Стратифицирана проба срещу клъстерна проба
  

В статистиката, особено при провеждане на проучвания, е важно да се получи обективна извадка, така че резултатът и прогнозите, направени по отношение на населението, са по-точни. Но при простата случайна извадка съществува възможност за избор на членове на извадката, която е предубедена; с други думи, тя не представя населението справедливо. Следователно, стратифицирано вземане на проби и клъстерно вземане на проби се използват за преодоляване на пристрастията и проблемите с ефективността на простото случайно вземане на проби.

Стратифицирано вземане на проби

Стратифицираната случайна извадка е метод за вземане на проби, при който популацията първо се разделя на слоеве (А прослоят е хомогенна подгрупа от популацията). Тогава се взема обикновена произволна проба от всеки слой. Резултатите от всички комбинирани слоеве представляват извадката. Следват примери за възможни слоеве в населението

• За население от държава, мъжки и женски слоеве

• За хора, работещи в град, резиденти и нерезиденти

• За студенти в колеж, бели, черни, испански и азиатски слоеве

• За аудитория на дебат относно теологията, протестантските, католическите, еврейските, мюсюлманските слоеве

В този процес, вместо да се вземат проби на случаен принцип от популацията, популацията се разделя на групи, използвайки присъща характеристика на елементите (хомогенни групи). Тогава от групата се вземат случайни проби. Количеството произволни проби, взети от всяка група, зависи от броя на елементите в групата.

Това позволява да се направи вземане на проби, без пробата от една група да е по-голяма от броя на извадките, изисквани от тази конкретна група. Ако броят на елементите от определена група е по-голям от необходимото количество, прекъсване в разпределението може да доведе до грешни интерпретации.

Стратифицираната извадка дава възможност за използване на различни статистически методи за всеки слой, което помага за подобряване на ефективността и точността на оценката.

Клъстерна проба

Кластерната случайна извадка е метод за вземане на проби, при който популацията първо се разделя на клъстери (Клъстерът е хетерогенна подгрупа от популацията). След това се взема обикновена случайна извадка от клъстери. Всички членове на избраните клъстери заедно съставят извадката. Този метод често се използва, когато естествените групировки са очевидни и налични.

За пример, помислете за проучване за оценка на участието на учениците от гимназията в извънкласните дейности. Вместо да се избират случайни студенти от студентската популация, изборът на клас като проби за изследването е клъстерна извадка. Тогава всеки член на класа е интервюиран. В този случай класовете са групи от студентското население.

При клъстерна извадка клъстерите се избират произволно, а не индивидите. Приема се, че всеки клъстер сам по себе си е безпристрастно представяне на популацията, което означава, че всеки от клъстерите е разнороден.

Каква е разликата между стратифицирана проба и клъстерна проба?

• При стратифицирана извадка популацията се разделя на хомогенни групи, наречени слоеве, като се използва атрибут на пробите. Тогава се подбират членове от всяка прослойка и броят на взетите проби от тези слоеве е пропорционален на присъствието на слоевете в популацията.

• При клъстерна извадка популацията се групира в клъстери, предимно на базата на местоположение, след което клъстерът се избира произволно.

• При клъстерно вземане на проби, клъстер се избира произволно, докато при стратифицираните членове за изваждане се избират произволно.

• При стратифицирано вземане на проби всяка използвана група (слоеве) включва хомогенни членове, докато при клъстерна проба клъстерът е хетерогенен.

• Стратифицираната извадка е по-бавна, докато клъстерната проба е сравнително по-бърза.

• Стратифицираните проби имат по-малка грешка поради факторинг в присъствието на всяка група в популацията и адаптиране на методите за получаване на по-добра оценка.

• Клъстерната извадка има присъщ по-висок процент грешки.