Cluster at Stratified Sampling

Cluster vs Stratified Sampling

Ang mga survey ay ginagamit sa lahat ng uri ng pananaliksik sa larangan ng marketing, kalusugan, at sosyolohiya. Karaniwang ginagawa ang mga ito sa pamamagitan ng pagkuha ng isang sample ng isang populasyon dahil ang paggawa ng isang survey sa buong populasyon ay magastos. Bukod sa ito, ang pag-sample ay ginagawang mas mabilis ang pagkolekta ng data dahil tumutuon lang ito sa isang maliit na bahagi ng populasyon. Tinitiyak din nito ang pagiging totoo at katumpakan ng data na natipon at pagkakapareho nito at pagkakatulad.

Bago magagawa ang sampling, kinakailangan na tukuyin ang populasyong nababahala, ang sampling frame, ang paraan ng sampling, laki ng sample, at ang mga item o mga kaganapan na dapat masukat o sampled. Pagkatapos nito, magagawa na ang aktwal na sampling at pagkolekta ng data. Mayroong ilang mga paraan ng pag-sampol na maaaring gamitin ng mga mananaliksik, ang ilan ay: simple random na sampling, sistematikong sampling, probabilidad na proporsyonal sa sukat sa sampling, nakamit ang random na sampling, sampling ng sampling, sampling ng linya, sampling ng kaganapan, pinag-sampling na sampling, at kumpol ng kumpol.

Ang pinagtibay na sampling ay isang sampling na paraan kung saan ang populasyon ay nahahati sa maraming mga strata o mga kategorya at ang isang sample ay kinuha mula sa bawat antas. Ang pamamaraan na ito ay napaka mahusay, at nakakatulong ito sa mga mananaliksik na makakuha ng sapat na mga pahiwatig tungkol sa mga tiyak na grupo sa populasyon. Ang bawat stratum ay maaaring approached iba't-ibang pagbibigay ng mga mananaliksik sa isang tool upang malaman kung aling mga diskarte ay pinakamahusay na gumagana. Habang may mga pakinabang sa paggamit ng pinag-istilong sampling, mayroon ding ilang mga disadvantages sa paggamit nito.

Ang isang kawalan ay ang pinagtibay na sampling ay nangangailangan ng mas malaking bilang ng mga sampol mula sa populasyon dahil ang mga sample ay dapat nahahati sa maraming sapin. Ito ay nangangahulugan ng karagdagang mga gastos sa mga mananaliksik.

Ang sampling sampling, sa kabilang banda, ay isang sampling na paraan kung saan ang populasyon ay nahahati sa mga grupo na na-clustered sa ilang mga lugar o oras, at isang sample ay kinuha mula sa bawat grupo. Maaari itong maging isang dalawang yugto na sampling o multi-stage sampling. Ito ay gastos pati na rin ang oras mahusay dahil hindi ito ay nangangailangan ng pagkolekta ng mga detalye tungkol sa lahat ng mga elemento ng populasyon. Ang downside sa pamamaraang ito ay ang isang piniling kumpol ay maaaring maging bahagyang at maging sanhi ng mga pagtatantya na maging hindi tumpak.

Buod:

1.Ang stratified sampling method ay isang paraan ng sampling kung saan ang isang populasyon ay nahahati sa ilang mga sapin, at ang isang sample ay kinuha mula sa bawat stratum. Ang sampling sampling ay isang paraan ng sampling kung saan ang populasyon ay nahahati sa 2.clusters na umiiral na sa isang lugar, at ang isang sample ay kinuha mula sa bawat kumpol. 3.Stratified sampling ay napaka mahusay at naglalayong magbigay ng tumpak na statistical data habang ang cluster sampling ay naglalayong pagtaas ng kahusayan ng sampling. 4.Stratified sampling ay tumatagal ng isang mas matagal na panahon ng oras upang magawa habang kumpol sampling ay oras mahusay. 5.Stratified sampling ay nangangailangan ng isang mas malaking bilang ng mga sample dahil ang populasyon ay nahahati sa ilang mga sapin habang ang kumpol sampling ay hindi. 6.Cluster sampling ay napaka-epektibong gastos dahil ang mga sample ay tinukoy na habang ang sapilitan sampling ay maaaring maging mahal. 7.Stratified sampling ay nagbibigay-daan sa mga mananaliksik upang gumamit ng iba't ibang mga diskarte para sa bawat antas at makita kung aling mga diskarte ang pinakamahusay na gumagana habang cluster sampling ay hindi.