El muestreo de clúster es un método en el que la población objetivo se divide en múltiples grupos. Algunos de estos grupos se seleccionan al azar para un muestreo o se lleva a cabo una segunda etapa o un muestreo de una etapa múltiple para formar la muestra objetivo. Dependiendo del número de pasos seguidos para crear la muestra deseada, el muestreo de clúster se divide utilizando técnicas de muestreo de etapas de una etapa, dos etapas. Este método de muestreo es extremadamente rentable, ya que requiere esfuerzos mínimos en la creación de muestras y también es conveniente ejecutar.
El muestreo estratificado es un método de muestreo de probabilidad, también llamado muestreo de cuotas aleatorias, donde una gran población se divide en estratos únicos y homogéneos y, además, los miembros de estos estratos se seleccionan aleatoriamente para formar una muestra. Los elementos de cada una de las muestras serán distintos, lo que le dará a toda la población la misma oportunidad de ser parte de estas muestras. La segregación sobre la base de la edad, la religión, la nacionalidad, los antecedentes socioeconómicos, las calificaciones, etc. se puede hacer utilizando esta técnica de muestreo.
En este blog, discutiremos el muestreo de clúster frente a muestreo estratificado.
- Naturalmente, los grupos existentes se eligen para ser parte del conjunto de muestras final.
- Se utiliza principalmente en la investigación de mercado, en esta técnica, una población se divide en grupos y estos grupos se eligen al azar para ser parte de la muestra.
- La información también se puede recopilar de elementos seleccionados de cada uno de los subglusos.
- Este método generalmente se aplica en grupos donde hay diversidad dentro de los grupos y no entre grupos.
- El único requisito previo es que todos los grupos deben ser distintivos y no superpuestos.
¿Cuál es la diferencia entre muestreo estratificado y muestreo por conglomerados?
La principal diferencia entre el muestreo estratificado y el muestreo de clúster es que con el muestreo de clúster, tiene grupos naturales que separan su población. Por ejemplo, es posible que pueda dividir sus datos en agrupaciones naturales como bloques de la ciudad, distritos de votación o distritos escolares. Con un muestreo aleatorio estratificado, estos descansos pueden no existir*, por lo que divide su población objetivo en grupos (más formalmente llamados «estratos»).
- En el muestreo estratificado, se extrae una muestra de cada estrato (utilizando un método de muestreo aleatorio como un muestreo aleatorio simple o un muestreo sistemático). En la imagen a continuación, supongamos que necesita un tamaño de muestra de 6. Dos miembros de cada grupo (amarillo, rojo y azul) se seleccionan al azar. Asegúrese de probar proporcionalmente: en este ejemplo simple, se ha muestreado 1/3 de cada grupo (2/6 amarillo, 2/6 rojo y 2/6 de azul). Si tiene un grupo que es un tamaño diferente, asegúrese de ajustar sus proporciones. Por ejemplo, si tuviera 9 amarillo, 3 rojo y 3 azules, una muestra de 5 ítems consistiría en 3/9 amarillo (es decir, un tercio), 1/3 de rojo y 1/3 de azul.
- En el muestreo de conglomerados, el muestreo unitis todo el grupo; En lugar de probar individuos de cada grupo, un investigador estudiará grupos enteros. En la imagen a continuación, los estratos son agrupaciones naturales de color de cabeza (amarillo, rojo, azul). Se necesita un tamaño de muestra de 6, por lo que dos de los estratos completos se seleccionan al azar (en este ejemplo, se eligen los grupos 2 y 4).
*Tenga en cuenta que dije que los descansos «podrían» no existir; La forma en que divide sus datos depende de usted, por lo que podría ignorar los grupos existentes y elegir el muestreo aleatorio estratificado sobre el muestreo de clúster.
¿Cuál es la diferencia entre muestreo estratificado y por conglomerados?
El muestreo estratificado, o el muestreo de cuotas aleatorias, es un método de recopilación de datos que coloca a los miembros de una población en un grupo homogéneo, también conocido como un grupo de individuos distribuido de manera similar. De este grupo de participantes, los investigadores pueden elegir a las personas al azar para formar grupos más pequeños. Estos miembros deben cumplir con los requisitos predeterminados para ayudar a crear la agrupación homogénea que buscan los investigadores.
Si bien ambos métodos se usan ampliamente en la investigación, es útil que las personas examinen las diferencias y similitudes entre ellos para determinar cuál es más apropiado para su uso. Estas son las principales diferencias entre el muestreo de clúster y el muestreo estratificado:
En el muestreo estratificado, puede encontrar que los usuarios ya se han canalizado en grupos preexistentes de individuos conocidos como estratos. Los estratos designan a una clase de miembros que han cumplido con los requisitos de entrada predeterminados y se diferencian de ser un muestreo aleatorio. Con el muestreo de clúster, puede esperar que las personas no se hayan sometido a ningún tipo de evaluación o designación de clase de prevención y la selección sea aleatoria. No hay clases, y las únicas barreras que existen al elegir miembros se encuentran en los grupos elegidos al azar determinados en cada etapa.
A pesar de la diferenciación a nivel de grupo, ambos métodos contribuyen al objetivo final similar de crear una investigación completa. Ya sea que elija un muestreo de clúster versus estratificado, sus datos pueden estar bien organizados para la máxima legibilidad.
¿Qué diferencias y similitudes existe entre el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados?
Las diferencias entre el muestreo estratificado y el clúster se pueden dibujar claramente por los siguientes motivos:
- Un procedimiento de muestreo de probabilidad en el que la población se separa en diferentes segmentos homogéneos llamados «estratos», y luego la muestra se elige de cada estrato al azar, se llama muestreo estratificado. El muestreo de clúster es una técnica de muestreo en la que las unidades de la población se seleccionan al azar de grupos ya existentes llamados «clúster».
- En el muestreo estratificado, los individuos se seleccionan aleatoriamente de todos los estratos, para constituir la muestra. Por otro lado, el muestreo de clúster, la muestra se forma cuando todos los individuos se toman de grupos seleccionados al azar.
- En el muestreo de grupos, los elementos de población se seleccionan en agregados, sin embargo, en el caso de muestreo estratificado, los elementos de la población se seleccionan individualmente de cada estrato.
- En el muestreo estratificado, hay homogeneidad dentro del grupo, mientras que en el caso del muestreo de grupos se encuentra la homogeneidad entre los grupos.
- La heterogeneidad ocurre entre grupos en muestreo estratificado. Por el contrario, los miembros del grupo son heterogéneos en el muestreo de clúster.
- Cuando el método de muestreo adoptado por el investigador se estratifica, entonces las categorías son impuestas por él. En contraste, las categorías ya son grupos existentes en el muestreo de clúster.
Para terminar la discusión, podemos decir que una situación preferible para el muestreo estratificado es cuando la identidad dentro de un estrato individual y los estratos significan variar entre sí. Por otro lado, la situación estándar para el muestreo de clúster es cuando la diversidad dentro de los grupos y el clúster no deben variar entre sí.
Además, los errores de muestreo se pueden reducir en el muestreo estratificado si aumentan las diferencias entre grupos entre los estratos, mientras que las diferencias entre grupos entre los grupos deben minimizarse para reducir los errores de muestreo en el muestreo de clúster.
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