درک تفاوت‌های بین روش‌های نمونه‌گیری برای درک نحوه خواندن مجموعه‌های مختلف داده مفید است. روش‌های نمونه‌گیری طبقه‌ای و خوشه‌ای مزایای مختلفی را ارائه می‌کنند که می‌تواند به محققان در افزایش دقت آنها کمک کند. می توانید از این روش ها برای ایجاد آزمایش های ظریف تر برای موضوعات پیچیده استفاده کنید.
در این مقاله از ایوسی، تفاوت‌های بین نمونه‌گیری خوشه‌ای و طبقه‌ای را بررسی می‌کنیم، نکاتی را برای کمک به شما در انتخاب استراتژی نمونه‌گیری مناسب برای پروژه تحقیقاتی خود ارائه می‌کنیم و نمونه‌ای از هر روش ارائه می‌دهیم.
نمونه گیری خوشه ای چیست؟
نمونه‌گیری خوشه‌ای روشی برای جمع‌آوری داده‌های تحقیق است که خوشه‌های تصادفی را به عنوان نمونه پژوهش از یک جامعه معین انتخاب می‌کند. این نوع نمونه‌برداری ممکن است یک بار برای یک آزمایش انجام شود، یا بخش‌های مختلف جمعیت‌های انتخابی ممکن است مراحل بیشتری از تقسیم‌بندی را پشت سر بگذارند. محققان ممکن است بین دو یا چهار مرحله مختلف جداسازی را برای ایجاد خوشه‌های بزرگتر یا کوچکتر انتخاب کنند. این انتخاب تصادفی است و شرکت کنندگان را ملزم به رعایت الزامات از پیش تعیین شده نمی کند.
نمونه گیری طبقه ای چیست؟
نمونه‌گیری طبقه‌ای یا نمونه‌گیری سهمیه‌ای تصادفی، روشی برای جمع‌آوری داده‌ها است که اعضای یک جمعیت را در یک گروه همگن قرار می‌دهد، که در غیر این صورت به عنوان گروهی از افراد با توزیع مشابه شناخته می‌شود. از میان این گروه از شرکت کنندگان، محققان می توانند افراد را به صورت تصادفی برای تشکیل گروه های کوچکتر انتخاب کنند. این اعضا باید الزامات از پیش تعیین شده را برای کمک به ایجاد گروه بندی همگنی که محققان به دنبال آن هستند برآورده کنند.
موارد مرتبط: نمونه گیری احتمالی در مقابل نمونه گیری غیراحتمالی: تفاوت چیست؟
خوشه ای در مقابل نمونه گیری طبقه ای
در حالی که هر دوی این روش‌ها به طور گسترده در تحقیقات مورد استفاده قرار می‌گیرند، برای افراد مفید است که تفاوت‌ها و شباهت‌های بین آنها را بررسی کنند تا مشخص کنند کدامیک برای استفاده از آنها مناسب‌تر است. در اینجا تفاوت های اصلی بین نمونه گیری خوشه ای و نمونه گیری طبقه ای وجود دارد:
تفاوت های گروهی و ایجاد
در نمونه‌گیری طبقه‌ای، ممکن است متوجه شوید که کاربران قبلاً به گروه‌های قبلی از افراد معروف به لایه‌ها منتقل شده‌اند. اقشار دسته ای از اعضایی را تعیین می کنند که شرایط ورود از پیش تعیین شده را برآورده کرده اند و خود را از نمونه گیری تصادفی متمایز می کنند. با نمونه‌گیری خوشه‌ای، می‌توانید انتظار داشته باشید که افراد تحت هیچ گونه ارزیابی پیش مرتب‌سازی یا تعیین کلاس قرار نگرفته باشند و انتخاب تصادفی است. هیچ کلاسی وجود ندارد و تنها موانعی که هنگام انتخاب اعضا وجود دارد در خوشه‌های انتخابی تصادفی است که در هر مرحله تعیین می‌شوند.
علیرغم تمایز در سطح گروه، هر دو روش به هدف نهایی مشابه ایجاد تحقیقات جامع کمک می کنند. چه نمونه‌گیری خوشه‌ای را در مقابل نمونه‌گیری طبقه‌ای انتخاب کنید، داده‌های شما می‌توانند به خوبی سازماندهی شوند تا حداکثر خوانایی را داشته باشند.
مطالب مرتبط: ۲۰ نوع طراحی تحقیق که می توانید برای تحقیق خود استفاده کنید
زمان استفاده
فرآیند تعیین اینکه کدام گروه بندی مناسب است نیز نقطه تمایز بین نمونه گیری خوشه ای و طبقه ای است. برای نمونه هایی که ناهمگن هستند، به این معنی که به دلیل انواع عوامل از پیش تعیین شده پویا هستند، می توانید از روش نمونه طبقه بندی شده استفاده کنید. از طرف دیگر، اگر جمعیت نمونه شما همگن است، می توانید استفاده از روش نمونه خوشه ای را بدون به خطر انداختن یکپارچگی پروژه کارآمدتر در نظر بگیرید.
موارد مرتبط: انواع نمونه گیری: انتخاب بهترین انواع و مواردی که باید از آنها اجتناب شود
اهداف
هنگامی که محققان آزمایشی را می سازند، معمولاً هدف و استفاده از هر روش نمونه گیری را در نظر می گیرند. نمونه‌گیری طبقه‌ای به کاربران کمک می‌کند تا جمعیت را محدود کنند، که منجر به داده‌های هدفمندتر و دقیق‌تر برای مناطق فشرده مطالعه می‌شود. نمونه‌گیری خوشه‌ای مزایای و هدف بیشتری را ارائه می‌کند، زیرا می‌تواند به دلیل ساختار طراحی ساده‌تر، سطوح بالاتری از کارایی را به همراه داشته باشد و مقرون به صرفه‌تر باشد. محققان ممکن است زمان و سرمایه گذاری خود را با استفاده از روش گروه بندی محدودتر به حداکثر برسانند.
مطالب مرتبط: تحقیقات اولیه چیست؟ (با نکات و مزایای بازاریابی)
تعیین انشعاب
انشعاب در تحقیق به معنای فرآیند تقسیم گروه های مختلف است. معمولاً، گروه‌ها به حداقل دو گروه تقسیم می‌شوند و ممکن است طبق پارامترهای آزمایش در معرض مراحل تقسیم اضافی قرار گیرند. در گروه‌بندی‌های طبقه‌ای، محققین عامل انشعاب هستند و می‌توانند متغیرهای مختلف فرآیند جداسازی را کنترل کنند. روش دیگر، نمونه‌گیری خوشه‌ای به فرآیند جداسازی مصنوعی پایبند نیست و کاملاً تصادفی است.
نکاتی برای انتخاب استراتژی نمونه گیری
در طراحی آزمایشی، محققان به یک استراتژی نمونه گیری نیاز دارند که با اهداف آزمایش آنها همسو باشد و مجموعه داده های مرتبط را در اختیار آنها بگذارد. در اینجا لیستی از نکاتی وجود دارد که به شما کمک می کند تا یک استراتژی نمونه گیری موثر برای تحقیق خود انتخاب کنید:
-
اهداف آزمایش را تعیین کنید. روشن کردن دامنه ایده آل تحقیق و شناسایی چشم انداز خود برای آزمایش می تواند به مؤثرتر و دقیق تر کردن فرآیند جمع آوری و گردآوری داده ها کمک کند.
-
تصمیم بگیرید که برای موفقیت به چه نوع داده هایی نیاز دارید. در نظر بگیرید که چه نوع داده ای با طراحی آزمایش مرتبط است. این می تواند به شما در تعیین بهترین نوع استراتژی نمونه گیری برای آزمایش یا تجزیه و تحلیل آماری کمک کند.
-
نحوه جمع آوری داده ها را انتخاب کنید. اگر می خواهید متغیرهای از پیش تعیین شده را با دقت هدف قرار دهید، می توانید از نمونه گیری طبقه ای استفاده کنید. اگر می‌خواهید آزمایشی را به روشی سریع و کلی اجرا کنید، نمونه‌گیری خوشه‌ای ممکن است مناسب‌تر و کارآمدتر باشد.
-
متغیرهای اضافی را در نظر بگیرید. ممکن است متغیرهای دیگری مانند زمان در دسترس و هزینه مربوط به هر یک از گزینه ها را در نظر بگیرید. اگر مربوط به پروژه است، ممکن است قبل از تصمیم گیری نهایی، با محققان همکار صحبت کنید تا ترجیحات و نظرات آنها را جمع آوری کنید.
نمونه ای از نمونه گیری خوشه ای در مقابل نمونه گیری طبقه ای
در زیر نمونه‌هایی وجود دارد که تفاوت‌های بین نمونه‌گیری خوشه‌ای و طبقه‌ای را در محیط آزمایشگاه نشان می‌دهد:
نمونه نمونه گیری خوشه ای
یک تیم تحقیقاتی می‌خواهد توانایی پروانه‌های بال‌های بنفش را برای تحمل دمای پایین‌تر از ۵۰ درجه فارنهایت مطالعه کند. نمونه برداری باید به سرعت انجام شود تا ضرب الاجل پروژه انجام شود. ذینفعان مایلند پروانه های بال بنفش را در تمام مراحل رشد در برابر عناصر بررسی کنند، بنابراین به تیم تحقیقاتی اجازه می دهند که از ساختار نمونه خوشه ای استفاده کنند تا هم مقرون به صرفه و هم کارآمد باشد.
نمونه نمونه گیری طبقه ای
یک محقق در حال ارزیابی سودمندی یک نسخه در برابر درد مزمن است. آنها در حال طراحی این آزمایش هستند و مایلند افرادی را که ۶۵ سال یا بیشتر دارند و کسانی که بیش از ۵ سال موارد ناراحتی داشته اند آزمایش کنند. محقق بین استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای و طبقه‌ای برای آزمایش مشورت می‌کند. آنها تعیین می کنند که بهترین روش یک روش نمونه گیری طبقه ای است زیرا می تواند به اطمینان حاصل شود که پیچیدگی و دقت داده ها در نتایج برای جمعیت خاص نشان داده می شود.