Kandungan
- Perbezaan Utama
- Pensampelan Stratified vs. Sampling Cluster
- Carta Perbandingan
- Apakah Pensampelan Stratified?
- Apakah sampling Kluster?
- Perbezaan Utama
- Kesimpulannya
Perbezaan Utama
Perbezaan utama antara teknik pensampelan dan teknik pensampelan kluster adalah bahawa dalam sub-kumpulan pensampelan bertingkat yang dikenali sebagai strata secara manual dicipta oleh penyelidik, dan sampel diambil secara rawak sebagai satu pilihan. Sebaliknya dalam pensampelan kluster, kumpulan yang secara semulajadi terbentuk dalam populasi yang dikenali sebagai kluster prihatin untuk mengambil sampel.
Pensampelan Stratified vs. Sampling Cluster
Persampelan berstrata adalah sejenis kaedah pensampelan yang lebih disukai apabila individu dalam populasi beragam, dan mereka secara manual dibahagikan kepada subkelompok yang dipanggil strata untuk keputusan yang tepat dan tepat. Manakala dalam teknik pensampelan kluster adalah ideal apabila individu dalam kumpulan yang secara semula jadi dikenali sebagai kelompok, tidak memiliki banyak kepelbagaian dan boleh dijadikan secara rawak untuk hasil yang cekap dan kos efektif.
Carta Perbandingan
| Pensampelan berstrata | Pensampelan Kluster |
| Persampelan bertingkat adalah sejenis teknik pensampelan di mana populasi dibahagikan kepada dua subkumpulan atau strata. Sampel kemudian diekstrak secara rawak dari setiap kumpulan yang dibuat. | Persampelan kluster adalah jenis teknik pensampelan di mana populasi tidak dibahagikan secara manual ke dalam mana-mana kumpulan, sedangkan sampel secara rawak dipilih dari kumpulan yang dibentuk secara semula jadi yang disebut sebagai kelompok. |
| Divergence | |
| Selesai oleh penyelidik atau kumpulan penyelidik | Kelompok-kelompok itu secara semula jadi membentuk subkumpulan. |
| Jenis Sampel | |
| Dalam kaedah pensampelan berstrata, sampel diambil secara rawak dari semua subkumpulan atau strata yang dibuat secara manual. | Dalam kaedah persampelan kluster, sampel diambil secara rawak dari seluruh kelompok populasi yang terbentuk secara semula jadi. |
| Matlamat Fokal | |
| Matlamat asas pensampelan berstrata adalah dengan tepat keseluruhan sampel supaya hanya populasi sampel yang peduli diekstrak untuk memastikan hasil yang tepat. | Tujuan utama pensampelan kluster adalah untuk meningkatkan kecekapan kedua-dua kaedah pensampelan dan ujian yang dijalankan. Alasan lain ialah membuat kaedah persampelan kos efektif. |
| Heterogeneity | |
| Atas dasar heterogenitas, sampel diambil dari antara strata yang dibuat secara manual. | Atas dasar heterogeneity, sampel diambil dalam kumpulan yang dikembangkan secara semulajadi atau kelompok. |
| Homogenitas | |
| Dengan keseragaman, sampel diambil dari dalam subkumpulan yang dibuat secara buatan. | Oleh keseragaman, sampel dalam pensampelan kluster diambil dari kluster semulajadi yang berbeza. |
| Pelbagai Penduduk | |
| Unsur-unsur penduduk dipilih secara individu dalam kaedah pensampelan berstrata. | Dalam kaedah pensampelan cluster tidak seperti pensampelan berstrata, unsur-unsur populasi dipilih secara kolektif. |
| Kegunaan | |
| Kepelbagaian dalam Penduduk | Tiada kepelbagaian dalam Penduduk |
| Subtipe | |
| Persampelan berstrata yang seimbang, Persampelan berstrata tidak seimbang | Pensampelan Kluster Single-tahap, Pensampelan Kluster Double-peringkat, Pensampelan Kluster Berganda |
Apakah Pensampelan Stratified?
Persampelan bertingkat adalah sejenis teknik pensampelan di mana populasi dibahagikan kepada dua subkumpulan atau strata. Sampel kemudian diekstrak secara rawak dari setiap kumpulan yang dibuat. Persampelan berstrata adalah terbaik apabila individu dalam populasi berbeza dari satu sama lain secara keseluruhan; ini kerana mereka secara manual dibahagikan kepada subkumpulan. Unsur-unsur penduduk dipilih secara individu dalam kaedah pensampelan berstrata. Oleh heterogeneity, sampel diambil dari antara strata yang dibuat secara manual. Dengan keseragaman, sampel diambil dari dalam subkumpulan yang dibuat secara buatan. Divergensi kumpulan dalam kaedah pensampelan berstrata biasanya dilakukan oleh penyelidik atau kumpulan penyelidik secara manual atas set teknik yang diharapkan. Divergensi kumpulan dalam kaedah pensampelan berstrata biasanya dilakukan oleh penyelidik atau kumpulan penyelidik secara manual atas set teknik yang diharapkan. Sampel bertumpu dibahagikan kepada persampelan berstrata bersandar dan persampelan berstrata yang tidak seimbang.
Apakah sampling Kluster?
Persampelan kluster adalah jenis teknik pensampelan di mana populasi tidak dibahagikan secara manual ke dalam mana-mana kumpulan, sedangkan sampel secara rawak dipilih dari kumpulan yang dibentuk secara semula jadi yang disebut sebagai kelompok. Persampelan kluster adalah teknik pensampelan yang paling berkesan dan paling sesuai apabila individu dalam populasi dalam kelompok tidak mempunyai kepelbagaian dalamnya. Dalam kaedah pensampelan cluster tidak seperti pensampelan berstrata, unsur-unsur populasi dipilih secara kolektif. Oleh heterogeneity, sampel diambil dalam kumpulan yang dikembangkan secara semulajadi atau kluster manakala apabila ia datang kepada homogenitas, sampel dalam pensampelan kluster diambil secara rawak dari kluster yang berbeza secara keseluruhan. Sampling Kluster dibahagikan kepada pensampelan kluster peringkat tunggal, pensampelan kluster dua peringkat, dan pensampelan kluster berbilang peringkat.
Perbezaan Utama
- Kaedah pensampelan berstrata lebih mahal sedangkan kaedah pensampelan cluster adalah kaedah yang cekap dan kos efektif apabila mensasarkan kumpulan masyarakat yang kurang beragam.
- Sub-kumpulan manual yang dikenali sebagai Strata dibentuk oleh para penyelidik mengikut keperluan spesifik dalam pensampelan berstrata manakala sub-kumpulan yang secara semulajadi yang dikenali sebagai Kluster lebih disukai untuk mengekstrak pensampelan rawak efferent secara besar-besaran.
- Dalam kaedah pensampelan berstrata, elemen populasi dipilih secara individu, sebaliknya, dalam kaedah persampelan kluster, unsur-unsur populasi dipilih secara kolektif.
Kesimpulannya
Kaedah pensampelan berstruktur sesuai untuk populasi dengan kepelbagaian dalam individu dan apabila sasaran yang bersangkutan adalah individu. Sedangkan kaedah pensampelan Clustering sesuai apabila individu-individu kolektif semula jadi dengan kepelbagaian minimum adalah sasaran. Pensampelan kluster adalah kaedah pensampelan yang paling cekap dan kos efektif.
