Em estatística, a amostragem por conglomerados é um método de amostragem em que toda a população do estudo é dividida em grupos externamente homogêneos, mas internamente heterogêneos, chamados de conglomerados. Essencialmente, cada cluster é uma mini-representação de toda a população. Estatística Estatística é um termo derivado da palavra latina "status", que significa um grupo de figuras usadas para representar informações sobre um ser humano.
Fonte: Wikicommons
Depois de identificar os clusters, alguns clusters são escolhidos por meio de amostragem aleatória simples, enquanto os outros permanecem não representados em um estudo. Após a seleção dos clusters, o pesquisador deve escolher o método adequado para amostrar os elementos de cada grupo selecionado.
Métodos de Amostragem Primária
Existem basicamente dois métodos de amostragem dos elementos no método de amostragem por conglomerado: um estágio e dois estágios .
Na amostragem de um estágio, todos os elementos em cada cluster selecionado são amostrados. Na amostragem de dois estágios, a amostragem aleatória simples é aplicada dentro de cada cluster para selecionar uma subamostra de elementos em cada cluster.
O método de agrupamento não deve ser confundido com amostragem estratificada. Na amostragem estratificada, a população é dividida em grupos mutuamente exclusivos que são heterogêneos externamente, mas homogêneos internamente. Por exemplo, na amostragem estratificada, um pesquisador pode dividir a população em dois grupos: homens vs. mulheres. Por outro lado, na amostragem por conglomerados, os conglomerados são semelhantes entre si, mas com composição interna diferente.
Vantagens da Amostragem de Cluster
O método de agrupamento apresenta uma série de vantagens sobre a amostragem aleatória simples e a amostragem estratificada. As vantagens incluem:
1. Requer menos recursos
Uma vez que a amostragem por conglomerado seleciona apenas alguns grupos de toda a população, o método requer menos recursos para o processo de amostragem. Portanto, é geralmente mais barato em relação à amostragem aleatória simples ou estratificada, pois requer menos despesas administrativas e de viagens. SG&A SG&A inclui todas as despesas de não produção incorridas por uma empresa em qualquer período. Isso inclui despesas como aluguel, publicidade, marketing, contabilidade, litígio, viagens, refeições, salários de gerenciamento, bônus e muito mais. Ocasionalmente, também pode incluir despesas de depreciação.
2. Mais viável
A divisão de toda a população em grupos homogêneos aumenta a viabilidade da amostragem. Além disso, como cada cluster representa toda a população, mais sujeitos podem ser incluídos no estudo.
Desvantagens da Amostragem de Cluster
Apesar de seus benefícios, esse método ainda apresenta algumas desvantagens, incluindo:
1. Amostras tendenciosas
O método está sujeito a vieses Viés de seleção de amostra O viés de seleção de amostra é o viés que resulta da falha em garantir a randomização adequada de uma amostra populacional. As falhas da seleção da amostra. Se os conglomerados que representam toda a população fossem formados sob uma opinião tendenciosa, as inferências sobre toda a população também seriam tendenciosas.
2. Erro de amostragem alto
Geralmente, as amostras retiradas usando o método de agrupamento estão sujeitas a um erro de amostragem maior do que as amostras formadas usando outros métodos de amostragem.
Leituras Relacionadas
Finance é o provedor oficial do Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Certificação FMVA® Junte-se a mais de 350.600 alunos que trabalham para empresas como Amazon, JP Morgan e programa de certificação Ferrari, projetado para ajudar qualquer pessoa a se tornar um analista financeiro de classe mundial . Para continuar aprendendo e progredindo em sua carreira, os recursos financeiros adicionais abaixo serão úteis:
- Conceitos Básicos de Estatística em Finanças Conceitos Básicos de Estatística em Finanças Um conhecimento sólido de estatística é crucialmente importante para nos ajudar a compreender melhor as finanças. Além disso, os conceitos de estatísticas podem ajudar os investidores a monitorar
- Teste de hipóteses Teste de hipóteses O teste de hipóteses é um método de inferência estatística. É usado para testar se uma afirmação sobre um parâmetro de população está correta. Testando hipóteses
- Viés de seleção de amostra Viés de seleção de amostra O viés de seleção de amostra é o viés que resulta da falha em garantir a randomização adequada de uma amostra populacional. As falhas da seleção da amostra
- Erro do tipo II Erro do tipo II No teste de hipótese estatística, um erro do tipo II é uma situação em que um teste de hipótese falha em rejeitar a hipótese nula que é falsa. Em outro
