Il s'agit d'une stratégie dans laquelle la population est divisée en
groupes appelés clusters ou grappes. Dans
cet échantillon de chaque groupe est traité comme une unité d'échantillonnage ,
de sorte que l'analyse de l' ' se fait dans une population de clusters. Un
des avantages est que la sélection de l'échantillon est plus facile , il est
très efficace pour découvrir les structures, les modèles, les associations et
les relations entre les données lorsque la population est très vaste et
dispersée et permet aussi d'économiser du temps et de l'argent. Pour
leur part, sont les limites de l'erreur d'échantillonnage est supérieure à
celle de l'échantillonnage aléatoire simple , plus l'erreur statistique
augmente à chaque étape de la sélection de l'échantillon ou l'homogénéité du
mélange diminue , les groupes voisins peuvent être très similaires et non représentent
la population totale, la possibilité de choisir un échantillon non
représentatif est beaucoup plus élevé dans ce type d'échantillonnage (
échantillonnage).
Exemple - Objectif de l'étude : Le directeur d'un district scolaire veut savoir ce que l' opinion des enseignants dans ces écoles une nouvelle lettre circulaire. Il ya un total de 10.000 enseignants dans plus de 50 écoles . Le directeur n'a pas les fonds ni le temps d'interviewer tous les enseignants. Par conséquent, au lieu de sélectionner un échantillon d'enseignants de toutes les écoles sélectionnées au hasard , décide d'interroger tous les enseignants dans certaines écoles. Si l'échantillon est représentatif de l' administrateur peut tirer des conclusions sur les sentiments / attitudes des enseignants sur le nouveau CL . L'échantillon ne soit pas représentatif si, par exemple , certaines zones des écoles dont les opinions sont majoritairement choisies .
Exemple - Objectif de l'étude : Le directeur d'un district scolaire veut savoir ce que l' opinion des enseignants dans ces écoles une nouvelle lettre circulaire. Il ya un total de 10.000 enseignants dans plus de 50 écoles . Le directeur n'a pas les fonds ni le temps d'interviewer tous les enseignants. Par conséquent, au lieu de sélectionner un échantillon d'enseignants de toutes les écoles sélectionnées au hasard , décide d'interroger tous les enseignants dans certaines écoles. Si l'échantillon est représentatif de l' administrateur peut tirer des conclusions sur les sentiments / attitudes des enseignants sur le nouveau CL . L'échantillon ne soit pas représentatif si, par exemple , certaines zones des écoles dont les opinions sont majoritairement choisies .
