Многоступенчатая выборка - определение, этапы, применение и преимущества на примере

Что такое многоступенчатая выборка?

Определение: Многоступенчатая выборка определяется как метод выборки, который делит население на группы (или кластеры) для проведения исследований. Это сложная форма кластерной выборки, иногда также известная как многоступенчатая кластерная выборка. При этом методе выборки значительные кластеры отобранных людей разбиваются на подгруппы на разных этапах, чтобы упростить сбор первичных данных.

Выберите респондентов

Каковы этапы проведения многоступенчатой выборки?

Существует четыре этапа проведения многоступенчатой выборки:

1. Первый этап: Выбирается выборочная совокупность с учетом интересующего населения. Исследователь присваивает номер каждой группе и отбирает небольшую выборку соответствующих отдельных групп.
2. Шаг второй: Выберите выборочную совокупность соответствующих отдельных подгрупп. Сделайте это из связанных, различных дискретных групп, отобранных на предыдущем этапе.
3. Третий этап: При необходимости повторите второй этап.
4. Четвертый этап: Используя некоторые варианты вероятностной выборки, выберите членов выборочной группы из подгрупп.

Каковы области применения многоступенчатой выборки?

Многоступенчатая выборка применяется в основном в таких областях:

1. Применяется в многоступенчатой схеме, когда совокупность слишком велика и исследование каждого человека невозможно.
2. Для сбора мнений студентов, принадлежащих к различным колледжам, изучающих различные предметы и расположенных по всей стране.
4. Для опроса сотрудников многонациональной компании, принадлежащих к нескольким подразделениям в нескольких странах.
5. Правительственные бюро постоянно используют этот метод, чтобы делать выводы на основе данных о населении.

Многофазная выборка сокращает время, необходимое для исследования области. Она также позволяет снизить стоимость исследования. Информация, собранная на выборках, используется для выводов по популяции в целом.

Каковы преимущества многоступенчатой выборки?

Вот 8 основных преимуществ многоступенчатой выборки:

1. После определения групп исследователи могут применять кластерную или случайную выборку.
2. Исследователи могут применять многоступенчатую выборку для создания кластеров и подкластеров до тех пор, пока исследователь не достигнет желаемого размера или типа группы.
4. Исследователи могут делить население на группы без ограничений. Это дает исследователям гибкость в выборе выборки.
5. Это полезно при сборе первичных данных от географически рассредоточенного населения.
6. Эффективно с точки зрения затрат и времени, поскольку этот метод помогает разбить население на более мелкие группы.
7. Поиск нужной выборки становится очень удобным для исследователей.
8. Исследователь тщательно выбирает аудиторию. Это уменьшает проблемы, возникающие при случайной выборке.
9. Не нужен полный список всех членов целевой группы, что значительно снижает затраты на подготовку выборки.

Какие бывают типы многоступенчатой выборки?

Существует два типа многоступенчатой выборки - многоступенчатая кластерная выборка и многоступенчатая случайная выборка. В маркетинговых исследованиях многоступенчатая выборка - это выборка по этапам и выбор более мелких единиц выборки на каждом этапе. Давайте рассмотрим эти два подхода подробнее.

Многоступенчатая кластерная выборка:

Многоступенчатая кластерная выборка - это сложный тип кластерной выборки. Исследователь делит популяцию на группы на разных этапах для лучшего сбора, обработки и интерпретации данных. Эти группы называются кластерами.

Например, исследователь хочет узнать о различных привычках питания в Западной Европе. Собрать данные в каждом домохозяйстве практически невозможно. Исследователь сначала выбирает интересующие его страны. Из этих стран он/она выбирает регионы или штаты для опроса. А из этих регионов он/она еще более сужает круг своих исследований, выбирая конкретные города и поселки, которые представляют данный регион. Исследователь не опрашивает всех жителей города или поселка. Он/она выбирает конкретных респондентов из выбранных городов для участия в исследовании. Здесь мы видим, что кластеры отбираются на разных этапах, пока исследователь не сузит выборку до необходимой.

Многоступенчатая случайная выборка:

Концепция метода многоступенчатой случайной выборки аналогична многоступенчатой кластерной выборке. Но в этом случае исследователь выбирает выборки случайным образом на каждом этапе. Здесь исследователь не создает кластеры, а сужает выборку, применяя случайный отбор.

Например, исследователь хочет понять привычки кормления домашних животных среди жителей США. Для этого ему/ей требуется выборка объемом 200 респондентов. Исследователь случайным образом выбирает 10 штатов из 50. Далее, он/она случайным образом выбирает 5 округов в каждом штате. Из этих 50 случайно выбранных штатов он/она выбирает 4 домашних животных для проведения исследования.

Пример многоступенчатой выборки:

Вот пример многоступенчатой схемы. Установить его очень просто.

Рассмотрим местоположение выборки как США. Цель исследования - оценить тенденции расходов жителей США в Интернете с помощью онлайн-опросника. Исследователи могут сформировать свою выборочную группу из 200 домохозяйств следующим образом:

1. Во-первых, выберите количество штатов с помощью простой случайной выборки (или любой другой вероятностной выборки). Например, выберите десять штатов.
2. Во-вторых, выберите пять округов в каждом штате, используя метод систематической выборки (или любой другой метод вероятностной выборки).
3. В-третьих, выберите четыре домохозяйства из каждого округа, используя метод систематической выборки или простой случайной выборки. В итоге вы получите 200 домов, которые можно включить в выборочную группу для исследования.

Советы по эффективной многоступенчатой выборке:

Здесь приведены некоторые советы, которые следует иметь в виду при проведении исследования методом многоступенчатой выборки.

1. Подумайте осторожно - хорошая практика заключается в том, чтобы провести мозговой штурм по поводу способа реализации многоступенчатого подхода.
3. Помните, что поскольку не существует точного определения многоступенчатой выборки, нет и общепринятого способа смешивания методов выборки (таких как кластерный, стратифицированный и простой случайный).
4. Процесс должен быть спланирован таким образом, чтобы он был экономически эффективным и не занимал много времени.
5. Сохранение случайности и размера выборки является обязательным условием.
6. Консультируйтесь с опытным и квалифицированным специалистом, если вы применяете этот метод впервые.

Выберите респондентов

Многоступенчатая выборка упрощается с Audience

С Audience вы получите руководство по разработке многоступенчатой выборки и прямой доступ к нашему пулу из более чем 22 миллионов исследовательских образцов. Эти люди проходят предварительный отбор и готовы к участию в различных видах исследований. Респонденты делятся информацией о более чем 300+ профилирующих данных, начиная от дохода семьи, владения домашним животным и заканчивая пищевыми привычками.