Pengambilan Sampel Sistematis vs. Pengambilan Sampel Klaster: Apa Perbedaannya?
Apa Pengambilan Sampel Sistematis vs. Pengambilan Sampel Klaster: Apa Perbedaannya?
Pengambilan sampel sistematis dan pengambilan sampel cluster adalah dua jenis ukuran statistik yang digunakan oleh peneliti, analis, dan pemasar untuk mempelajari sampel suatu populasi.
Cara pengambilan sampel sistematis dan cluster mengambil titik sampel dari populasi berbeda. Sementara pengambilan sampel sistematis menggunakan interval tetap dari populasi yang lebih besar untuk membuat sampel, pengambilan sampel cluster memecah populasi menjadi beberapa kelompok.
Pengambilan sampel sistematis memilih titik awal acak dari populasi, dan kemudian sampel diambil dari interval tetap yang teratur dari populasi tergantung pada ukurannya.Pengambilan sampel cluster membagi populasi menjadi beberapa cluster dan kemudian mengambil sampel acak sederhana dari setiap cluster.1 Dalam artikel ini, kami akan membahas perbedaan dari kedua jenis sampel ini, kelebihan dan kekurangannya, kapan yang terbaik untuk menggunakan satu sama lain, dan contoh masing-masing.
Poin Penting
- Pengambilan sampel sistematis dan pengambilan sampel klaster adalah ukuran statistik yang digunakan oleh peneliti, analis, dan pemasar untuk mempelajari sampel suatu populasi.
- Pengambilan sampel sistematis melibatkan pemilihan interval tetap dari populasi yang lebih besar untuk membuat sampel.
- Pengambilan sampel cluster membagi populasi menjadi beberapa kelompok, kemudian mengambil sampel secara acak dari setiap cluster.
- Pengambilan sampel sistematis dan pengambilan sampel cluster adalah bentuk pengambilan sampel acak, yang dikenal sebagai pengambilan sampel probabilitas, yang berbeda dengan pengambilan sampel non-probabilitas.
- Pengambilan sampel sistematis dan pengambilan sampel klaster memiliki kelebihan dan kekurangan, tetapi keduanya dapat menghemat waktu dan biaya.
Pengambilan Sampel Sistematis
Pengambilan sampel sistematik adalah metode pengambilan sampel probabilitas acak. Ini salah satu metode paling populer dan umum yang digunakan oleh para peneliti dan analis. Metode ini melibatkan pemilihan sampel dari kelompok yang lebih besar. Meskipun titik awalnya mungkin acak, pengambilan sampel melibatkan penggunaan interval tetap antara setiap anggota.
Begini cara kerjanya. Peneliti memulai dengan terlebih dahulu memilih titik awal dari populasi yang lebih besar. Ini biasanya dalam bentuk bilangan bulat yang harus lebih kecil dari jumlah subjek dalam populasi yang lebih besar. Analis kemudian memilih interval antara setiap anggota; yang menjadi perbedaan konsisten yang terletak di antara masing-masing anggota. Berikut adalah contoh hipotetisnya. Misalkan ada populasi 100 orang dalam penelitian ini. Peneliti memulai dengan orang di tempat ke-10. Mereka kemudian memutuskan untuk memilih setiap orang ketujuh setelahnya. Artinya orang-orang di titik-titik berikut dipilih dalam pengambilan sampel: 10, 17, 24, 31, 38, 45, dan seterusnya.
Keuntungan dan Kerugian Pengambilan Sampel Sistematis
Jenis sampling statistik ini cukup sederhana, itulah mengapa umumnya disukai oleh para peneliti.Ini juga sangat berguna untuk tujuan tertentu di bidang keuangan .Mereka yang menggunakan metode ini membuat asumsi bahwa hasilnya mewakili mayoritas populasi normal.Proses ini juga menjamin seluruh populasi diambil sampelnya secara merata. Namun, mungkin ada masalah dengan pengambilan sampel semacam ini. Misalnya, risiko manipulasi data mungkin lebih besar karena mereka yang menggunakan metode ini dapat memilih subjek dan interval berdasarkan hasil yang diinginkan.
Pengambilan sampel sistematis mudah dilakukan dan mudah dipahami. Ahli statistik, yang mungkin memiliki batasan anggaran atau waktu, menganggap penggunaan sampling sistematis bermanfaat dalam hal membuat, membandingkan, dan memahami sampel mereka. Selain itu, pengambilan sampel sistematis memberikan tingkat kontrol yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan metodologi pengambilan sampel lainnya karena prosesnya.
Pengambilan sampel sistematik juga menghilangkan pemilihan berkerumun, di mana sampel yang dipilih secara acak dalam suatu populasi berdekatan secara tidak wajar. Sampel acak, sebagai lawan dari yang sistematis, hanya dapat menghilangkan kejadian ini dengan melakukan beberapa survei atau menambah jumlah sampel; keduanya bisa memakan waktu dan mahal. Pengambilan sampel sistematis juga memiliki faktor risiko rendah karena kecil kemungkinannya data dapat terkontaminasi.
Terlepas dari banyak keuntungannya, pengambilan sampel sistematis memiliki kelemahan. Batasan utama dari pengambilan sampel sistematis adalah ukuran populasi yang dibutuhkan. Tanpa jumlah partisipan tertentu dalam suatu populasi, pengambilan sampel sistematis tidak akan berjalan dengan baik. Misalnya, jika seorang ahli statistik ingin memeriksa usia tunawisma di wilayah tertentu tetapi tidak dapat secara akurat mendapatkan berapa banyak tunawisma, mereka tidak akan memiliki ukuran populasi atau titik awal.
Kerugian lainnya adalah bahwa populasi perlu memiliki jumlah keacakan yang alami. Jika tidak, risiko memilih contoh serupa meningkat, mengalahkan tujuan sampel.
Contoh Pengambilan Sampel Sistematis
Tujuan dari pengambilan sampel sistematis adalah untuk mendapatkan sampel yang tidak bias. Metode untuk mencapai hal ini adalah dengan memberikan nomor kepada setiap peserta dalam populasi dan kemudian memilih interval yang sama dalam populasi untuk membuat sampel.
Misalnya, Anda dapat memilih setiap peserta ke-5 atau setiap peserta ke-20 tetapi Anda harus memilih peserta yang sama di setiap populasi. Proses pemilihan nomor ke-n ini adalah pengambilan sampel secara sistematis.
Misalnya, sebuah perusahaan pasta gigi membuat pasta gigi rasa baru dan ingin mengujinya pada populasi sampel sebelum menjualnya ke publik. Pengujian tersebut untuk mengetahui apakah flavor baru tersebut diterima dengan baik atau tidak oleh sampel. Perusahaan mengumpulkan populasi sebanyak 50 orang dan memutuskan untuk menggunakan pengambilan sampel sistematis untuk membuat sampel sebanyak 10 orang yang pendapatnya tentang pasta gigi akan mereka pertimbangkan.
Pertama, tim pemasaran memberikan nomor kepada setiap peserta dalam populasi. Dalam hal ini, ia memiliki populasi 50 dalam kelompok, sehingga setiap peserta akan diberi nomor mulai dari satu hingga 50. Selanjutnya, harus menentukan seberapa besar sampel yang ingin dimilikinya dan telah menentukan ukuran sampel. 10. Oleh karena itu, 50/10 = 5. Lima akan menjadi digit samplingnya; artinya ia akan memilih setiap peserta kelima dalam populasi untuk sampai pada sampelnya. Ini diuraikan dalam tabel di bawah ini di mana setiap peserta kelima dicetak tebal dan yang dipilih sebagai sampel.
Pengambilan Sampel Kluster
Pengambilan sampel cluster adalah jenis lain dari pengukuran statistik acak. Metode ini digunakan jika terdapat subset berbeda dari kelompok yang ada dalam populasi yang lebih besar. Grup ini dikenal sebagai cluster. Pengambilan sampel cluster biasanya digunakan oleh kelompok pemasaran dan profesional.
Referensi cepat
Saat mencoba mempelajari demografi sebuah kota, kota kecil, atau kabupaten, yang terbaik adalah menggunakan pengambilan sampel cluster, karena ukuran populasi yang besar.
Pengambilan sampel cluster adalah prosedur dua langkah. Pertama, seluruh populasi dipilih dan dipisahkan ke dalam kelompok yang berbeda. Sampel acak kemudian dipilih dari subkelompok ini. Misalnya, seorang peneliti mungkin merasa kesulitan untuk menyusun seluruh populasi pelanggan toko bahan makanan untuk diwawancarai. Namun, mereka mungkin dapat membuat subset toko secara acak; ini merupakan langkah pertama dalam proses tersebut. Langkah kedua adalah mewawancarai sampel acak dari pelanggan toko tersebut.
Jenis-jenis Pengambilan Sampel Klaster
Ada dua jenis pengambilan sampel cluster: pengambilan sampel cluster satu tahap dan pengambilan sampel cluster dua tahap.
Pengambilan sampel cluster satu tahap melibatkan pemilihan sampel cluster secara acak dan mengumpulkan data dari setiap subjek dalam cluster tersebut. Pengambilan sampel cluster dua tahap melibatkan pemilihan beberapa cluster secara acak dan memilih subjek tertentu secara acak di dalam setiap cluster untuk membentuk sampel akhir. Pengambilan sampel dua tahap dapat dilihat sebagai bagian dari pengambilan sampel satu tahap: pengambilan sampel elemen tertentu dari kluster yang dibuat.
Keuntungan dan Kerugian dari Cluster Sampling
Metode pengambilan sampel ini dapat digunakan jika sulit melengkapi daftar seluruh populasi seperti yang ditunjukkan pada contoh di atas.Ini adalah proses manual yang sederhana yang dapat menghemat waktu dan uang.
Faktanya, menggunakan cluster sampling bisa cukup murah jika dibandingkan dengan metode lain. Itu karena biaya dan pengeluaran terkait umumnya lebih sedikit karena pengambilan sampel cluster memerlukan pemilihan cluster yang dipilih secara acak daripada mengevaluasi seluruh populasi. Proses yang sama ini juga memungkinkan untuk meningkatkan ukuran sampel. Karena ahli statistik hanya memilih dari sekelompok cluster tertentu, mereka dapat meningkatkan jumlah subjek yang akan diambil sampelnya dari dalam cluster tersebut.
Kerugian utama dari pengambilan sampel cluster adalah bahwa ada kesalahan pengambilan sampel yang lebih besar yang terkait dengannya, sehingga kurang tepat dibandingkan metode pengambilan sampel lainnya. Hal ini karena subjek dalam suatu cluster cenderung memiliki karakteristik yang serupa, artinya cluster sampling tidak mencakup demografi populasi yang bervariasi. Hal ini sering menghasilkan representasi yang berlebihan atau kekurangan representasi dalam suatu cluster, dan, oleh karena itu, dapat menjadi sampel yang bias.
Contoh Cluster Sampling
Misalnya, sebuah studi akademis sedang dilakukan untuk menentukan berapa banyak karyawan di bank investasi yang memiliki MBA , dan dari MBA tersebut, berapa banyak yang berasal dari sekolah Ivy League. Sulit bagi ahli statistik untuk pergi ke setiap bank investasi dan menanyakan latar belakang pendidikan setiap karyawan. Untuk mencapai tujuan tersebut, seorang ahli statistik dapat menggunakan cluster sampling.
Langkah pertama adalah membentuk cluster bank investasi. Daripada mempelajari setiap bank investasi, ahli statistik dapat memilih untuk mempelajari tiga bank investasi terbesar berdasarkan pendapatan, yang membentuk cluster pertama. Dari sana, daripada mewawancarai setiap karyawan di ketiga bank investasi, ahli statistik dapat membentuk cluster lain, yang akan mencakup karyawan hanya dari departemen tertentu, misalnya, penjualan dan perdagangan atau merger dan akuisisi .
Metode ini memungkinkan ahli statistik untuk mempersempit ukuran pengambilan sampel, menjadikannya lebih efisien dan hemat biaya, namun tetap memiliki sampel yang cukup bervariasi untuk mengukur informasi yang dicari.
Pertimbangan Khusus
Meskipun pengambilan sampel sistematis dan pengambilan sampel cluster adalah bentuk pengambilan sampel acak, mereka sampai pada ukuran sampel mereka dengan cara yang sangat berbeda. Pengambilan sampel sistematis memilih sampel berdasarkan interval tetap dalam suatu populasi sedangkan pengambilan sampel cluster membuat cluster dari suatu populasi.
Pengambilan sampel cluster lebih cocok jika terdapat himpunan bagian yang berbeda dalam populasi tertentu, sedangkan pengambilan sampel sistematis lebih baik digunakan jika seluruh daftar atau jumlah populasi diketahui. Keduanya, bagaimanapun, memecah populasi menjadi unit-unit yang lebih kecil untuk dijadikan sampel.
Untuk pengambilan sampel sistematis, penting untuk memastikan tidak ada pola dalam grup, jika tidak, Anda berisiko memilih subjek serupa tanpa mewakili keseluruhan populasi. Untuk pengambilan sampel cluster, penting untuk memastikan bahwa setiap cluster memiliki sifat yang mirip dengan keseluruhan sampel.
FAQ Pengambilan Sampel Kluster
Apa yang Dimaksud dengan Pengambilan Sampel Klaster?
Pengambilan sampel cluster adalah bentuk pengambilan sampel secara acak yang memisahkan suatu populasi menjadi beberapa cluster untuk membuat sampel. Cluster selanjutnya dapat dibuat dari cluster awal juga untuk mempersempit sampel.
Mengapa Anda Menggunakan Pengambilan Sampel Klaster?
Pengambilan sampel cluster paling baik digunakan untuk mempelajari populasi yang besar dan tersebar, di mana bertujuan untuk mewawancarai setiap subjek akan mahal, memakan waktu, dan mungkin tidak mungkin. Pengambilan sampel cluster memungkinkan untuk membuat cluster yang merupakan representasi lebih kecil dari populasi yang sedang dinilai, dengan karakteristik serupa.
Bagaimana Cara Kerja Pengambilan Sampel Klaster?
Pengambilan sampel cluster hanya melibatkan pembagian populasi yang sedang dipelajari menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil. Subkelompok ini dapat dipelajari atau dibagi lagi secara acak menjadi subkelompok lain.
Apa Perbedaan Antara Pengambilan Sampel Klaster dan Pengambilan Sampel Stratifikasi?
Perbedaan utama antara cluster sampling dan stratified sampling adalah bahwa cluster yang dibuat dalam cluster sampling heterogen sedangkan kelompok untuk pengambilan sampel bertingkat homogen.
Garis bawah
Ada berbagai metode pengambilan sampel yang tersedia bagi ahli statistik yang berusaha mempelajari informasi dalam kelompok. Karena kelompok atau populasi cenderung besar, sangat sulit mendapatkan data dari setiap subjek. Untuk mengatasi masalah ini, ahli statistik menggunakan pengambilan sampel, membuat kelompok-kelompok kecil yang dimaksudkan untuk mewakili populasi yang lebih besar.
Aspek penting dalam membuat sampel yang lebih kecil ini adalah memastikan sampel dipilih secara acak dan merupakan representasi sebenarnya dari populasi yang lebih besar. Pengambilan sampel sistematik dan pengambilan sampel cluster adalah dua metode yang dapat digunakan ahli statistik untuk mempelajari populasi.
Keduanya adalah bentuk pengambilan sampel acak yang dapat menghemat waktu dan biaya, memisahkan populasi menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil untuk memudahkan analisis. Pengambilan sampel sistematis berfungsi paling baik jika seluruh populasi diketahui, sedangkan pengambilan sampel kluster berfungsi paling baik saat seluruh populasi sulit diukur.