A amostragem por conglomerados é um método de amostragem no qual as populações são colocadas em grupos separados. Uma amostra aleatória desses grupos é então selecionada para representar uma população específica. É um processo geralmente usado para pesquisa de mercado quando não há uma maneira viável de encontrar informações sobre uma população ou demografia como um todo.
Existem 3 requisitos que devem ser atendidos para que a amostragem por conglomerados seja uma forma precisa de coleta de informações.
- Os grupos devem ser tão heterogêneos quanto possível e conter subpopulações distintas e diferentes dentro de cada grupo.
- Cada grupo deve oferecer uma representação menor do que toda a população ou demografia é.
- Os grupos devem ser mutuamente exclusivos entre si para evitar sobreposições de dados. Não deve ser possível que dois clusters ocorram juntos.
Uma vez que esses requisitos sejam atendidos, dois tipos de amostragem por agrupamento podem ser realizados. Na amostragem por conglomerado de estágio único, todos os itens de cada conglomerado selecionado são usados. Na amostragem por conglomerados em dois estágios, uma técnica de amostragem aleatória é usada para que os conglomerados selecionados gerem informações.
Esses são os pontos-chave a serem considerados ao discutir as vantagens e desvantagens da amostragem por conglomerados.
Lista de vantagens da amostragem de cluster
1. Permite que a pesquisa seja conduzida com economia reduzida.
Se você fosse pesquisar um grupo demográfico ou comunidade específica, o custo de entrevistar cada família ou indivíduo dentro do grupo seria muito limitado. Ao usar a amostragem por conglomerados, é possível coletar informações sobre determinados dados demográficos ou comunidades, reduzindo o número necessário para gerar dados precisos. Embora nenhum dado seja 100% preciso sem uma investigação completa de cada pessoa envolvida, a amostragem por conglomerados produz resultados com uma margem de erro muito baixa.
2. A amostragem de cluster reduz a variabilidade.
Todas as formas de amostragem criam estimativas. O que a amostragem de cluster fornece é um processo de estimativa mais preciso quando os clusters foram agrupados de forma adequada. Partindo do pressuposto de que cada cluster é representativo da população geral sob investigação, as informações obtidas por meio desse método ofereceram variabilidade reduzida em seus resultados por ser um reflexo mais preciso do grupo como um todo.
3. É uma abordagem mais viável.
A capacidade de gerenciar grandes entradas de dados que exigiriam uma amostra demográfica ou da comunidade completa não seria viável para o pesquisador médio. O desenho da abordagem de amostragem por conglomerados destina-se especificamente a considerar grandes populações. Se você precisar encontrar dados representativos de um grande grupo populacional, a amostragem por conglomerado permite extrapolar as informações coletadas em um formato utilizável.
4. A amostragem por conglomerados pode ser obtida em várias áreas.
Os clusters podem ser definidos em uma única comunidade, várias comunidades ou vários dados demográficos. Os procedimentos de obtenção das informações seguem o mesmo processo, independentemente do tamanho da amostra. Isso significa que os pesquisadores podem gerar informações úteis sobre um bairro usando uma amostra aleatória de certos domicílios. Eles também podem descobrir informações em grande escala, ampliando os dados demográficos em diferentes áreas para gerar resultados em nível nacional.
5. Oferece as vantagens da amostragem estratificada e aleatória.
O que torna a amostragem por conglomerados um método tão benéfico é o fato de incluir todos os benefícios da amostragem aleatória e da amostragem estratificada em seus processos. Isso ajuda a reduzir o potencial de preconceito humano nas informações coletadas. Também simplifica o processo de coleta de informações, reduzindo os riscos de influências negativas causadas por variações aleatórias. Quando combinados, os resultados obtidos na amostra podem gerar conclusões que podem ser aplicadas à população em geral.
6. A amostragem de cluster cria grandes amostras de dados.
É muito mais fácil criar amostras de dados maiores usando amostras de cluster devido à sua estrutura. Uma vez que os grupos foram concebidos e colocados, as informações coletadas são semelhantes para cada grupo. Isso torna possível comparar pontos de dados, encontrar conclusões dentro de grupos populacionais específicos e gerar informações de rastreamento que podem observar como diferentes grupos evoluem ao longo do tempo.
Lista de desvantagens da amostragem de cluster
1. É mais fácil criar dados tendenciosos na amostragem por conglomerados.
O desenho de cada grupo é a base dos dados que serão coletados no processo de amostragem. Aglomerados precisos que representam a população em estudo gerarão resultados precisos. Se um pesquisador está tentando criar resultados específicos para refletir o preconceito pessoal, então é mais fácil gerar dados que reflitam o preconceito estruturando os grupos de uma forma específica. Mesmo que seja um viés inconsciente, os dados serão um reflexo da estrutura, criando uma falsa impressão de precisão.
2. Os erros de amostragem podem ser um grande problema.
As informações coletadas por meio de amostragem por conglomerados são altamente dependentes das habilidades do pesquisador. Se as informações ou os métodos de coleta forem insatisfatórios, os dados coletados não serão tão benéficos quanto poderiam ser. Os erros encontrados em tais dados parecem ser pontos legítimos, quando, na realidade, podem ser um reflexo impreciso da população em geral. Por esse motivo, qualquer pessoa nova na pesquisa é desencorajada a usar a amostragem por conglomerados como método inicial.
3. Muitos grupos são posicionados com base em informações de autoidentificação.
Os pesquisadores geralmente determinam a colocação em grupos de indivíduos ou famílias com base em informações de autoidentificação. Isso significa que as pessoas podem influenciar a qualidade dos dados deturpando-os de alguma forma. Tudo o que pode ser necessário para criar uma influência negativa é uma distorção de renda, etnia ou preferência política. Estrutura inadequada no processo de colocação pelos pesquisadores também pode adicionar confusão ao processo de colocação. Também pode haver pessoas que se identificam intencionalmente como um grupo diferente para distorcer a pesquisa para seus próprios objetivos.
4. Cada grupo pode ter alguns pontos de dados sobrepostos.
O objetivo da amostragem por conglomerados é reduzir sobreposições nos dados, o que pode afetar a integridade das conclusões que podem ser encontradas. No entanto, ao criar um cluster, todos os grupos demográficos, comunitários ou populacionais terão algum nível de sobreposição no nível individual. Isso cria um nível de variabilidade nos dados que cria erros de amostragem regularmente. Em alguns casos, o erro amostral pode ser grande o suficiente para reduzir a natureza representativa dos dados, invalidando as conclusões.
5. Requer tamanho igual para ser eficaz.
Uma das principais desvantagens da amostragem por conglomerados é que requer igualdade de tamanho para que você chegue a conclusões precisas. Se um grupo tem uma amostra representativa de 2.000 pessoas, enquanto o segundo grupo tem 1.000 e todos os outros têm 500, então os primeiros dois grupos serão sub-representados nas conclusões, enquanto os grupos menores estarão sobrerrepresentados. Esse processo pode levar à disparidade de dados, criando um grande erro de amostragem que pode ser difícil de identificar.
6. Os resultados da amostragem por conglomerados se aplicam apenas a esses grupos populacionais.
O problema que surge com a amostragem por conglomerados é o fato de que as populações que eles contêm são apenas representativas desse grupo específico. Se alguém pesquisasse cidades na Carolina do Norte, por exemplo, as informações obtidas dessa pesquisa não poderiam ser aplicadas com precisão à população geral dos Estados Unidos. Seria preciso apenas para a população do estado e, mesmo assim, pode não ser possível aplicar os achados com base nas discrepâncias regionais. É por isso que deve haver definições fortes para cada grupo para que a pesquisa seja precisa.
7. Requer um número mínimo de caixas para precisão.
A amostragem por conglomerados requer vários pontos de investigação para reduzir os erros de amostragem que a investigação produz. Sem altos níveis de pesquisa, o potencial de sobreposição de dados aumenta. Há também um risco maior de obter dados unilaterais por meio desse processo se menos exemplos forem retirados de cada grupo.
8. A amostragem por conglomerados só funciona bem quando as pessoas podem ser classificadas como unidades.
Os processos relacionados à amostragem por conglomerados exigem que as pessoas sejam classificadas como uma unidade e não como um indivíduo. Isso significaria que eles teriam que se identificar com um grupo específico, como “Republicanos” ou “Democratas”. Se pontos de dados individuais devem ser coletados, uma forma diferente de investigação é necessária.
Essas vantagens e desvantagens da amostragem por conglomerados podem nos ajudar a encontrar informações específicas sobre uma grande população sem o investimento de tempo ou custo de outros métodos de amostragem. Ao mesmo tempo, sem controles rígidos e fortes habilidades do investigador, mais erros podem ser encontrados nessas informações que podem levar os investigadores a resultados falsos. Por esse motivo, apenas pesquisadores experientes que estão familiarizados com a amostragem de áreas devem usar esta forma de pesquisa regularmente.