Starten Sie mit Voxcos ultimativem Leitfaden für Stichprobenmethoden
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Forscher führen Online-Umfragen durch, um Meinungen zu verstehen, die für ihre Zielgruppe (die Bevölkerung, die mit dem Produkt oder Angebot interagiert) relevant sind. Um die Qualität der aus der Umfrage gewonnenen Erkenntnisse zu verbessern, ist es daher wichtig, dass die Forscher wissen, wer in die Umfrage einbezogen werden soll.
Vor der Durchführung von Umfragen mithilfe von Online-Umfrage-Software können Forscher Marktforschungstools verwenden, die über Umfrage-Panel-Manager verfügen, um Stichproben zu erstellen und so hohe Antwortquoten zu gewährleisten.
Cluster Sampling ist eine Art der Wahrscheinlichkeitsstichprobe. Das bedeutet, dass bei der Verwendung von Clusterstichproben jede Einheit/Person in der Grundgesamtheit eine gleiche und bekannte Chance hat, in die Stichprobengruppe aufgenommen zu werden.
Bei dieser Methode der Stichprobenziehung unterteilen die Forscher die Grundgesamtheit in intern heterogene und extern homogene Teilpopulationen, die als Cluster bezeichnet werden. Die Cluster sind äußerlich homogen, da sie durch ein gemeinsames Merkmal/Kriterium zusammengefasst zu sein scheinen, sind aber innerlich heterogen, da die Teilpopulationen innerhalb der Cluster unterschiedlich zusammengesetzt sind.
Cluster können durch verschiedene Städte in einem Land, verschiedene Gebiete in einer Stadt, verschiedene Organisationen, verschiedene Universitäten, verschiedene Industriegebiete usw. unterteilt werden. Nachdem diese Cluster festgelegt wurden, wählen die Forscher bestimmte Cluster aus und eliminieren den Rest.
Wenn Sie beispielsweise eine Studie über alle Städte in den Vereinigten Staaten durchführen, können Sie mit Hilfe von Cluster-Stichproben bestimmte Städte oder Cluster ausschließen, um Ihre endgültige Stichprobengruppe auszuwählen.
In der Regel gibt es drei Arten von Clusterstichproben:
Wenn wir im Zusammenhang mit Stichproben von „Stufen“ sprechen, ist damit die Anzahl der Schritte gemeint, die zur Auswahl der gewünschten Stichprobengruppe unternommen werden. Im Folgenden werden die drei Haupttypen des Cluster Sampling erläutert:
Einstufiges Sampling
Bei der einstufigen Stichprobenziehung, die auch als einstufiges Cluster Sampling bezeichnet wird, wird jedes Element innerhalb der ausgewählten Cluster in die Stichprobengruppe aufgenommen. Dies ist oft nicht durchführbar, wenn die Zielpopulation sehr groß ist und die Cluster zu groß sind, um sie vollständig zu erfassen.
Wenn Sie beispielsweise eine Studie über den Konsum von Limonaden in einer bestimmten Stadt durchführen möchten, könnten Sie die Stadt mit Hilfe der Flächenstichprobe in verschiedene Gebiete, so genannte Cluster, unterteilen und dann bestimmte Cluster für die Stichprobengruppe auswählen.
Zweistufige Stichprobenziehung
Die zweistufige Stichprobenziehung ist eine praktikablere und realistischere Methode der Stichprobenziehung in Fällen, in denen die Grundgesamtheit zu groß oder über ein großes geografisches Gebiet verstreut ist. Bei dieser Methode werden einfache Zufallsstichproben (manchmal werden auch andere Stichprobenverfahren wie systematische Stichproben verwendet) verwendet, um Elemente aus den ausgewählten Clustern auszuwählen und so den gewünschten Stichprobenumfang weiter einzugrenzen.
Wenn Ihre Stichprobe auch nach der Eliminierung der nicht ausgewählten Cluster zu groß ist, können Sie die Stichprobe in zwei Schritten weiter eingrenzen. Bei der zweistufigen Stichprobe können Sie einfache Zufallsstichproben verwenden, um Elemente aus den einzelnen ausgewählten Clustern auszuwählen. Die Einheiten der eingegrenzten Stichprobengruppe sind die ausgewählten Befragten für die Studie über den Limonadenkonsum.
Mehrstufige Stichprobenziehung
Bei der mehrstufigen Stichprobe wird die zweistufige Stichprobe um einen oder mehrere Schritte erweitert, um die gewünschte Stichprobengruppe zu erhalten. Das bedeutet, dass die Forscher mehrere Schritte unternehmen, um die gewünschte Stichprobe zu erhalten, und bei jedem Schritt bleibt eine immer kleinere Stichprobengruppe übrig.
Dies ist die komplexeste der drei Methoden, aber auch die vorteilhafteste für sehr große und/oder geografisch verstreute Populationen.
Um das Beispiel der Studie zum Limonadenkonsum weiter auszubauen, nehmen wir an, dass die zu untersuchende Stadt eine sehr bevölkerungsreiche Stadt wie New York ist. In einem solchen Fall ist es wahrscheinlich, dass Sie auch nach der Durchführung einer zweistufigen Stichprobe nicht die gewünschte Stichprobengröße erreichen. Sie können dann weitere Schritte unternehmen, um die gewünschte Stichprobengröße mit Hilfe einer mehrstufigen Stichprobe zu erreichen.
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Dies sind die folgenden Schritte zur Durchführung einer einstufigen Cluster-Stichprobe:
Schritt 1: Entscheiden Sie sich für eine Zielpopulation und die gewünschte Stichprobengröße.
Schritt-2: Aufteilung der Zielpopulation in Cluster nach bestimmten Kriterien.
Schritt-3: Auswahl von Clustern mit Hilfe von Zufallsmethoden unter Berücksichtigung des gewünschten Stichprobenumfangs.
Schritt-4: Erhebung von Daten aus der endgültigen Stichprobengruppe.
Wenn die gewünschte Stichprobengröße nicht durch eine einstufige Stichprobe erreicht werden kann, können weitere Schritte unter Verwendung einer zweistufigen oder mehrstufigen Stichprobe unternommen werden.
Die Verwendung von Clusterstichproben bietet eine Reihe von Vorteilen, wie zum Beispiel
Clusterstichproben sind relativ einfach zu implementieren.
Diese Stichprobenmethode ist im Gegensatz zu anderen Formen der Wahrscheinlichkeitsstichprobe, wie z. B. der einfachen Zufallsstichprobe, kostengünstiger und zeitsparender.
Wenn die Grundgesamtheit ordnungsgemäß geclustert wird, können Cluster-Stichproben sehr zuverlässige/gültige Ergebnisse liefern, da die ausgewählte Stichprobengruppe ähnliche Merkmale der Grundgesamtheit widerspiegelt.
Wie bei den Vorteilen gibt es auch bei der Verwendung von Cluster-Stichproben eine Reihe von Nachteilen
Die Ergebnisse von Cluster-Stichproben können ungenau sein, wenn die Cluster nicht richtig erstellt wurden. Die Ergebnisse sind in der Regel nicht so valide wie die einer einfachen Zufallsstichprobe.
Die Ergebnisse sind in der Regel auch schwierig zu berechnen und zu interpretieren.
Diese Methode der Stichprobenziehung ist im Vergleich zu anderen Formen der Stichprobenziehung oft schwierig zu planen und durchzuführen.
Bei Cluster-Stichproben ist auch die Gefahr eines hohen Stichprobenfehlers relativ groß. Ermitteln Sie Ihre Fehlermarge mit dem Fehlermargenrechner.
Clusterstichproben sind sinnvoller, wenn eine Erhebung in einer größeren Grundgesamtheit durchgeführt werden muss. Wenn die Grundgesamtheit so groß ist, dass Sie sie als Ganzes befragen können, kommt die Cluster-Stichprobe zum Einsatz.
Die Erstellung von Cluster-Stichproben, die die Zielpopulation repräsentieren, hilft, Verzerrungen in den Umfrageergebnissen zu verringern.
Die Flächenstichprobe ist ein Beispiel für eine Cluster-Stichprobe.
Eine Bäckereibesitzerin plant, ihr Geschäft zu erweitern. Zuvor möchte sie wissen, wie viele Menschen in der Nachbarschaft ihre Backwaren kaufen. Sie unterteilt die Nachbarschaft in mehrere Bereiche und wählt zufällig Kunden aus, um Cluster-Stichproben zu bilden. Dann befragt sie jedes Mitglied aus der Nachbarschaft, das sie für ihre Untersuchung ausgewählt hat.
Angenommen, die Geschäftsleitung eines Spielzeugherstellers möchte untersuchen, wie sich alle seine Verkaufsstellen auf dem Markt verhalten. Die Geschäftsleitung teilt die Verkaufsstellen nach ihrem Standort ein und wählt nach dem Zufallsprinzip Stichproben zur Bildung von Clustern aus. Anhand der Cluster-Stichprobe wird dann die Leistung aller Verkaufsstellen untersucht.
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Sowohl bei der Cluster-Stichprobe als auch bei der geschichteten Stichprobe wird die Grundgesamtheit in Untergruppen aufgeteilt. Worin besteht also der Unterschied zwischen den beiden? Hier ist der Unterschied:
Das Hauptziel bei der Cluster-Stichprobe ist es, die Kosten zu senken, während es bei der geschichteten Stichprobe darum geht, die Grundgesamtheit genau zu repräsentieren und Ergebnisse zu erhalten, die die Grundgesamtheit angemessen wiedergeben.
Die Untergruppen bei der Cluster-Stichprobe werden als Cluster bezeichnet, nicht alle dieser Cluster werden in die Stichprobengruppe aufgenommen, und einige werden ausgeschlossen. Bei der geschichteten Zufallsstichprobe hingegen werden Elemente aus jeder Untergruppe (auch als Schichten bezeichnet) ausgewählt, so dass jede Schicht in der Stichprobengruppe gleichmäßig vertreten ist.
Bei der geschichteten Zufallsstichprobe werden Elemente aus jeder Schicht ausgewählt, während bei der Cluster-Stichprobe ganze Cluster ausgewählt werden, um Teil der Stichprobengruppe zu sein.
Bei geschichteten Zufallsstichproben ist die Teilpopulation innerhalb jeder Schicht homogen. Im Gegensatz dazu ist die Teilgesamtheit jedes Clusters heterogen.
Bei geschichteten Zufallsstichproben wird die gesamte Grundgesamtheit für den Stichprobenrahmen benötigt, bei Cluster-Stichproben dagegen nur ausgewählte Cluster.
Sind Sie auf der Suche nach den besten Forschungsinstrumenten?
Eine Cluster-Stichprobe ist eine Wahrscheinlichkeitsstichprobenmethode, bei der Forscher die Grundgesamtheit in Cluster oder kleinere Gruppen unterteilen. Der Forscher wählt dann nach dem Zufallsprinzip aus den Cluster-Stichproben aus, um Untersuchungen durchzuführen und Daten zu sammeln.
Cluster-Stichproben sind die kleineren Gruppen, die nach der Aufteilung der größeren Grundgesamtheit gebildet werden. Die Cluster-Stichproben repräsentieren die größere Grundgesamtheit, da sie die Merkmale der gesamten Zielpopulation aufweisen.
Clusterstichproben werden verwendet, wenn die Zielpopulation oder der gewünschte Stichprobenumfang zu groß ist, um den Forscher als Ganzes zu befragen.
Es gibt drei Arten von Cluster-Stichproben.
Einstufige Clusterstichprobe: Eine Art der Cluster-Stichprobe, bei der jeder ausgewählte Cluster beprobt wird.
Zweistufiges/zweistufiges Cluster Sampling: Die Forscher erheben Daten aus einer Zufallsstichprobe, die jedes der ausgewählten Cluster umfasst.
Mehrstufige Cluster-Stichproben: Der Forscher nimmt so lange Zufallsstichproben aus den Clustern, bis er die gewünschte oder überschaubare Stichprobe erreicht hat.
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