Die Clusterstichprobe ist eine statistische Methode zur Datenerhebung, bei der eine bestimmte Population in separate Gruppen, bekannt als Cluster, unterteilt wird. Jeder Cluster sollte eine Mini-Repräsentation der gesamten Population sein. Nach der Clusterbildung wird eine zufällige Auswahl von Clustern getroffen, und alle Elemente innerhalb der ausgewählten Cluster werden untersucht. Hier sind die Hauptphasen und Eigenschaften einer Clusterstichprobe:
- Clusterbildung: Die gesamte Population wird in unterschiedliche Gruppen oder Cluster unterteilt. Jeder Cluster sollte die Variabilität der gesamten Population so gut wie möglich widerspiegeln.
- Auswahl von Clustern: Eine zufällige Stichprobe von Clustern wird aus der Gesamtheit der Cluster ausgewählt. Die Auswahl kann mittels einfacher Zufallsstichprobe oder systematischer Stichprobe erfolgen.
- Datenerhebung: Alle Elemente innerhalb der ausgewählten Cluster werden untersucht und die relevanten Daten werden erfasst.
- Datenanalyse: Die gesammelten Daten werden statistisch analysiert, um Muster, Trends und Schlussfolgerungen zu identifizieren. Diese Analyse kann durch verschiedene statistische Tests und Vergleiche erfolgen.
- Ergebnispräsentation: Die Ergebnisse der Clusterstichprobe werden in Berichten oder Präsentationen dargestellt, die die Haupterkenntnisse und Interpretationen enthalten.
Ein einfaches Beispiel für eine Clusterstichprobe könnte eine Bildungsforschung sein, bei der Schulen als Cluster betrachtet werden. Statt jeden Schüler in einem Land zu befragen, könnten Forscher eine Anzahl von Schulen zufällig auswählen und dann alle Schüler innerhalb dieser ausgewählten Schulen befragen.
Die Clusterstichprobe ist besonders nützlich, wenn die Datenerhebung für die gesamte Population zu teuer oder zu zeitaufwendig ist. Durch die Clusterung und die anschließende Untersuchung ausgewählter Cluster können Ressourcen effizienter genutzt und dennoch statistisch gültige Schlussfolgerungen gezogen werden. Die Methode ist besonders geeignet, wenn die Population geografisch weit verstreut ist, da sie die Logistik und die Kosten der Datenerhebung erheblich reduzieren kann.