le échantillonnage en grappes C'est un type de méthode d'échantillonnage qui est utilisé lorsque des groupes homogènes sont évidents dans une population statistique, mais qu'ils sont intérieurement hétérogènes. Il est fréquemment utilisé dans les études de marché.
Avec cette méthode d'échantillonnage, au lieu de sélectionner immédiatement tous les sujets de l'ensemble de la population, le chercheur prend plusieurs étapes pour recueillir son échantillon de population. Premièrement, le chercheur divise la population totale en groupes distincts, appelés grappes. Ensuite, sélectionnez un échantillon aléatoire simple des groupes de population. Enfin, il effectue son analyse en prenant les données d'échantillon de ces groupes.
Pour une taille d'échantillon aléatoire fixe, l'erreur attendue est plus faible lorsque la plus grande variation de la population est présente à l'intérieur des groupes, et non entre les groupes..
Une raison courante d'utiliser l'échantillonnage en grappes est de réduire les coûts en augmentant l'efficacité de l'échantillonnage. Cela diffère de l'échantillonnage stratifié, où le motif est d'augmenter la précision..
Index des articles
- La population est divisée en N groupes, appelés clusters.
- Le chercheur sélectionne au hasard n groupes pour les inclure dans l'échantillon, où n est inférieur à N.
- Chaque élément de la population peut être affecté à un et un seul cluster.
- Idéalement, la population au sein d'une grappe devrait être aussi hétérogène que possible, mais il devrait y avoir une homogénéité entre les grappes. Chaque grappe doit être une représentation de la population totale à petite échelle.
Pour choisir les grappes à inclure dans l'étude, une technique d'échantillonnage aléatoire est utilisée dans n'importe quelle grappe pertinente..
Dans l'échantillonnage en grappes à un degré, tous les éléments de chacun des groupes choisis sont inclus dans l'échantillon..
Dans l'échantillonnage en grappes à deux degrés, un sous-ensemble d'éléments au sein des groupes sélectionnés est sélectionné au hasard pour être inclus dans l'échantillon..
Il ne doit être utilisé que lorsque cela est économiquement justifié, lorsque la réduction des coûts l'emporte sur la perte de précision. Cela est plus susceptible de se produire dans les situations suivantes.
Par exemple, il peut ne pas être possible de lister tous les clients d'une chaîne de quincaillerie.
Cependant, il serait possible de sélectionner au hasard un sous-ensemble de magasins (étape 1), puis d'interroger un échantillon aléatoire de clients qui visitent ces magasins (étape 2)..
Par exemple, pour mener des entrevues personnelles avec des infirmières de la salle d'opération, il peut être judicieux de sélectionner au hasard un hôpital dans un échantillon d'hôpitaux (étape 1), puis d'interroger toutes les infirmières de la salle d'opération dans cet hôpital..
En utilisant l'échantillonnage en grappes, l'intervieweur pouvait mener de nombreuses interviews en une seule journée et dans un seul hôpital.
En revanche, un simple échantillonnage aléatoire peut obliger l'enquêteur à passer toute la journée à se déplacer pour mener une seule entrevue dans un seul hôpital..
Peut être moins cher que d'autres plans d'échantillonnage, par exemple moins de frais de déplacement et d'administration.
Cette méthode d'échantillonnage prend en compte de grandes populations. Étant donné que ces groupes sont si grands, la mise en œuvre de toute autre méthode d'échantillonnage serait très coûteuse.
Dans cette méthode, une grande préoccupation dans les dépenses, comme les voyages, est considérablement réduite..
Par exemple, compiler les informations d'une enquête dans chaque ménage d'une ville coûterait très cher, alors qu'il serait moins coûteux de compiler des informations dans plusieurs pâtés de maisons de la ville. Dans ce cas, les déplacements seront considérablement réduits.
Lorsque les estimations sont considérées par toute autre méthode, une variabilité réduite des résultats est observée. Cela peut ne pas être une situation idéale à tout moment.
Lorsqu'une base de sondage de tous les éléments n'est pas disponible, seul l'échantillonnage en grappes peut être utilisé.
Si le groupe de la population échantillonnée a une opinion biaisée, il s'ensuit que l'ensemble de la population a la même opinion. Ce n'est peut-être pas le cas réel.
Il y a une erreur d'échantillonnage plus élevée, qui peut être exprimée par ce que l'on appelle «l'effet de plan».
Les autres méthodes probabilistes donnent moins d'erreurs que cette méthode. Pour cette raison, il n'est pas recommandé aux débutants.
L'échantillonnage en grappes est utilisé pour estimer les taux de mortalité élevés dans des cas tels que les guerres, les famines et les catastrophes naturelles..
Une ONG veut constituer un échantillon d'enfants dans cinq villes voisines pour leur fournir une éducation.
Grâce à un échantillonnage en grappes à une étape, l'ONG sera en mesure de sélectionner au hasard des populations (groupes) pour créer un échantillon pour aider les enfants sans instruction dans ces villes..
Un propriétaire d'entreprise cherche à connaître les performances statistiques de ses usines, qui sont distribuées dans diverses régions des États-Unis..
Compte tenu du nombre d'usines, du travail effectué dans chaque usine et du nombre d'employés par usine, l'échantillonnage en une seule étape consommerait beaucoup d'argent et de temps..
Par conséquent, il est décidé de procéder à un échantillonnage en deux étapes. Le propriétaire crée des échantillons de travailleurs de différentes usines pour former les grappes. Ensuite, divisez-les en taille d'une usine en état de fonctionnement.
Un échantillonnage en grappes à deux degrés a été formé à l'aide d'autres techniques de regroupement, comme l'échantillonnage aléatoire simple, pour commencer les calculs..
L'échantillonnage en grappes géographiques est l'une des techniques les plus largement mises en œuvre.
Chaque cluster est une zone géographique. Puisqu'il peut être coûteux de mener une enquête dans une population géographiquement dispersée, une plus grande économie peut être réalisée qu'avec un simple échantillonnage aléatoire en regroupant les différents répondants dans une grappe au sein d'une zone locale..
En général, pour obtenir une précision équivalente dans les estimations, il faut augmenter la taille totale de l'échantillon, mais des économies de coûts peuvent rendre possible une telle augmentation de la taille de l'échantillon..
Par exemple, une organisation a l'intention de mener une enquête pour analyser les performances des smartphones en Allemagne..
Vous pouvez diviser la population de tout le pays en villes (grappes) et également sélectionner les villes les plus peuplées. Filtrez également ceux qui utilisent des appareils mobiles.
Personne n'a encore commenté ce post.