Klastrivalim seisneb populatsiooni jagamises kattumisteta komplektidesse ja ammendavaks. Nii et igaüks neist esindab kõiki võimalikke varieeruvusi.
Klastrivalimil loome seepärast väiksemad populatsioonirühmad, millel on kõik selle populatsiooni omadused.
Seega, kui need on olemas, saame mõned neist prooviks valida ja neid lihtsamalt analüüsida.
Miks teha klastri valim
Seda tüüpi proovivõtt on asjakohane teatud olukordades, kus seda on vaja analüüsida. Tegelikult meeldivad teised süsteemsed, muudel juhtudel.
Mõiste paremaks tundmaõppimiseks vaatame selle eeliseid ja puudusi:
- See on oma lihtsuse ja klastrite heterogeensuse tõttu kõige sobivam suurtele geograafilistele aladele.
- Kasutada saab suuri proove. See on eelis, kuna klastrid on valmis ja peate neist valima vaid mõned.
- See on väga kasulik, kui tahame uurida teatud omadusi väga suure elanikkonna hulgas. Valime klastrid ja viime nende põhjal läbi analüüsi. Näiteks uuring.
- Selle puuduste hulgas võime välja tuua, et elanikkonna kohta on vaja teada üksikasjalikku teavet. Tegelikult ei esinda need rühmad mõnikord seda tõhusalt. Pealegi on selle valimiviga tavaliselt suurem kui näiteks lihtsa juhusliku valimi puhul.
Klastri proovide võtmise etapid
Klastrivalimite teostamise protsess on suhteliselt lihtne, ehkki see nõuab teatud eeldusi.
See tähendab, et vaatame selle teostamise samme:
- Tunne elanikkonda. Sel juhul vajame palju rahvastiku teavet. Seda seetõttu, et me ehitame selle teabe põhjal klastrid. Erilist tähtsust omavad sotsiaal-demograafilised muutujad.
- Klastri valik: Teisest küljest, kui teame, kust alustame, peame otsustama, kuidas klastreid moodustada. Sellisel juhul on geograafiline asukoht üks levinumaid ressursse.
- Proovide valik: Kui need klastrid on meil olemas, peame valima need, mis toimivad valimina. Selleks võime kasutada lihtsat juhuslikku või süstemaatilist valimit.
- Kaheastmeline proovivõtt: On olemas valik, mida nimetatakse kaheastmeliseks valimiks. See seisneb väiksema valimi valimises klastri enda seast.
- Analüüs: Lõpuks analüüsitakse seda valimit ja kui tulemused on käes, kontrollime, kas saame populatsioonis järeldusi teha.
Klastri valimi näide
Kujutagem ette, et tahame teada tubaka esinemissagedust riigi elanikkonnas. Nagu loogiline, oleks seda kõigis elanikes väga raske teha. Näiteks Mehhikos, kus on veidi üle 126 miljoni. Seetõttu valime varasemate uuringute põhjal, mis näitavad teatavat territoriaalset homogeensust, ainult mõned piirkonnad.
Järgmisena vaatame protsessi:
- Nagu näha, uurime kõigepealt mõningaid populatsiooni asjakohaseid muutujaid.
- Selle teabega moodustame erinevad konglomeraadid.
- Järgmisena valime need, mis meid huvitavad, ja teeme nende põhjal analüüsi.
- Klastrivalimite viimane samm on järeldus elanikkonnast.