نیاز به بررسی یک قسمت بزرگ از جمعیت دارید اما وقت و پول کم دارید؟ به نمونه‌گیری خوشه‌ای فکر کنید، نمونه‌گیری خوشه‌ای، روشی کارآمد و مناسب برای جمع‌آوری داده‌ها در یک پراکندگی جغرافیایی است. در این وبلاگ از یوچک، ما که نمونه‌گیری خوشه‌ای چگونه کار می‌کند، انواع مختلف آن، مزایا و معایب این تکنیک و موارد دیگر را توضیح خواهیم داد.
نمونه‌گیری خوشه‌ای در آمار چیست؟
نمونه‌گیری خوشه‌ای یک تکنیک است که معمولاً زمانی مورد استفاده قرار می‌گیرد که یک پژوهشگر قادر به جمع‌آوری داده از تمام جمعیت یا منطقه جغرافیایی نباشد. چرا؟ بررسی یک منطقه بزرگ می‌تواند گران و زمان‌بر باشد؛ همچنین تجزیه و تحلیل آن را پیچیده‌تر می‌کند. با این رویکرد، شما مناطق بزرگ را به خوشه‌های کوچکتر تقسیم می‌کنید. به عنوان مثال، یک پژوهشگر که می‌خواهد رفتارهای خرید آنلاین تمام بزرگسالان بالای 18 سال در ایالات متحده را درک کند، بررسی تمام جمعیت کار بسیار بزرگی خواهد بود. بنابراین، به جای این کار، هر ایالت به عنوان یک خوشه جداگانه مورد استفاده قرار می‌گیرد. سپس افراد به صورت تصادفی از بین خوشه‌ها انتخاب شده و نمونه تشکیل می‌شود.
انواع نمونه‌گیری خوشه‌ای
این روش تحقیق به سه نوع تقسیم می‌شود: یک مرحله‌ای، دو مرحله‌ای و چند مرحله‌ای. این دسته‌بندی‌ها بر اساس تعداد مراحلی است که برای به حد مدیریت رساندن نمونه لازم است. این معمولاً بر اساس نیاز به دقت و همچنین محدودیت‌های زمان و بودجه تعیین می‌شود.
نمونه‌گیری خوشه‌ای یک مرحله‌ای
در این تکنیک، نمونه‌گیری تنها یک بار انجام می‌شود. به عنوان مثال، فرض کنید یک پژوهشگر می‌خواهد میانگین نمره انگلیسی دانش‌آموزان دبیرستانی در یک ایالت خاص را درک کند. البته، سخت است که هر دانش‌آموز دبیرستانی در ایالت را بررسی کنید. بنابراین، پژوهشگر شهرها را به صورت تصادفی انتخاب می‌کند (خوشه‌ها) تا یک نمونه تشکیل دهد و در داخل خوشه‌ها نیز بررسی انجام می‌دهد.
نمونه‌گیری خوشه‌ای دو مرحله‌ای (یا نمونه‌گیری دومرحله‌ای)
در این روش، پژوهشگر یک مرحله را به مرحله‌ای بیشتر ارتقا می‌دهد تا میزان نمونه‌گیری لازم را کاهش دهد. با استفاده از همان مثالی که قبلاً داده شد، به جای اینکه هر دانش‌آموز در هر خوشه را بررسی کند، پژوهشگر فقط تعداد کمی از دانش‌آموزان از هر خوشه را با اعمال نمونه‌گیری تصادفی یا نمونه‌گیری سیستماتیک مورد بررسی قرار می‌دهد.
نمونه‌گیری خوشه‌ای چند مرحله‌ای
زمانی که زمان و بودجه بسیار محدود هستند، پژوهشگر می‌تواند ادامه دهد و خوشه را تقسیم کند و نمونه‌های تصادفی به اندازه‌ی هر بار کوچکتر و کوچکتر انتخاب کند. این روش ممکن است به اندازه‌ی کافی دقیق نباشد، بنابراین معمولاً زمانی کاربرد دارد که زمان و بودجه بسیار محدود باشند. حالا، پژوهش ممکن است خوشه‌های شهری را به خوشه‌های مدرسه تقسیم کند و دانش‌آموزان را به صورت تصادفی از هر مدرسه انتخاب کند. نمونه‌گیری تصادفی اطمینان می‌حاصل می‌کند که همه افراد احتمال یکسانی از انتخاب دارند.
چگونه نمونه‌گیری خوشه‌ای انجام می شود؟
بهترین راه برای شروع به هر روشی که انتخاب کرده‌اید چیست؟ این چهار مرحله را دنبال کنید.
1. تعریف جمعیت خود
برای شروع، مهم است جمعیتی که باید مورد مطالعه یا بررسی قرار گیرد را به وضوح تعریف کنید.
مثال: تمام دانش‌آموزان دبیرستانی فلوریدا
2. تقسیم جمعیت خود به خوشه‌ها
حالا باید جمعیت خود را به خوشه‌ها تقسیم کنید. کیفیت این خوشه‌ها و اینکه چقدر به خوبی جمعیت بزرگتر را نمایندگی می‌کنند، دقت مطالعه یا بررسی شما را تعیین خواهد کرد. چند نکته را به یاد داشته باشید:
- جمعیت هر خوشه باید متنوع باشد و هر ویژگی ممکن از جمعیت مشخص شده را نمایان کند.
- هر خوشه باید یک توزیع مشابه از ویژگی‌ها به عنوان توزیع جمعیت بزرگتر داشته باشد.
- خوشه‌ها نباید با یکدیگر تداخل داشته باشند، به عبارت دیگر، دانش‌آموزان یکسان نباید در بیش از یک خوشه حضور داشته باشند.
- به طور خلاصه: هر خوشه باید نمایانگری کوچک از کل جمعیت باشد.
مثال: شما دانش‌آموزان دبیرستانی را بر اساس مدرسه به خوشه‌ها تقسیم می‌کنید. برای پوشش کل جمعیت، لازم است هر مدرسه در شهر مورد بررسی قرار گیرد. چون دانش‌آموزان تنها در یک مدرسه حضور دارند، تداخلی وجود نخواهد داشت.
۳. انتخاب تصادفی خوشه‌ها برای نمونه‌گیری شما
آیا اطمینان حاصل شده است که هر خوشه یک نمایندگی کوچک از کل جمعیت است؟ پس شروع به انتخاب تصادفی از داخل خوشه می‌کنید تا اعتبار نتایجتان را پشتیبانی کنید. این کار به شما یک انتخاب متنوع از دانش‌آموزان می‌دهد، به عنوان مثال، شما نمی خواهید نظرسنجی آنلاین را از اکثر دانش‌آموزان کلاس‌های پیشرفته بپردازید بلکه از همه کلاس‌ها این کار را انجام می دهید.
مثال: به هر مدرسه یک شماره اختصاص می‌دهید و از تولید عدد تصادفی برای انتخاب نمونه تصادفی از دانش‌آموزان استفاده می‌کنید.
۴. تعیین نوع نمونه‌گیری خوشه‌ای
اگر از نمونه‌گیری خوشه‌ای یک مرحله‌ای استفاده می‌کنید، حاضر به جمع‌آوری داده‌ها هستید. اگر از روش دو مرحله‌ای یا چند مرحله‌ای استفاده می‌کنید، زمان است که خوشه‌های خود را به یک گروه قابل مدیریت‌تر تقسیم کنید، همانطور که در بخش قبل توضیح داده شد. سپس، می‌توانید به جمع‌آوری داده‌ها بپردازید.
مزایای نمونه‌گیری خوشه‌ای
ما برخی از مزایا و معایب را پوشش داده‌ایم، اما به طور خلاصه، نمونه‌گیری خوشه‌ای عبارت است از:
- اقتصادی است: چرا که شما نمونه‌ای از جمعیت را مورد بررسی قرار می‌دهید و نه کل جمعیت، هزینه به شدت کاهش می‌یابد.
- زمان‌بر نیست: بررسی نمونه‌های کوچکتر از زمان بر بررسی کل جمعیت است.
- آسان‌تر تجزیه و تحلیل می‌شود: به جای مرور پتانسیلاً صدها هزار پاسخ، این تکنیک به شما این امکان را می‌دهد که پاسخ‌ها را به هزاران یا حتی صدها منحصر کنید (بر اساس اندازه نمونه).
- معتبر است: چون نمونه‌گیری خوشه‌ای از تصادف استفاده می‌کند، اگر جمعیت به درستی خوشه‌بندی شده باشد، نمونه شما ویژگی‌های جمعیت بزرگتر را منعکس خواهد کرد که به معنای اعتبار بالا است. البته، همانطور که به عمق چاه خرگوشی چند مرحله‌ای می‌روید و اندازه خوشه‌ها را کاهش می‌دهید، احتمالاً تأثیر منفی بر اعتبار خواهد داشت.
چه تفاوتی بین نمونه‌گیری خوشه‌ای و نمونه‌گیری لایه‌ای (Stratified Sampling) وجود دارد؟
این دو روش برخی از شباهت‌ها را به اشتراک می‌گذارند (مانند تکنیک خوشه‌ای، لایه‌های نمونه‌گیری لایه‌ای هم تصادفی و بی‌تداخل هستند). با این حال، نمونه‌گیری لایه‌ای لایه‌های خود را بر اساس جنسیت، سن، دین، ملیت، زمینه اجتماعی و غیره تقسیم می‌کند. این پیچیدگی به مطالعه یا نظرسنجی اضافه می‌کند، اما همچنین اطمینان از نمایندگی بیشتر از کل جمعیت را فراهم می‌کند.
نتیجه‌گیری
نمونه‌گیری خوشه‌ای یک روش عالی برای تحقیقگران است تا یک جمعیت کلی را بررسی کنند؛ بدون اینکه لازم باشد کل جمعیت را نظرسنجی کنند. این روش کارآمد، کارآگاهانه و به طور کلی قابل اعتماد است. آیا خوشه‌های خود را شناسایی کرده‌اید و آماده به شروع نظرسنجی هستید؟ یوچک شما را پوشش می‌دهد! نظرسنجی‌های ما به زیبایی طراحی شده، بسیار ایمن و واکنش‌پذیر در هر دستگاه هستند.
ساخت پرسشنامه آنلاین و فرم خود را رایگان شروع کنید!
یک روش برای مطالعه یا نظرسنجی آنلاین یک جمعیت بزرگ با تقسیم آن به گروه‌های کوچکتر، به نام خوشه‌ها. نمونه‌گیری یک مرحله‌ای (جمع‌آوری داده از هر واحد داخل خوشه‌ها)، نمونه‌گیری دومرحله‌ای (انتخاب نمونه‌های تصادفی از داخل خوشه‌ها)، و نمونه‌گیری چندمرحله‌ای (نمونه‌گیری تصادفی از داخل خوشه‌ها و ادامه تا رسیدن به اندازه نمونه قابل مدیریت). نمونه‌گیری تصادفی اطمینان حاصل می‌کند که نمونه یک نمایندگی خوب از جمعیت بزرگ است. این نیاز به انتخاب شرکت‌کنندگان به صورت تصادفی دارد تا مطمئن شوید که هر زیرمجموعه احتمال یکسانی از وجود در مطالعه یا نظرسنجی را دارد. یک روش نمونه‌گیری است که واحد‌های مختلف یا "لایه‌ها" یک نمونه بر اساس جمعیت کلی تقسیم می‌کند. این لایه‌ها بر اساس جنسیت، سن، دین، ملیت، زمینه اجتماعی و غیره تقسیم می‌شوند تا نمایندگی بیشتری از کل جمعیت فراهم شود.
سوالات متداول
نمونه‌گیری خوشه‌ای چیست؟
انواع نمونه‌گیری خوشه‌ای کدامند؟
نمونه‌گیری تصادفی چیست؟
نمونه‌گیری لایه‌ای چیست؟
