Orantısız Küme Örneklemesi — Eşit Olmayan Olasılıklı Küme Örneklemesi

Orantılı küme örneklemesinde, her kümeden çekilen eleman sayısı, o kümenin toplam popülasyondaki payını yansıtır, bu nedenle tüm elemanların eşit dahil edilme olasılıkları vardır ve ağırlıklandırmaya gerek yoktur. Orantısız küme örneklemesinde, oranlar kümeler arasında kasıtlı olarak farklılık gösterir, bazı elemanlara diğerlerinden daha yüksek seçim şansı verir. Orantısız tasarımlar, tarafsız popülasyon tahminleri üretmek için ters olasılık ağırlıkları gerektirir, ancak alt grup karşılaştırmaları için daha fazla analitik esneklik sunar.

Evet, eğer hedefiniz popülasyon çıkarımı ise. Ağırlıklar olmadan, tahminleriniz yalnızca toplanan örneklemi tanımlar — ki bu, eşit olmayan seçim oranları nedeniyle popülasyonu yansıtmaz. Ağırlıklar temsil edilebilirliği geri kazandırır. Tek istisna, amacın popülasyona genelleme yapmak değil, her kümeyi kendi başına karakterize etmek olduğu tamamen tanımlayıcı küme içi analizdir.

Tasarım etkisi, karmaşık tasarım altında bir tahmin edicinin gerçek varyansının, aynı toplam büyüklükteki basit rastgele örnekleme altında ortaya çıkacak varyansa oranıdır: DEFF = Var_complex / Var_SRS. DEFF'in 1'den büyük olması, küme tasarımının SRS'den daha az verimli olduğu anlamına gelir; DEFF'in 1'den küçük olması (orantısız aşırı örnekleme yüksek varyanslı alt grupları hedeflediğinde mümkün), o tahmin edici için daha verimli olduğu anlamına gelir. Stata (estat effects) veya R (survey::svymean) gibi yazılım paketleri DEFF'i otomatik olarak hesaplar.

Örneklemeden önce bireysel popülasyon üyelerini tabakalara ayırabiliyorsanız — ve saha erişimi bir kısıtlama değilse — tabakalı örnekleme genellikle daha verimli ve ağırlıklandırması daha basittir. Küme örneklemesi, bireylerin tam bir sayımının imkansız veya aşırı derecede pahalı olduğu ve coğrafi veya idari grupların örneklenmesinin tek pratik yaklaşım olduğu durumlarda tercih edilir. Birçok büyük ölçekli ankette her iki strateji de birleştirilir: ilk aşamada tabakalama, ikinci aşamada küme seçimi, tabakalar arasında orantısız tahsis ile.

Karmaşık anket modülü olan herhangi bir yazılım: Stata (cluster() ve strata() seçenekleriyle svyset), R (survey paketi, svydesign()), SAS (PROC SURVEYMEANS / PROC SURVEYLOGISTIC), SPSS Complex Samples ve Mplus (TYPE=COMPLEX). Bu araçlar, küme tasarımlarından geçerli çıkarım için zorunlu olan Taylor doğrusallaştırması veya replikasyon yoluyla tasarım ağırlıklarını uygular ve tasarıma dayalı standart hataları hesaplar.