聚类和分层抽样的区别

调查用于营销，健康和社会学领域的各种研究。它们通常是通过抽取人口样本来完成的，因为对整个人口进行调查会很昂贵。除此之外，抽样使数据收集速度更快，因为它只关注一小部分人口。它还确保所收集数据的真实性和正确性及其统一性和相似性。

在进行抽样之前，有必要指定有关人群、抽样框架、抽样方法、样本量以及要测量或抽样的项目或事件。在此之后，可以进行实际采样和数据收集。研究人员可以使用几种抽样方法，其中一些是：简单随机抽样、系统抽样、与大小成比例的概率抽样、匹配随机抽样、配额抽样、线抽样、事件抽样、分层抽样和整群抽样。

分层抽样是一种抽样方法，其中将人口分为几个阶层或类别，并从每个阶层中抽取样本。这种方法非常有效，它可以帮助研究人员获得有关人群中特定群体的足够提示。每个层都可以以不同的方式处理，为研究人员提供一种工具来了解哪种方法最有效。虽然使用分层采样有优点，但使用它也有一些缺点。

一个缺点是分层抽样需要从总体中获取大量样本，因为样本要分为几个阶层。这将意味着研究人员的额外成本。

另一方面，聚类抽样是一种抽样方法，其中将总体划分为已经聚集在某些区域或时间的组，并从每个组中抽取样本。它可以是两阶段采样或多阶段采样。它既省钱又省时，因为它不需要收集有关人口所有要素的详细信息。此方法的缺点是所选聚类可能是部分的，并导致估计值变得不准确。