Oransal Küme Örneklemesi — Büyüklükle Orantılı Olasılık

Oransal tabakalı örneklemede popülasyon tabakalara ayrılır ve her tabakadan bireysel öğeler tabaka büyüklüğüne orantılı olarak doğrudan çekilir — kümeleme söz konusu değildir. Oransal küme örneklemesinde, tüm gruplar (kümeler) birincil örnekleme birimleri olarak büyüklükleriyle orantılı olasılıkla çekilir ve bireyler yalnızca seçilen kümelerden alt örneklenir. Tabakalı örnekleme genellikle belirli bir n için daha hassastır; tam bir öğe düzeyinde çerçeve mevcut olmadığında küme örneklemesi operasyonel olarak daha uygundur.

Bir tasarım, popülasyondaki her öğenin aynı genel dahil olma olasılığına sahip olduğunda kendi kendini ağırlıklandırır. İki aşamalı bir PPS tasarımında bu, her seçilen kümeden sabit sayıda öğe (b) örneklendiğinde meydana gelir, çünkü iki aşamalı dahil olma olasılığı n*b / N küme büyüklüğünden bağımsız olarak sabittir. Küme içi örnekleme kesri kümeler arasında değiştiğinde, tasarım artık kendi kendini ağırlıklandırmaz ve açık tasarım ağırlıkları hesaplanıp uygulanmalıdır.

Karmaşık bir anket tasarımı spesifikasyonunu kabul eden anket farkındalığına sahip analiz yazılımları kullanın — tipik olarak birincil örnekleme birimi tanımlayıcısı, tabaka tanımlayıcısı ve tasarım ağırlığı. R'da 'survey' paketi (Lumley) bunu svydesign() aracılığıyla ele alır; Stata'da svy öneki komutları standarttır; SAS PROC SURVEYMEANS/SURVEYREG de kümelenmiş tasarımları destekler. Kümelemeyi göz ardı edip standart OLS veya t-testleri ile analiz etmek, çok küçük standart hatalar üretir ve Tip I hata oranlarını artırır.

Basit rastgele örneklem için gereken örneklem boyutundan başlayın (hedef hassasiyet, alfa düzeyi ve beklenen oran veya ortalamaya göre), ardından beklenen tasarım etkisine (DEFF) göre çarpın. Tipik sosyal anketler için 1.5 ile 2.5 arasındaki DEFF değerleri yaygındır, bu da aynı hedef hassasiyet için bir SRS'den %50–150 daha fazla gözleme ihtiyacınız olabileceği anlamına gelir. Pilot veriler veya aynı alandaki benzer anketlerden elde edilen yayınlanmış DEFF değerleri, tasarım etkisi varsayımı için en iyi rehberdir.

Evet. Çok aşamalı PPS tasarımları büyük ulusal anketlerde standarttır. Üç aşamalı bir tasarımda, nüfusa göre PPS ilçe seçebilir, ardından seçilen ilçeler içindeki hane sayısına göre PPS köy seçebilir, ardından seçilen köyler içinden basit rastgele örnekleme ile haneler seçebilirsiniz. Her aşama PPS seçimi uygular, böylece genel dahil olma olasılığı sabit kalır ve kendi kendini ağırlıklandırma özelliği korunur. Her ek aşama, tasarım etkisine ek bir bileşen ekler, bu nedenle hassasiyet azalır; bu, operasyonel fizibilitedeki büyük kazanımlarla dengelenir.