クラスターサンプリング：定義、方法、例

クラスターサンプリングとは何ですか？

クラスターサンプリングは、研究者が研究のために母集団を複数のグループ（クラスター）に分割する確率サンプリング手法です。次に、研究者は、データ収集とデータ分析のために、単純なランダムまたは体系的なランダムサンプリング手法を使用してランダムグループを選択します。

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例：研究者は、米国全体のビジネス教育における2年生のパフォーマンスを判断するための調査を実施したいと考えています。すべての大学の学生を巻き込んだ調査研究を行うことは不可能です。代わりに、クラスターサンプリングを使用することにより、研究者は各都市の大学を1つのクラスターにまとめることができます。次に、これらのクラスターは、単純ランダムサンプリングまたは体系的なランダムサンプリングのいずれかを使用して、米国の2年生のすべての学生集団を定義し、調査研究のためにクラスターをランダムに選択します。続いて、単純または系統抽出を使用することにより、これらの選択されたクラスターのそれぞれから2年生を選択して、調査研究を実施することができます。

このサンプリング手法では、研究者は、人口統計、習慣、背景、または実施された研究の焦点となる可能性のあるその他の母集団属性など、複数のサンプルパラメータで構成されるサンプルを分析します。この方法は通常、類似しているが内部的に多様なグループが母集団を形成する場合に実行されます。母集団全体を選択する代わりに、クラスターサンプリングにより、研究者はデータを小さく、より生産的なグループに分岐することによってデータを収集できます。

クラスターサンプリングの定義

クラスターサンプリングは、研究者が母集団から複数のクラスターを作成し、それらが均質な特性を示し、サンプルの一部である可能性が等しいサンプリング方法として定義されます。

例：組織がドイツ全土のスマートフォンのパフォーマンスを調査しようとしているシナリオを考えてみましょう。国全体の人口を都市（クラスター）に分割し、人口が最も多い町をさらに選択し、モバイルデバイスを使用してそれらをフィルタリングすることもできます。

クラスターサンプリングの種類

このサンプリング手法を分類するには、2つの方法があります。最初の方法は、クラスターサンプルを取得するために実行されるステージ数に基づいており、2番目の方法は、クラスター全体のグループの表現です。ほとんどの場合、クラスターによるサンプリングは複数の段階で行われます。ステージは、目的のサンプルに到達するために実行されるステップと見なされます。この手法は、1段階、2段階、および複数段階に分けることができます。

単一段階のクラスターサンプリング：

名前が示すように、サンプリングは1回だけ行われます。単一段階のクラスターサンプリングの例– NGOは、教育を提供するために、隣接する5つの町にまたがる女の子のサンプルを作成したいと考えています。 NGOは、単一段階のサンプリングを使用して、ランダムに町（クラスター）を選択してサンプルを作成し、それらの町で教育を受けられない少女たちに支援を提供します。

2段階のクラスターサンプリング：

ここでは、クラスターのすべての要素を選択する代わりに、体系的または単純なランダムサンプリングを実装することにより、各グループからほんの一握りのメンバーのみが選択されます。 2段階のクラスターサンプリングの例–事業主は、米国のさまざまな地域に分散している自分のプラントのパフォーマンスを調査したいと考えています。所有者は植物のクラスターを作成します。次に、これらのクラスターからランダムなサンプルを選択して調査を行います。

多段階クラスターサンプリング：

多段階のクラスターサンプリングは、2段階のサンプリングよりも1ステップまたは数ステップ進みます。

複数の地域にわたって効果的な研究を行うには、多段階のサンプリング手法を使用することによってのみ達成できる複雑なクラスターを形成する必要があります。クラスターによる多段階サンプリングの例–組織は、ドイツ全土のスマートフォンのパフォーマンスを分析するために調査する予定です。国全体の人口を都市（クラスター）に分割し、人口が最も多い都市を選択し、モバイルデバイスを使用してそれらをフィルタリングすることもできます。

クラスターサンプリングを実施する手順

クラスターサンプリングを実行する手順は次のとおりです。

サンプル：ターゲットオーディエンスとサンプルサイズを決定します。
サンプリングフレームを作成して評価します。 既存のフレームワークを使用するか、ターゲットオーディエンス用に新しいフレームワークを作成して、サンプリングフレームを作成します。カバレッジとクラスタリングに基づいてフレームワークを評価し、それに応じて調整します。これらのグループは、排他的かつ包括的である可能性がある人口を考慮して変化します。サンプルのメンバーは個別に選択されます。
グループを決定します。 各グループに同じ平均メンバーを含めることにより、グループの数を決定します。これらの各グループが互いに異なることを確認してください。
クラスターの選択：ランダムな選択を適用してクラスターを選択します。
サブタイプの作成：クラスターを形成するために研究者が従うステップ数に基づいて、2段階と多段階のサブタイプに分かれています。

クラスターサンプリングのアプリケーション

このサンプリング手法は、市場調査のためのエリアまたは地理的クラスターサンプリングで使用されます。広い地理的領域は、地域に基づいて分割されたクラスターに送信される調査と比較して、調査に費用がかかる可能性があります。正確な結果を得るには、サンプル数を増やす必要がありますが、関連するコスト削減により、クラスターを上昇させるこのプロセスを実現できます。

統計におけるクラスターサンプリング

この手法は、研究者が母集団全体からデータを収集できない統計で広く使用されています。これは、研究を行う統計家にとって最も経済的で実用的なソリューションです。ドイツでのスマートフォンの使用法を理解しようとしている研究者の例を見てみましょう。この場合、ドイツの都市はクラスターを形成します。このサンプリング方法は、戦争や自然災害など、人口の推測を行うために使用されます。この場合、人口に存在するすべての個人からデータを収集することは不可能です。

クラスターサンプリングの利点

クラスターサンプリングを使用することには複数の利点があります。はい、どうぞ：

より少ない時間とコストを消費します： 地理的に分割されたグループのサンプリングでは、作業、時間、およびコストが少なくて済みます。限られた数のリソースをそれらの選択されたクラスターに割り当てることによって特定の領域全体でランダムに観察するのではなく、クラスターを観察することは非常に経済的な方法です。
便利なアクセス：研究者はこのサンプリング手法で大きなサンプルを選択でき、さまざまなクラスターへのアクセス性が向上します。
データの精度：各クラスターには大きなサンプルが存在する可能性があるため、個人ごとの情報の精度の低下を補うことができます。
実装のしやすさ： クラスターサンプリングは、さまざまな領域やグループからの情報を容易にします。研究者は、他の確率サンプリング方法と比較して、実際の状況でそれを迅速に実装できます。

単純ランダムサンプリングと比較して、この手法は母集団などのグループの特性を決定するのに役立ち、研究者は母集団全体のすべての要素のサンプリングフレームがなくても実装できます。

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クラスターサンプリングと層化サンプリング

クラスターサンプリングと層化サンプリングは非常に似ているため、それらの微妙なニュアンスを理解する上で問題が発生する可能性があります。したがって、クラスターサンプリングと層化サンプリングの主な違いは次のとおりです。

集落抽出	層化抽出法
母集団の要素は、グループ（クラスター）の一部としてランダムに選択されます。	研究者は、母集団全体を均等なセグメント（層）に分割します。
ランダムに選択されたクラスターのメンバーは、このサンプルの一部です。	研究者は、層の個々のコンポーネントをランダムにサンプリングユニットの一部と見なします。
研究者はクラスター間の均質性を維持します。	研究者は地層内で均質性を維持します。
研究者はクラスターを自然に分割します。	研究者または統計家は、主に地層の分割を決定します。
主な目的は、関連するコストを最小限に抑え、能力を強化することです。	主な目的は、適切に表現された母集団とともに、正確なサンプリングを実施することです。