Différence entre le cluster et l'échantillonnage stratifié

Cluster vs échantillonnage stratifié

Les enquêtes sont utilisées dans toutes sortes de recherches dans les domaines du marketing, de la santé et de la sociologie. Ils sont généralement effectués en prenant un échantillon d'une population parce que faire une enquête sur l'ensemble de la population coûterait cher. En plus de cela, l'échantillonnage rend la collecte de données plus rapidement car elle se concentre uniquement sur une petite partie de la population. Il garantit également la véracité et l'exactitude des données recueillies et son uniformité et sa similitude.

Avant que l'échantillonnage puisse être effectué, il est nécessaire de spécifier la population concernée, le cadre d'échantillonnage, la méthode d'échantillonnage, la taille de l'échantillon et les éléments ou événements à mesurer ou à échantillonner. Après cela, l'échantillonnage réel et la collecte de données peuvent alors être effectués. Il existe plusieurs méthodes d'échantillonnage que les chercheurs peuvent utiliser, dont certaines sont: un échantillonnage aléatoire simple, un échantillonnage systématique, une probabilité proportionnelle à l'échantillonnage de taille, un échantillonnage aléatoire apparié, un échantillonnage de quotas, un échantillonnage de ligne, un échantillonnage d'événements, un échantillonnage stratifié et un échantillonnage de cluster.

L'échantillonnage stratifié est une méthode d'échantillonnage dans laquelle la population est divisée en plusieurs strates ou catégories et un échantillon est prélevé sur chaque strate. Cette méthode est très efficace et aide les chercheurs à obtenir suffisamment d'indices sur des groupes spécifiques dans la population. Chaque strate peut être approchée différemment en fournissant aux chercheurs un outil pour savoir quelle approche fonctionne le mieux. Bien qu'il y ait des avantages à utiliser l'échantillonnage stratifié, il y a également quelques inconvénients à l'utiliser.

Un inconvénient est que l'échantillonnage stratifié nécessiterait un plus grand nombre d'échantillons de la population car les échantillons doivent être divisés en plusieurs strates. Cela signifierait des coûts supplémentaires pour les chercheurs.

L'échantillonnage en grappes, en revanche, est une méthode d'échantillonnage dans laquelle la population est divisée en groupes qui sont déjà regroupés dans certaines zones ou temps, et un échantillon est prélevé sur chaque groupe. Il peut s'agir d'un échantillonnage en deux étapes ou d'un échantillonnage à plusieurs étages. C'est le coût et le temps efficace car il n'implique pas de collecte de détails sur tous les éléments de la population. L'inconvénient de cette méthode est qu'un cluster choisi peut être partiel et faire devenir inexact les estimations.

Résumé:

1.La méthode d'échantillonnage stratifiée est une méthode d'échantillonnage dans laquelle une population est divisée en plusieurs strates, et un échantillon est prélevé sur chaque strate. L'échantillonnage en grappes est une méthode d'échantillonnage dans laquelle la population est divisée en 2.Clusters qui existent déjà dans une certaine zone, et un échantillon est prélevé sur chaque cluster.
3.L'échantillonnage stratifié est très efficace et vise à fournir des données statistiques précises tandis que l'échantillonnage en cluster vise à augmenter l'efficacité de l'échantillonnage.
4.L'échantillonnage stratifié prend plus de temps à accomplir tandis que l'échantillonnage en grappes est efficace.
5.L'échantillonnage stratifié nécessite un plus grand nombre d'échantillons car la population est divisée en plusieurs strates tandis que l'échantillonnage en grappes ne.
6.L'échantillonnage en grappes est très rentable car les échantillons sont déjà spécifiés tandis que l'échantillonnage stratifié peut être coûteux.
7.L'échantillonnage stratifié permet aux chercheurs d'utiliser différentes approches pour chaque strate et de voir quelle approche fonctionne le mieux tandis que l'échantillonnage en grappes ne.