O amostras agrupadas É um tipo de método de amostragem usado quando grupos homogêneos são evidentes em uma população estatística, mas são internamente heterogêneos. É frequentemente usado em pesquisas de mercado.
Com esse método de amostragem, em vez de selecionar imediatamente todos os sujeitos de toda a população, o pesquisador realiza várias etapas para reunir sua amostra populacional. Primeiro, o pesquisador divide a população total em grupos separados, chamados clusters. Em seguida, selecione uma amostra aleatória simples dos grupos da população. Por fim, realiza sua análise tomando os dados amostrais desses grupos.
Para um tamanho de amostra aleatório fixo, o erro esperado é menor quando a maior quantidade de variação na população está presente internamente dentro dos grupos, e não entre os grupos..
Uma razão comum para usar a amostragem por conglomerados é reduzir os custos, aumentando a eficiência da amostragem. Isso difere da amostragem estratificada, em que o motivo é aumentar a precisão..
Índice do artigo
- A população é dividida em N grupos, chamados de clusters.
- O pesquisador seleciona aleatoriamente n grupos para incluí-los na amostra, onde n é menor que N.
- Cada elemento da população pode ser atribuído a um, e apenas um cluster.
- Idealmente, a população dentro de um cluster deve ser tão heterogênea quanto possível, mas deve haver homogeneidade entre os clusters. Cada cluster deve ser uma representação da população total em pequena escala.
Para escolher quais clusters incluir no estudo, uma técnica de amostragem aleatória é usada em qualquer cluster relevante..
Na amostragem por conglomerado de um estágio, todos os elementos dentro de cada um dos grupos escolhidos são incluídos na amostra..
Na amostragem por conglomerados em dois estágios, um subconjunto de elementos dentro dos grupos selecionados é selecionado aleatoriamente para ser incluído na amostra..
Deve ser usado somente quando economicamente justificado, quando a redução de custo supera a perda de precisão. É mais provável que isso ocorra nas seguintes situações.
Por exemplo, pode não ser possível listar todos os clientes de uma rede de lojas de ferragens.
No entanto, seria possível selecionar aleatoriamente um subconjunto de lojas (estágio 1) e, em seguida, entrevistar uma amostra aleatória de clientes que visitam essas lojas (estágio 2)..
Por exemplo, para conduzir entrevistas pessoais com enfermeiras de centro cirúrgico, pode fazer sentido selecionar aleatoriamente um hospital de uma amostra de hospitais (estágio 1) e, em seguida, entrevistar todas as enfermeiras de centro cirúrgico desse hospital..
Usando a amostragem por conglomerados, o entrevistador pode realizar muitas entrevistas em um único dia e em um único hospital.
Em contraste, a amostragem aleatória simples pode exigir que o entrevistador passe o dia inteiro viajando para conduzir uma única entrevista em um único hospital..
Pode ser mais barato do que outros planos de amostragem, por exemplo, menos custos de viagem e administração.
Este método de amostragem leva em consideração grandes populações. Uma vez que esses grupos são tão grandes, implementar qualquer outro método de amostragem seria muito caro.
Nesse método, uma grande preocupação com os gastos, como viagens, é consideravelmente reduzida..
Por exemplo, compilar as informações de uma investigação em cada domicílio de uma cidade seria muito caro, enquanto seria mais barato compilar as informações em vários quarteirões da cidade. Neste caso, as viagens serão bastante reduzidas.
Quando as estimativas são consideradas por qualquer outro método, uma variabilidade reduzida nos resultados é observada. Esta pode não ser uma situação ideal em todos os momentos.
Quando uma base de amostragem de todos os itens não está disponível, apenas a amostragem por conglomerados pode ser usada.
Se o grupo da população amostrada tem uma opinião tendenciosa, segue-se que toda a população tem a mesma opinião. Este pode não ser o caso real.
Existe um maior erro de amostragem, que pode ser expresso no chamado "efeito de desenho".
Os outros métodos probabilísticos fornecem menos erros do que este método. Por este motivo, não é recomendado para iniciantes.
A amostragem por conglomerados é usada para estimar altas taxas de mortalidade em casos como guerras, fomes e desastres naturais..
Uma ONG quer estabelecer uma amostra de crianças em cinco cidades vizinhas para fornecer-lhes educação.
Por meio de amostragem por conglomerados em um estágio, a ONG será capaz de selecionar populações (grupos) aleatoriamente para criar uma amostra para ajudar crianças sem instrução nessas cidades..
Um empresário está procurando saber o desempenho estatístico de suas fábricas, que estão distribuídas em várias partes dos Estados Unidos..
Levando em consideração o número de fábricas, o trabalho realizado em cada fábrica e o número de funcionários por fábrica, a amostragem em uma etapa consumiria muito dinheiro e tempo..
Portanto, opta-se por realizar uma amostragem em duas etapas. O proprietário cria amostras de trabalhadores de diferentes fábricas para formar os clusters. Em seguida, divida-os no tamanho de uma planta em estado operacional.
Uma amostragem por conglomerados em dois estágios foi formada usando outras técnicas de agrupamento, como amostragem aleatória simples, para iniciar os cálculos..
A amostragem por conglomerados geográficos é uma das técnicas mais amplamente implementadas.
Cada cluster é uma área geográfica. Uma vez que pode ser caro conduzir uma pesquisa em uma população geograficamente dispersa, uma economia maior pode ser alcançada do que com uma amostragem aleatória simples, agrupando os diferentes respondentes em um cluster dentro de uma área local..
Em geral, alcançar precisão equivalente nas estimativas requer o aumento do tamanho total da amostra, mas a economia de custos pode tornar esse aumento no tamanho da amostra viável..
Por exemplo, uma organização pretende realizar uma pesquisa para analisar o desempenho de smartphones na Alemanha..
Você pode dividir a população de todo o país em cidades (clusters) e também selecionar as cidades com a maior população. Também filtre aqueles que usam dispositivos móveis.
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