Многоступенчатый отбор проб

В статистике многоступенчатая выборка представляет собой поэтапный отбор выборок с использованием все меньших и меньших единиц выборки на каждом этапе.

Многоступенчатая выборка может представлять собой сложную форму кластерной выборки , поскольку это тип выборки, который предполагает разделение генеральной совокупности на группы (или кластеры). Затем случайным образом выбираются один или несколько кластеров и производится выборка всех участников выбранного кластера.

Использование всех элементов выборки во всех выбранных кластерах может быть непомерно дорогим или ненужным. В этих обстоятельствах становится полезной многоэтапная кластерная выборка. Вместо использования всех элементов, содержащихся в выбранных кластерах, исследователь случайным образом выбирает элементы из каждого кластера. Построение кластеров – это первый этап. Решение о том, какие элементы кластера использовать, — это второй этап. Этот метод часто используется, когда полный список всех членов популяции не существует и неуместен.

В некоторых случаях можно применить несколько уровней кластерного отбора, прежде чем будут достигнуты окончательные элементы выборки. Например, обследования домохозяйств, проводимые Австралийским статистическим бюро, начинаются с разделения столичных регионов на «районы сбора» и выбора некоторых из этих районов сбора (первый этап). Выбранные районы сбора затем делятся на блоки, и блоки выбираются внутри каждого выбранного района сбора (второй этап). Далее в каждом выбранном блоке перечисляются жилые помещения, и некоторые из этих жилищ выбираются (третий этап). Этот метод исключает необходимость создания списка каждого жилья в регионе и необходим только для выбранных кварталов. В отдаленных районах используется дополнительный этап кластеризации, чтобы снизить потребность в поездках.

Хотя кластерная и стратифицированная выборка имеют некоторое внешнее сходство, они существенно различаются. При стратифицированной выборке случайная выборка формируется из всех страт, тогда как при кластерной выборке изучаются только выбранные кластеры либо в одно-, либо в многоступенчатом режиме.

Преимущества

• Стоимость и скорость проведения опроса
• Удобство поиска выборки опроса
• Обычно более точная, чем кластерная выборка для выборки того же размера.

Недостатки

• Не так точно, как простая случайная выборка. если выборка одинакового размера
• Больше тестирования провести сложно

См. также

• Статистика

Внешние ссылки

• Заметки Хэдли