Давхаргажсан түүвэрлэлт ба кластер түүвэрлэлтийн хоорондох ялгаа

Давхаргажсан түүвэрлэлт ба кластер түүвэрлэлтийн хоорондох ялгаа
Давхаргажсан түүвэрлэлт ба кластер түүвэрлэлтийн хоорондох ялгаа

Видео: Давхаргажсан түүвэрлэлт ба кластер түүвэрлэлтийн хоорондох ялгаа

Видео: Давхаргажсан түүвэрлэлт ба кластер түүвэрлэлтийн хоорондох ялгаа
Видео: Давхаргатай түүвэрлэлт Vs Жишээ бүхий кластер түүвэрлэлт | Утга ба харьцуулалт 2024, Арваннэгдүгээр
Anonim

Давхаргасан түүвэрлэлт ба кластерийн түүвэр

Статистикийн хувьд, ялангуяа судалгаа явуулахдаа түүвэр судалгааг бодитойгоор авах нь чухал байдаг тул хүн амтай холбоотой гарсан үр дүн, таамаглал илүү үнэн зөв байдаг. Гэхдээ энгийн санамсаргүй түүврийн хувьд түүврийн гишүүдийг сонгох боломж байдаг; өөрөөр хэлбэл хүн амыг шударгаар төлөөлдөггүй. Тиймээс энгийн санамсаргүй түүврийн хэвийх ба үр ашгийн асуудлыг даван туулахын тулд давхрагатай түүвэрлэлт болон кластер түүвэрлэлтийг ашигладаг.

Давхаргасан түүвэр

Давхаргасан санамсаргүй түүвэрлэлт нь популяцийг эхлээд давхаргад хуваадаг түүврийн арга юм (Давхарга гэдэг нь популяцийн нэгэн төрлийн дэд олонлог юм). Дараа нь давхарга бүрээс энгийн санамсаргүй түүврийг авна. Давхарга тус бүрийн үр дүнг нэгтгэсэн түүврийг бүрдүүлнэ. Популяци дахь боломжит давхаргын жишээг доор харуулав

• Мужийн хүн амын хувьд эрэгтэй, эмэгтэй давхаргын хувьд

• Хотод ажиллаж байгаа хүмүүс, оршин суугч болон оршин суугч бус давхаргад зориулагдсан

• Коллежийн оюутнуудад зориулсан цагаан арьст, хар арьст, Испани, Азийн давхарга

• Теологи, протестант, католик, еврей, мусульман давхаргын талаарх мэтгэлцээний үзэгчдэд зориулав

Энэ процесст популяциас санамсаргүй байдлаар шууд дээж авахын оронд популяцийг элементүүдийн төрөлхийн шинж чанарыг (нэг төрлийн бүлгүүд) ашиглан бүлэгт хуваадаг. Дараа нь бүлгээс санамсаргүй дээж авдаг. Бүлэг бүрээс авсан санамсаргүй түүврийн хэмжээ нь бүлэг доторх элементийн тооноос хамаарна.

Энэ нь нэг бүлгийн дээжийг тухайн бүлгээс шаардагдах дээжийн тооноос их байхгүйгээр дээж авах боломжийг олгоно. Хэрэв тодорхой бүлгийн элементүүдийн тоо шаардлагатай хэмжээнээс их байвал тархалтын хазайлт нь алдаатай тайлбарт хүргэж болзошгүй.

Давхаргатай түүвэрлэлт нь давхарга бүрт өөр өөр статистик аргуудыг ашиглах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь үнэлгээний үр ашиг, үнэн зөвийг сайжруулахад тусалдаг.

Кластер түүвэр

Кластер санамсаргүй түүвэрлэлт нь популяцийг эхлээд кластерт хуваадаг түүврийн арга юм (Кластер нь популяцийн нэг төрлийн бус дэд олонлог юм). Дараа нь кластеруудын энгийн санамсаргүй түүврийг авна. Сонгосон кластерын бүх гишүүд нийлээд түүврийг бүрдүүлнэ. Энэ аргыг байгалийн бүлэглэл нь тодорхой бөгөөд боломжтой үед ихэвчлэн ашигладаг.

Жишээ нь, ахлах ангийн сурагчдын хичээлээс гадуурх үйл ажиллагаанд оролцох оролцоог үнэлэх судалгааг авч үзье. Судалгаанд хамрагдах оюутнуудыг санамсаргүй байдлаар сонгохоос илүүтэйгээр ангийг түүвэр болгон сонгох нь кластер түүвэрлэлт юм. Дараа нь ангийн гишүүн бүрээс ярилцлага авдаг. Энэ тохиолдолд ангиуд нь сурагчдын бөөгнөрөл юм.

Кластерын түүвэрлэлтэд хувь хүнээр бус кластеруудыг санамсаргүй байдлаар сонгодог. Кластер бүр нь дангаараа популяцийн шударга бус төлөөлөл гэж үздэг бөгөөд энэ нь кластер бүр нэг төрлийн бус байна гэсэн үг юм.

Давхаргажсан түүвэрлэлт болон кластер түүвэрлэлтийн ялгаа нь юу вэ?

• Давхаргатай түүвэрлэлтийн үед популяцийг түүврийн шинж чанарыг ашиглан давхарга гэж нэрлэгддэг нэгэн төрлийн бүлэгт хуваадаг. Дараа нь давхарга бүрээс гишүүдийг сонгох ба тэдгээр давхаргаас авсан дээжийн тоо нь популяци дахь давхарга байгаатай пропорциональ байна.

• Кластерийн түүвэрлэлтийн үед популяцийг голчлон байршлаар нь кластер болгон бүлэглэж дараа нь санамсаргүй байдлаар кластер сонгоно.

• Кластерын түүвэрлэлтийн үед кластерыг санамсаргүй байдлаар сонгодог бол давхрагатай түүврийн хувьд гишүүдийг санамсаргүй байдлаар сонгоно.

• Давхаргатай түүвэрлэлтийн үед ашигласан бүлэг (давхарга) бүрд нэгэн төрлийн гишүүд багтдаг бол кластер түүвэрлэлтийн үед кластер нь нэг төрлийн бус байна.

• Давхаргатай түүвэрлэлт удаан, харин кластер түүвэрлэлт харьцангуй хурдан байна.

• Популяци дотор бүлэг тус бүр байгаа эсэхийг хүчин зүйлээр тооцож, илүү сайн тооцоолол гаргахын тулд аргуудыг тохируулсан тул давхрагатай түүвэрт алдаа бага гардаг.

• Кластер түүвэрлэлтийн алдааны хувь өндөр байна.

Зөвлөмж болгож буй: