Exemples d'échantillonnage en grappes L'échantillonnage en grappes est une technique d'échantillonnage dans laquelle toute la population d'intérêt est divisée en groupes ou grappes et un échantillon aléatoire de ces grappes est sélectionné. Chaque cluster doit être mutuellement exclusif et ensemble les clusters doivent inclure l'ensemble de la population. Une fois les grappes sélectionnées, toutes les unités des grappes sont sélectionnées. Les grappes non sélectionnées ne doivent pas être incluses dans l'échantillon. Cela diffère de l'échantillonnage stratifié, dans lequel certaines unités sont sélectionnées dans chaque groupe. Lorsque toutes les unités d'un cluster sont sélectionnées, la technique est appelée échantillonnage en grappes en un seul stade. Si un sous-ensemble d'unités est sélectionné de façon aléatoire dans chaque grappe sélectionnée, il est appelé échantillonnage en grappes en deux étapes. L'échantillonnage en grappes peut également être effectué en trois étapes ou plus: il est alors appelé échantillonnage en grappes à plusieurs étages. Dans l'échantillonnage en grappes, les grappes sont l'unité d'échantillonnage primaire (PSUacirceurotrades) et les unités au sein des grappes sont les unités d'échantillonnage secondaires (SSUacirceurotrades). Il est important de garder ces deux niveaux à l'esprit lors du calcul d'erreurs standard à partir d'échantillons de grappe. Si un échantillon de grappes est analysé comme s'il s'agissait d'un échantillon aléatoire simple, les erreurs-types déclarées seraient probablement plus faibles qu'elles ne le seraient. Cela donnerait l'impression que les résultats de l'enquête sont plus précis qu'ils ne le sont réellement. Alors que la stratification augmente souvent la précision de l'estimation par rapport à l'échantillonnage simple, l'échantillonnage en grappes le diminue souvent. C'est parce que les unités dans un cluster ont tendance à être plus semblables que les éléments choisis au hasard de toute la population. Lors de l'échantillonnage en grappes, il est habituellement nécessaire d'augmenter la taille totale de l'échantillon pour obtenir la même précision que dans l'échantillonnage aléatoire simple. Néanmoins, il existe des cas où l'échantillonnage en grappes est utile. La principale raison de l'utilisation de l'échantillonnage en grappes est qu'il est généralement beaucoup moins coûteux et plus commode d'échantillonner la population en grappes plutôt que de façon aléatoire. Dans certains cas, la construction d'un cadre d'échantillonnage qui identifie chaque élément de population est trop coûteuse ou impossible. L'échantillonnage en grappes peut également réduire les coûts lorsque les éléments de la population sont éparpillés sur une vaste zone. Supposons que vous voulez enquêter sur les enfants d'âge scolaire dans un domaine spécifique. Si vous avez dessiné un simple échantillonnage aléatoire des écoliers, vous pourriez avoir à visiter toutes les écoles de la région pour interviewer votre échantillon. Avec l'échantillonnage en grappes, vous pouvez d'abord choisir les écoles à inclure dans votre échantillon, puis sélectionner des élèves dans chacune des écoles sélectionnées. Cela réduira probablement le nombre d'écoles que vous visiterez et réduira donc le coût de la collecte des données. Dans cet exemple, les écoles sont ce que l'on appelle parfois des grappes naturelles. Dans d'autres cas, la population peut être largement répartie sur le plan géographique, puis l'échantillonnage en grappes, où les grappes sont constituées de zones géographiques, pourrait réduire le nombre de zones à visiter. Un nombre plus restreint de zones à visiter pourrait réduire les frais de déplacement et permettre une supervision plus efficace du travail sur le terrain. Exemples d'échantillonnage en grappes Cette réponse a-t-elle été utile 160 Oui NonBREAKING DOWN Échantillonnage L'échantillon doit être une représentation de l'ensemble de la population. Lors de la prise d'un échantillon d'une population plus importante, il est important de considérer comment l'échantillon est choisi. Pour obtenir un échantillon représentatif. L'échantillon doit être tiré au hasard et englober toute la population. Par exemple, un système de loterie pourrait être utilisé pour déterminer l'âge moyen des étudiants dans une université en échantillonnant 10 du corps étudiant. Factoring dans l'échantillonnage systématique L'échantillonnage systématique utilise un point de départ aléatoire et un intervalle périodique pour sélectionner les éléments d'un échantillon. L'intervalle d'échantillonnage est calculé comme la taille de la population divisée par la taille de l'échantillon. Supposons, par exemple, qu'un CPA vérifie les contrôles internes liés au compte de caisse et veut tester la politique de l'entreprise selon laquelle les chèques de plus de 10 000 doivent être signés par deux personnes plutôt que par une seule personne. La population comptable est chaque chèque d'entreprise écrit est un excédent de 10.000 au cours de l'exercice, ce qui est de 300 chèques dans cet exemple. L'entreprise de CPA utilise des statistiques de probabilité et détermine que la taille de l'échantillon doit être 20 de la population, ou 60 chèques. L'intervalle d'échantillonnage est de 300 contrôles divisés par 60 contrôles d'échantillon, ou cinq, de sorte que le CPA sélectionne chaque cinquième contrôle pour le test. Supposons que, si aucune erreur n'est trouvée dans le travail d'essai d'échantillonnage, l'analyse statistique donne à l'ACP un taux de confiance de 95 que la procédure de vérification a été effectuée correctement. Le CPA effectue l'échantillon de travail de test sur 60 chèques et ne trouve pas d'erreurs, et le comptable conclut que le contrôle interne sur les espèces fonctionne correctement. Exemples d'exemples de tests pour le marketing Chaque entreprise tente de vendre un produit ou un service à une niche de marché. Une société échantillonne des individus dans une niche de marché particulière pour découvrir ce dont ils ont besoin et quels problèmes ils veulent résoudre. Les résultats de l'échantillon aider l'entreprise à répondre aux besoins des personnes dans le créneau du marché.
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