सांख्यिकी - क्लस्टर नमूनाकरण

में cluster sampling, तत्वों के समूह जो आदर्श रूप से बोल रहे हैं, समूह के भीतर प्रकृति में विषम हैं, और यादृच्छिक रूप से चुने जाते हैं। भिन्नstratified sampling जहां समूह सजातीय हैं और प्रत्येक समूह से कुछ तत्वों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, में cluster samplingइंट्रा समूह विषमता वाले समूह विकसित होते हैं और समूह के भीतर सभी तत्व नमूने का एक पैन बन जाते हैं। जहाँ तकstratified sampling अंतर समूह समरूपता और अंतर समूह विषमता है, cluster sampling समूह में विषमता है।

उदाहरण

एक चरण क्लस्टर नमूना

विभिन्न विभागों के सदस्यों की संख्या वाली एक समिति में उच्च कोटि की विषमता होती है। जब ऐसी समितियों की संख्या में से कुछ को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, और फिर यह एक मामला हैone stage cluster sampling।

दो चरण क्लस्टर नमूना

यदि प्रत्येक क्लस्टर से जिसे बेतरतीब ढंग से चुना गया है, तो कुछ तत्वों को सरल यादृच्छिक नमूने या किसी अन्य प्रायिकता विधि का उपयोग करके यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, तो यह एक है two stage cluster sampling।

मल्टी-स्टेज क्लस्टर नमूना

क्लस्टर नमूना एक एकाधिक चरण नमूना हो सकता है, जब नमूने में तत्व की पसंद में कई चरणों में चयन शामिल होता है जैसे यदि बीमा उत्पादों पर एक राष्ट्रीय सर्वेक्षण में बीमा कंपनियों का एक नमूना तैयार किया जाना है, तो इसके लिए कई चरणों में क्लस्टर विकसित करने की आवश्यकता होती है ।

पहले चरण में सार्वजनिक और निजी कंपनियों के आधार पर समूहों का गठन किया जाता है। अगले चरण में कंपनियों के एक समूह को पहले विकसित प्रत्येक क्लस्टर से यादृच्छिक रूप से चुना जाता है। तीसरे चरण में प्रत्येक चुनी गई कंपनी का कार्यालय स्थान जहां से डेटा एकत्र किया जाना है, को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है। इस प्रकार मल्टीस्टेज सैंपलिंग में प्रायमरी यूनिट्स की प्रायिकता सैंपलिंग की जाती है, फिर प्रत्येक प्राइमरी यूनिट से सेकेंडरी सैंपलिंग यूनिट्स का एक नमूना निकाला जाता है और फिर तीसरे स्तर तक जब तक हम सैंपल यूनिट्स के लिए ब्रेकडाउन के अंतिम चरण तक नहीं पहुँच जाते।