Какие преимущества и недостатки имеет стратифицированная выборка по сравнению с кластерной?

Некоторые преимущества стратифицированной выборки перед кластерной:

• Улучшенная репрезентативность. www.geeksforgeeks.org Стратифицированная выборка гарантирует, что каждая подгруппа населения справедливо представлена в выборке. www.geeksforgeeks.org Это приводит к более точному отражению разнообразия и черт населения. www.geeksforgeeks.org
• Уменьшенная ошибка выборки. www.geeksforgeeks.org Разделение совокупности на однородные слои уменьшает вариабельность внутри каждой страты, что делает оценки более точными. www.geeksforgeeks.org
• Эффективный анализ подгрупп. www.geeksforgeeks.org Это облегчает углублённый анализ этих подгрупп, поскольку они справедливо представлены в выборке. www.geeksforgeeks.org
• Повышенная точность. www.geeksforgeeks.org Это особенно выгодно при работе с ограниченными ресурсами и требованиями к точным результатам. www.geeksforgeeks.org

Некоторые недостатки стратифицированной выборки:

• Более высокие затраты. www.geeksforgeeks.org Стратифицированная выборка может быть сопряжена с более высокими затратами, чем кластерная. www.geeksforgeeks.org

Некоторые преимущества кластерной выборки:

• Эффективность затрат и ресурсов. www.geeksforgeeks.org Кластерная выборка снижает логистические и операционные расходы, связанные с охватом рассредоточенных людей. www.geeksforgeeks.org
• Практичность для больших групп населения. www.geeksforgeeks.org При большой численности населения кластерная выборка позволяет исследователям эффективно собирать данные из выбранных кластеров, сокращая время и усилия. www.geeksforgeeks.org
• Облегчает доступ. www.geeksforgeeks.org Когда в некоторых ситуациях доступ к отдельным элементам затруднён, кластерная выборка помогает исследователям достичь более доступных кластеров. www.geeksforgeeks.org

Некоторые недостатки кластерной выборки:

• Более высокая ошибка выборки. mindthegraph.com Кластеры могут представлять население не так хорошо, как простая случайная выборка, что приводит к необъективным результатам, если кластеры недостаточно разнообразны. mindthegraph.com
• Риск однородности. mindthegraph.com Когда кластеры слишком однородны, способность выборки точно представлять всю популяцию снижается. mindthegraph.com
• Сложность в дизайне. mindthegraph.com Требует тщательного планирования для обеспечения надлежащего определения кластеров и выборки. mindthegraph.com
• Низкая точность. mindthegraph.com Результаты могут иметь меньшую статистическую точность по сравнению с другими методами выборки, что требует большего объёма выборки для получения точных оценок. mindthegraph.com