Différence entre l'échantillonnage stratifié et l'échantillonnage des grappes

Échantillonnage stratifié vs échantillonnage de cluster

Dans les statistiques, en particulier lors des enquêtes qui effectuent des enquêtes, il est important d'obtenir un échantillon impartial, de sorte que le résultat et les prévisions faites concernant la population sont plus précises. Mais, dans l'échantillonnage aléatoire simple, la possibilité existe pour sélectionner les membres de l'échantillon biaisé; En d'autres termes, il ne représente pas la population équitablement. Par conséquent, un échantillonnage stratifié et un échantillonnage de grappes sont utilisés pour surmonter les problèmes de biais et d'efficacité du simple échantillon aléatoire.

Échantillonnage stratifié

L'échantillonnage aléatoire stratifié est une méthode d'échantillonnage dans laquelle la population est d'abord divisée en strates (une strate est un sous-ensemble homogène de la population). Ensuite, un simple échantillon aléatoire est prélevé à chaque strate. Les résultats de chaque strate combinée constituent l'échantillon. Voici des exemples de strates possibles dans les populations

• Pour une population d'un État, des couches masculines et féminines

• Pour les personnes travaillant dans une ville, des couches résidentes et non résidents

• Pour les étudiants dans un collège, des couches blanches, noires, hispaniques et asiatiques

• Pour un public d'un débat sur la théologie, les couches protestantes, catholiques, juives et musulmanes

Dans ce processus, plutôt que de prendre des échantillons au hasard directement de la population, la population est séparée en groupes en utilisant une caractéristique inhérente des éléments (groupes homogènes). Puis des échantillons aléatoires sont prélevés du groupe. La quantité d'échantillons aléatoires prélevés de chaque groupe dépend du nombre d'éléments au sein du groupe.

Cela permet d'échantillonner. Si le nombre d'éléments d'un certain groupe est supérieur au montant requis, un asymétrie en distribution peut entraîner des interprétations erronées.

L'échantillonnage stratifié permet d'utiliser différentes méthodes statistiques pour chaque strate, ce qui aide à améliorer l'efficacité et la précision de l'estimation.

Échantillonnage en grappes

L'échantillonnage aléatoire en grappes est une méthode d'échantillonnage dans laquelle la population est d'abord divisée en grappes (un cluster est un sous-ensemble hétérogène de la population). Alors un simple échantillon aléatoire de clusters est prélevé. Tous les membres des grappes sélectionnées constituent ensemble l'échantillon. Cette méthode est souvent utilisée lorsque les regroupements naturels sont évidents et disponibles.

Pour des exemples, envisagez une enquête pour évaluer l'implication des élèves du secondaire dans les activités parascolaires. Plutôt que de sélectionner des étudiants aléatoires dans la population étudiante, la sélection d'une classe comme échantillons pour l'enquête est l'échantillonnage de grappes. Ensuite, chaque membre de la classe est interviewé. Dans ce cas, les classes sont des grappes de la population étudiante.

Dans l'échantillonnage des grappes, ce sont les grappes qui sont sélectionnées au hasard, pas les individus. On suppose que chaque cluster en soi est une représentation impartiale de la population, ce qui implique que chacun des grappes est hétérogène.

Quelle est la différence entre l'échantillonnage stratifié et l'échantillonnage en grappes?

• En échantillonnage stratifié, la population est divisée en groupes homogènes appelés strates, en utilisant un attribut des échantillons. Ensuite, les membres de chaque strate sont sélectionnés et le nombre d'échantillons prélevés sur ces strates est proportionnel à la présence des strates au sein de la population.

• Dans l'échantillonnage des grappes, la population est regroupée en grappes, principalement basée sur l'emplacement, puis un cluster est sélectionné au hasard.

• Dans l'échantillonnage des cluster, un cluster est sélectionné au hasard, tandis que dans les membres d'échantillonnage stratifiés sont sélectionnés au hasard.

4.

• L'échantillonnage stratifié est plus lent tandis que l'échantillonnage en grappes est relativement plus rapide.

• Les échantillons stratifiés ont moins d'erreur en raison de la prise en compte en présence de chaque groupe au sein de la population et de l'adaptation des méthodes pour obtenir une meilleure estimation.

• L'échantillonnage en grappes a un pourcentage d'erreur plus élevé inhérent.