شهر را در یک خوشه جمع کند. سپس این خوشه‌ها با استفاده از نمونه‌گیری تصادفی ساده یا نمونه‌گیری تصادفی سیستماتیک و انتخاب تصادفی خوشه‌ها برای مطالعه پژوهشی، جمعیت دانش‌آموزی سال دوم را در ایالات متحده تعریف می‌کنند. سپس با استفاده از نمونه‌گیری ساده یا سیستماتیک، می‌توان دانش‌آموز دومی را از هر یک از این خوشه‌های منتخب انتخاب کرد که بر روی آنها مطالعه پژوهشی انجام شود.

در این روش نمونه‌گیری، محققین نمونه‌ای را تجزیه و تحلیل می‌کنند که شامل پارامترهای نمونه متعددی مانند جمعیت شناسی، عادات، پیشینه یا هر ویژگی جمعیت دیگری است که ممکن است تمرکز تحقیقات انجام شده باشد. این روش معمولاً زمانی انجام می‌شود که گروه‌هایی مشابه و در عین حال متنوع داخلی، یک جامعه آماری را تشکیل دهند. به جای انتخاب کل جمعیت، نمونه‌گیری خوشه‌ای به محققان اجازه می‌دهد تا با تقسیم کردن داده‌ها به گروه‌های کوچک و پربارتر، داده‌ها را جمع‌آوری کنند.

انواع نمونه گیری خوشه ای- نمونه گیری خوشه ای: تعریف، روش و مثال

دو روش برای طبقه بندی این روش نمونه گیری وجود دارد. راه اول بر اساس تعداد مراحل طی شده برای به دست آوردن نمونه خوشه ای است و راه دوم نمایش گروه ها در کل تجزیه و تحلیل خوشه ای است. در بیشتر موارد، نمونه‌برداری توسط خوشه‌ها در چند مرحله انجام می‌شود. مرحله به عنوان گام برداشته شده برای رسیدن به نمونه مورد نظر در نظر گرفته می شود. ما می توانیم این تکنیک را به مراحل تک مرحله ای، دو مرحله ای و چند مرحله ای تقسیم کنیم.

نمونه گیری خوشه ای تک مرحله ای:

همانطور که از نام آن پیداست، نمونه برداری فقط یک بار انجام می شود. نمونه‌ای از نمونه‌گیری خوشه‌ای تک مرحله‌ای – یک سازمان غیردولتی می‌خواهد نمونه‌ای از دختران در پنج شهر همسایه ایجاد کند تا آموزش ارائه کند. با استفاده از نمونه گیری تک مرحله ای، سازمان غیردولتی به طور تصادفی شهرها (خوشه ها) را برای تشکیل نمونه انتخاب می کند و به دختران محروم از تحصیل در آن شهرها کمک می کند.

نمونه گیری خوشه ای دو مرحله ای:

در اینجا، به جای انتخاب همه عناصر یک خوشه، با اجرای نمونه‌گیری تصادفی ساده یا سیستماتیک از هر گروه، تعداد انگشت شماری از اعضا انتخاب می‌شوند. نمونه‌ای از نمونه‌گیری خوشه‌ای دو مرحله‌ای – یک مالک کسب‌وکار می‌خواهد عملکرد کارخانه‌های خود را که در بخش‌های مختلف ایالات متحده پراکنده شده‌اند بررسی کند. مالک خوشه‌هایی از گیاهان را ایجاد می‌کند. بنابراین او سپس نمونه های تصادفی را از این خوشه ها برای انجام تحقیق انتخاب می کند.

نمونه گیری خوشه ای چند مرحله ای:

نمونه‌گیری خوشه‌ای چند مرحله‌ای، یک یا چند قدم بیشتر از نمونه‌گیری دو مرحله‌ای طول می‌کشد.

برای انجام تحقیقات مؤثر در چندین جغرافیا، نیاز به تشکیل خوشه‌های پیچیده است که تنها با استفاده از روش نمونه‌گیری چند مرحله‌ای قابل دستیابی هستند. نمونه‌ای از نمونه‌گیری چند مرحله‌ای توسط خوشه‌ها – سازمانی قصد دارد برای تجزیه و تحلیل عملکرد گوشی‌های هوشمند در سراسر آلمان نظرسنجی کند. آنها می توانند کل جمعیت کشور را به شهرها (خوشه ها) تقسیم کنند و شهرهایی را با بیشترین جمعیت انتخاب کنند و همچنین آنهایی را که از دستگاه های تلفن همراه استفاده می کنند فیلتر کنند.

مراحل انجام نمونه گیری خوشه ای- نمونه گیری خوشه ای: تعریف، روش و مثال

در اینجا مراحل انجام نمونه گیری خوشه ای آمده است:

1. نمونه: مخاطبان هدف و همچنین حجم نمونه را تعیین کنید.
2. ایجاد و ارزیابی فریم‌های نمونه‌برداری: با استفاده از یک چارچوب موجود یا ایجاد یک چارچوب جدید برای مخاطب هدف، یک قاب نمونه ایجاد کنید. چارچوب ها را بر اساس پوشش و خوشه بندی ارزیابی کنید و بر اساس آن تنظیمات را انجام دهید. این گروه ها با توجه به جمعیت که می تواند انحصاری و جامع باشد، متنوع خواهد بود. اعضای یک نمونه به صورت جداگانه انتخاب می شوند.
3. تعیین گروه ها: تعداد گروه ها را با گنجاندن اعضای میانگین یکسان در هر گروه تعیین کنید. بنابراین مطمئن شوید که هر یک از این گروه ها از یکدیگر متمایز هستند.
4. انتخاب خوشه ها: با اعمال یک انتخاب تصادفی، خوشه ها را انتخاب کنید.
5. ایجاد انواع فرعی: بر اساس تعداد مراحلی که محققان برای تشکیل خوشه‌ها دنبال می‌کنند، به زیرگروه‌های دو مرحله‌ای و چند مرحله‌ای تقسیم می‌شود.

کاربردهای نمونه گیری خوشه ای- نمونه گیری خوشه ای: تعریف، روش و مثال

این روش نمونه‌گیری در یک منطقه یا نمونه‌گیری خوشه‌ای جغرافیایی برای تحقیقات بازار استفاده می‌شود. بررسی یک موقعیت جغرافیایی وسیع در مقایسه با نظرسنجی‌های ارسال شده به خوشه‌هایی که بر اساس منطقه تقسیم شده‌اند، می‌تواند گران باشد. برای دستیابی به نتایج دقیق باید تعداد نمونه ها افزایش یابد، اما صرفه جویی در هزینه باعث می شود که این روند افزایش خوشه ها قابل دستیابی باشد.

نمونه گیری خوشه ای در آمار

این تکنیک به طور گسترده در آمار استفاده می شود که محقق نمی تواند داده ها را از کل جمعیت جمع آوری کند. بنابراین، اقتصادی ترین و کاربردی ترین راه حل برای آماردانان پژوهشی است. محققی را مثال بزنید که به دنبال درک استفاده از گوشی هوشمند در آلمان است. در این صورت شهرهای آلمان خوشه هایی تشکیل خواهند داد. این روش نمونه گیری همچنین در جنگ ها و بلایای طبیعی برای استنباط در مورد یک جمعیت استفاده می شود، جایی که جمع آوری داده ها از هر فرد ساکن غیرممکن است.

مزایای نمونه گیری خوشه ای

استفاده از نمونه گیری خوشه ای مزایای متعددی دارد. آن ها اینجا هستند:

. زمان و هزینه کمتری مصرف می کند: نمونه برداری از تقسیم بندی جغرافیایی گروه های تقسیم شده به کار، زمان و هزینه کمتری نیاز دارد. مشاهده خوشه ها به جای انجام تصادفی آنها در یک منطقه خاص با تخصیص تعداد محدودی از منابع به آن خوشه های انتخاب شده، یک روش بسیار مقرون به صرفه است.
. دسترسی راحت: محققان می‌توانند نمونه‌های بزرگ را با این روش نمونه‌گیری آسان انتخاب کنند و این باعث افزایش دسترسی به خوشه‌های مختلف می‌شود.
. دقت داده ها: از آنجایی که در هر خوشه نمونه های زیادی وجود دارد، از دست دادن دقت داده ها در اطلاعات به ازای هر فرد قابل جبران است.
. سهولت اجرا: نمونه گیری خوشه ای اطلاعات را از مناطق و گروه های مختلف تسهیل می کند. محققان می توانند به سرعت آن را در موقعیت های عملی در مقایسه با سایر روش های نمونه گیری احتمالی پیاده سازی کنند.

در مقایسه با نمونه‌گیری تصادفی ساده، تکنیک tis می‌تواند در تعیین ویژگی‌های یک گروه مانند جمعیت مفید باشد و محققین می‌توانند آن را بدون داشتن چارچوب نمونه‌گیری برای همه عناصر برای کل جامعه اجرا کنند.

معایب نمونه گیری خوشه ای چیست؟

مانند مزایا، استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای نیز دارای معایبی است

1. نتایج غیر دقیق با خوشه های نامناسب

اگر خوشه ها به درستی ایجاد نشوند، نتایج این روش نمونه گیری می تواند نادقیق باشد. نتایج معمولاً به اندازه نتایج حاصل از نمونه گیری تصادفی ساده معتبر نیستند.

2. تجزیه و تحلیل دشوار است

محاسبه و تفسیر نتایج نمونه‌گیری خوشه‌ای نیز معمولاً دشوار است.

3. اجرای آن مشکل است

این روش نمونه‌گیری نیز در مقایسه با سایر اشکال نمونه‌گیری، برنامه‌ریزی و اجرای آن دشوار است.

4. خطای نمونه برداری بالا

همچنین نسبتا بیشتر مستعد خطای نمونه گیری بالا است. با استفاده از ماشین حساب حاشیه خطا می توانید از میزان خطای خود مطلع شوید.

نمونه گیری خوشه ای: تعریف، روش و مثال
نمونه گیری خوشه ای: تعریف، روش و مثال – تزیسمی

نحوه دریافت نمونه خوشه ای

فرآیند جمع آوری نمونه های خوشه ای به چند مرحله ساده نیاز دارد:

مرحله 1: جمعیت خود را تعریف کنید

با تعریف جمعیت خود و تعیین اندازه آن شروع کنید. این به شما کمک می کند تا تعداد خوشه های مورد نیاز را شناسایی کرده و در مورد حجم نمونه مناسب تصمیم گیری کنید.

مرحله 2: نمونه خود را به خوشه ها تقسیم کنید

هنگامی که اندازه جمعیت و تعداد خوشه های مورد نیاز خود را تعیین کردید، وقت آن است که نمونه خود را به گروه های کوچکتر تقسیم کنید. این را می توان با جغرافیا، جمعیت شناسی یا معیارهای دیگری که مناسب تحقیق شما است انجام داد.

مرحله 3: به طور تصادفی خوشه هایی را برای استفاده به عنوان نمونه انتخاب کنید

در مرحله بعد، خوشه های خود را به صورت تصادفی انتخاب کنید و از آنها برای تشکیل نمونه خود استفاده کنید. مطمئن شوید که به اندازه کافی خوشه ها را انتخاب کرده اید که جمعیت شما را به طور دقیق نشان دهد و همه عوامل مرتبط را پوشش دهد.

مرحله 4: جمع آوری داده ها از نمونه

در نهایت، داده ها را از نمونه با استفاده از نظرسنجی، مصاحبه یا هر روش دیگر جمع آوری داده که مناسب مطالعه است جمع آوری کنید. این به محققان کمک می کند تا اطلاعات دقیقی را که نماینده مردم در کل است جمع آوری کنند.

نمونه گیری خوشه ای در مقابل نمونه گیری طبقه ای

از آنجایی که نمونه‌گیری خوشه‌ای و نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای تقریباً مشابه هستند، ممکن است مشکلاتی در درک تفاوت‌های ظریف آنها وجود داشته باشد. بنابراین بیایید در مورد تفاوت های مهم بین نمونه گیری خوشه ای و نمونه گیری طبقه ای صحبت کنیم:

نمونه گیری خوشه ای

. عناصر یک جامعه به صورت تصادفی انتخاب می شوند تا بخشی از گروه ها (خوشه ها) باشند.

. اعضای خوشه های انتخاب شده به صورت تصادفی بخشی از این نمونه هستند.

. محققان همگنی بین خوشه ها را حفظ می کنند.

. محققان خوشه ها را به طور طبیعی تقسیم می کنند.

. هدف اصلی به حداقل رساندن هزینه و افزایش شایستگی است.

نمونه گیری طبقه ای

. محقق کل جمعیت را به بخش های زوج (قشر) تقسیم می کند.

. محققین تک تک اجزای طبقات را به صورت تصادفی جزئی از واحدهای نمونه گیری در نظر می گیرند.

. محققان همگنی را در لایه ها حفظ می کنند.

. محققان یا آماردانان در درجه اول تقسیم بندی اقشار را تعیین می کنند.

. هدف اصلی، انجام نمونه گیری دقیق، همراه با یک جامعه به درستی ارائه شده است.

چگونه نمونه را خوشه بندی کنیم؟

1. ابتدا جامعه هدفی را که می خواهید مطالعه کنید انتخاب کنید و حجم نمونه مورد نظر خود را تعیین کنید.
2. سپس، نمونه خود را به خوشه ها تقسیم کنید. هنگام تشکیل خوشه‌ها، مطمئن شوید که جمعیت هر خوشه متنوع است، دارای توزیع ویژگی‌های مشابه با توزیع کل جمعیت و تعداد اعضای یکسانی است. هدف تشکیل خوشه هایی است که نماینده کل جمعیت به عنوان یک کل باشد.
3. در مرحله بعد، خوشه ها را با یک فرآیند انتخاب تصادفی انتخاب کنید. مهم است که به طور تصادفی از میان خوشه ها انتخاب کنید تا اعتبار نتایج شما حفظ شود. تعداد خوشه های انتخاب شده بر اساس حجم نمونه است.
4. در نمونه گیری تک مرحله ای، داده ها را از هر واحد مجزا از خوشه هایی که در مرحله 3 انتخاب کرده اید جمع آوری کنید.
5. در مورد نمونه‌گیری دو مرحله‌ای یا چند مرحله‌ای، شما به‌طور تصادفی واحدهای فردی را از درون خوشه‌های انتخاب‌شده انتخاب می‌کنید تا به عنوان نمونه استفاده کنید. سپس داده های خود را از هر یک از این واحدها جمع آوری خواهید کرد. خوشه‌بندی دو مرحله‌ای و چند مرحله‌ای نسبت به تک مرحله‌ای ساده‌تر است، زیرا با نمونه بسیار کوچک‌تری کار خواهید کرد.

نمونه گیری سیستماتیک در مقابل نمونه گیری خوشه ای

هنگام تصمیم گیری بین نمونه گیری سیستماتیک و خوشه ای، مهم است که اهداف تحقیق و منابع موجود در نظر گرفته شود.

نمونه گیری سیستماتیک به منابع و پرسنل کمتری نیاز دارد اما به اندازه نمونه گیری خوشه ای دقیق یا نماینده نیست. از سوی دیگر، نمونه‌گیری خوشه‌ای به پرسنل و منابع بیشتری نیاز دارد، اما معمولاً دقیق‌تر از نمونه‌گیری سیستماتیک است. در نهایت، انتخاب بین این دو بستگی به نوع و اهداف مطالعه دارد.

یک دیدگاه ثبت کنید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *