نمونه‌گیری خوشه‌ای (cluster sampling)

نمونه گیری خوشه ای چیست؟ 

نمونه‌گیری خوشه‌ای (cluster sampling) یک روش نمونه‌گیری آماری است که در آن داده‌ها به چند خوشه یا گروه تقسیم شده و سپس نمونه‌هایی از هر خوشه برداشته می‌شوند. این روش به اندازه کمیت داده‌ها کمک می‌کند و می‌تواند برای کاهش پیچیدگی محاسباتی استفاده شود. در این روش می‌توان حجم داده‌ها را کاهش داده و در عین حال نمونه‌هایی که نماینده‌ی هر خوشه هستند را انتخاب کرد.
به عنوان مثال، فرض کنید که شما داده‌هایی از مشتریان فروشگاه خود دارید و می‌خواهید نظرات آن‌ها را در مورد محصولات خود بشناسید. با استفاده از روش نمونه‌گیری خوشه‌ای، می‌توانید ابتدا مشتریان را به چند گروه تقسیم کرده و سپس از هر گروه نمونه‌هایی انتخاب کنید تا نظرات آن‌ها را بررسی کنید.

انواع نمونه گیری خوشه ای

به طور معمول، سه نوع نمونه گیری خوشه ای وجود دارد که عبارت‌اند از: 
1.    نمونه‌گیری یک مرحله‌ای
2.    نمونه‌گیری دو مرحله‌ای
3.    نمونه‌گیری چند مرحله‌ای
هر کدام از این نمونه‌گیری‌ها  نشان‌دهنده تعداد مراحل انجام شده برای انتخاب گروه نمونه مورد نظر است که در ادامه به بررسی آن پرداخته‌ایم.

نمونه گیری خوشه ای یک مرحله ای

در نمونه‌گیری خوشه‌ای یک مرحله‌ای (One-stage cluster sampling)، همه نمونه به چندین خوشه تقسیم می‌شود و از هر خوشه، تمام اعضای آن خوشه به‌‎عنوان نمونه انتخاب می‌شوند. این روش مناسب است وقتی که امکان دسترسی به اعضای تک تک جمعیت وجود ندارد و یا هزینه و زمان نمونه‌گیری به صورت تصادفی از هر عضو جمعیت بسیار بالا است.
به عنوان مثال، اگر قرار بود مطالعه‌ای در مورد مصرف نوشابه در یک شهر خاص انجام دهید، می‌توانید از نمونه‌برداری منطقه‌ای برای تقسیم شهر به مناطق مختلف به نام خوشه استفاده کنید و سپس خوشه‌های خاصی را برای عضویت در گروه نمونه انتخاب کنید.

نمونه گیری خوشه ای دو مرحله ای

در روش نمونه‌گیری خوشه‌ای دو مرحله‌ای (Two-stage cluster sampling)، ابتدا جمعیت به خوشه‌های کوچکتر تقسیم می‌شود. سپس به‌صورت تصادفی چندین خوشه انتخاب می‌شود. سپس در هر خوشه، تمام اعضا به‌عنوان نمونه انتخاب می‌شوند. این روش مناسب است وقتی که جمعیت به صورت غیر یکنواختی توزیع شده است و یا همبستگی میان اعضای خوشه وجود دارد.
با ادامه مثال قبلی، اگر نمونه شما خیلی بزرگ است، می‌توانید از نمونه‌گیری دو مرحله‌ای برای محدود کردن بیشتر نمونه استفاده کنید. با نمونه‌گیری دو مرحله‌ای، می‌توانید از نمونه گیری تصادفی ساده برای انتخاب عناصر هر یک از خوشه‌های انتخاب شده استفاده کنید. واحدهای گروه نمونه محدود شده، پاسخ‌دهندگان منتخب برای مطالعه مصرف نوشابه خواهند بود.

نمونه گیری خوشه ای چند مرحله ای

نمونه‌گیری خوشه‌ای چند مرحله‌ای (Multi-stage cluster sampling) شبیه به روش دو مرحله‌ای است، با این تفاوت که به جای انتخاب تمام اعضای خوشه در مرحله دوم، در هر خوشه صرفا یک بخش از اعضا به صورت تصادفی انتخاب می‌شوند و به‌عنوان نمونه در نظر گرفته می‌شوند. این روش برای نمونه‌گیری از جمعیت‌های بزرگ بسیار کارآمد‌تر است و کمترین هزینه را برای جمع‌آوری داده‌ها به همراه دارد. از این روش در تحقیقات اجتماعی و اقتصادی استفاده می‌شود.
برای استفاده بیشتر از مثال مطالعه مصرف نوشابه، بیایید فرض کنیم شهری که در مورد آن تحقیق می‌کنید، مانند نیویورک پرجمعیت است. در چنین حالتی، این احتمال وجود دارد که حتی پس از اجرای نمونه‌گیری دو مرحله‌ای، به حجم نمونه مورد نظر خود نرسید. سپس می‌توانید با استفاده از نمونه‌گیری چند مرحله‌ای، گام‌های بیشتری برای به‌‎دست آوردن حجم نمونه مورد نظر خود بردارید.

مراحل نمونه گیری خوشه ای 

روش نمونه‌گیری خوشه‌ای به این صورت است که ابتدا داده‌های موجود را به خوشه‌های مختلف تقسیم می‌کند و سپس از هر خوشه نمونه‌ای را برای تحلیل و استفاده بعدی استخراج می‌کند. به طور کلی، فرآیند نمونه‌گیری خوشه‌ای شامل مراحل زیر است:

تعیین تعداد خوشه‌ها: در این مرحله، باید تعداد خوشه‌های مورد نیاز برای تقسیم داده‌ها را تعیین کنید. تعداد خوشه‌ها ممکن است به‌صورت از پیش تعیین شده و یا به‌عنوان نتیجه‌ای از تحلیل و شناخت داده‌ها تعیین شود.

الگوریتم خوشه‌بندی: در این مرحله، با استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی مثل K-Means، DBSCAN  یا Hierarchical Clustering  داده‌ها به خوشه‌های مختلف تقسیم می‌شوند. هر خوشه مجموعه‌ای از داده‌های مرتبط با یکدیگر است که بر اساس معیارهای مشخصی تعیین می‌شود.

انتخاب نمونه‌ها: در این مرحله، از هر خوشه نمونه‌ای انتخاب می‌شود. این نمونه می‌تواند نماینده‌ای از داده‌های موجود در خوشه باشد و معمولاً بر اساس معیارهایی مانند مرکز خوشه یا با انتخاب نمونه از خوشه به صورت تصادفی انتخاب می‌شوند.

استفاده از نمونه‌های انتخاب شده: در این مرحله، نمونه‌های انتخاب شده از هر خوشه در تحلیل‌های بعدی و استفاده‌های دلخواه مورد استفاده قرار می‌گیرند. این نمونه‌ها می‌توانند به عنوان نماینده‌ها یا نمونه‌های پذیرفته شده به منظور تعیین روند ویژگی‌ها و مشخصه‌های مورد نظر استفاده شوند.

روش نمونه گیری سیستماتیک یک روش بسیار کارآمد و مفید است که به میتواند به شما در هر مسیری که هستید کمک چشمگیری کند.

مزایا و معایب نمونه گیری خوشه ای

به‌طور کلی، هر روش نمونه‌گیری از جمله نمونه‌گیری خوشه‌ای، مزیت‌ها و در عین حال محدودیت‌ها یا معایبی به‌همراه دارد. اصلی‌ترین مزایا و معایب نمونه گیری خوشه‌ای به‌شرح زیر است: 

مزایا نمونه گیری خوشه ای

مهمترین مزیت‌های این روش نمونه‌گیری عبارت‌اند از:

کاهش پیچیدگی محاسباتی: با تقسیم داده‌ها به خوشه‌ها و انتخاب نمونه از هر خوشه، می‌توانید حجم داده‌ها را کاهش دهید که این موجب کاهش پیچیدگی محاسباتی می‌شود.

نمونه‌گیری مستقل: هر خوشه به‌طور مستقل مورد نمونه‌گیری قرار می‌گیرد که به اطمینان بیشتری از نمونه‌های انتخاب شده از داده‌ها منجر می‌شود.

قابلیت اطمینان بالا: اگر خوشه‌های جامعه به درستی ساخته شوند، این روش نمونه‌گیری می‌تواند نتایج بسیار قابل اعتماد و معتبری ایجاد کند، زیرا گروه نمونه انتخابی ویژگی‌های مشابه جامعه را منعکس می‌کند.

معایب نمونه گیری خوشه ای

همانند مزایا، استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای نیز دارای معایبی است که عبارت‌اند:

اجرای دشوار: برنامه‌ریزی و اجرای این روش نمونه‌گیری در مقایسه با سایر اشکال نمونه‌گیری دشوار است و اجرای تنظیمات دقیق در رابطه با تعداد و اندازه خوشه‌ها اهمیت بسزایی دارد.

احتمال انحراف و خطا: در صورتی که خوشه‌بندی اولیه به درستی انجام نشود، انتخاب نمونه از هر خوشه ممکن است منجر به انحراف و نمایندگی ناصحیح شود.

وابستگی به الگوریتم خوشه‌بندی: عملکرد نمونه‌گیری خوشه‌ای به طور مستقیم به عملکرد الگوریتم خوشه‌بندی وابسته است که ممکن است در برخی موارد دچار مشکلات شود.

چه زمانی استفاده از نمونه گیری خوشه ای مناسب است؟ 

به‌طور کلی، استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای در موارد زیر می‌تواند مفید، موثر و کاربردی باشد:

>>>> وقتی که حجم داده‌ها بسیار زیاد است
در صورتی که دارای یک مجموعه‌ بزرگ داده هستید و عملیات آنالیز و پردازش بر روی تمام داده‌ها زمان‌بر و مشکل است، نمونه‌گیری خوشه‌ای می‌تواند راهکار مناسبی باشد. با تقسیم داده‌ها به خوشه‌ها و انتخاب نمونه‌ها از هر خوشه، حجم داده‌ها کاهش می‌یابد و پیچیدگی محاسباتی کاهش می‌یابد.
>>>> وقتی که تضمین نمونه‌گیری مستقل مهم است
در برخی موارد، انتخاب نمونه‌ها به صورت مستقل از یکدیگر مهم هستند. با استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای، هر خوشه به طور مستقل مورد نمونه‌برداری قرار می‌گیرد که منجر به اطمینان بیشتری از صحت نمونه‌های انتخاب شده می‌شود.
>>>> وقتی که نیاز به نمایندگی نمونه‌ها از خوشه‌ها وجود دارد
با انتخاب نمونه از هر خوشه، می‌توانید نمونه‌هایی را انتخاب کنید که بهترین نماینده‌های خوشه هستند. هر نماینده به شما اطلاعات مهمی درباره‌ی طبقه‌بندی و ویژگی‌های خوشه‌ها ارائه می‌کند.

در نظر داشته باشید که استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای الزاماً در تمام موارد مناسب نیست و بسته به خصوصیات و نیازهای مسئله باید انتخاب شوند. تعداد نمونه‌های انتخابی و یا معیارهای انتخاب خوشه‌ها مواردی است که باید به دقت مشخص شوند.نمونه گیری طبقه ایی هم شبیه به نمونه گیری خوشه ای است اما با ویژگیها و کاربردهای منحصر به فرد خود, اگر علاقمند به کسب اطلاعات در این زمینه هستید فقط کافیست کلیک کنید.

کاربرد نمونه گیری خوشه ای

روش نمونه‌گیری خوشه‌ای برای موارد مختلف کاربرد دارد و در صنایع و حوزه‌های گوناگون مورد استفاده قرار می‌گیرد. برخی از کسب و کارها و محیط‌هایی که استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای می‌تواند مناسب باشد، عبارت‌اند از:

لطفا توجه داشته باشید که این فقط نمونه‌هایی از کاربردهای ممکن نمونه‌گیری خوشه‌ای است و هر صنعت و محیط خاصی می‌تواند بر اساس نیازها و ویژگی‌های خود از آن بهره‌برداری کند.

کلام آخر 

نمونه‌گیری خوشه‌ای، یکی از روش‌های نمونه‌گیری آماری و به‌نوعی احتمالی است که داده‌ها (واحد یا فرد) به‌صورت مساوی و مشخص در گروه یا خوشه‌ای دسته‌بندی می‌شوند. این خوشه‌ها ممکن است بر اساس شهرهای مختلف یک کشور، مناطق مختلف شهر، سازمان های مختلف، دانشگاه های مختلف، شهرک های صنعتی مختلف و ... تقسیم شوند. 
انواع روش نمونه‌گیری خوشه‌ای به سه نوع تک مرحله‌ای، دو مرحله‌ای و چند مرحله‌ای تقسیم بندی می‌شوند که می‌تواند در حوزه‌های مختلفی از جمله تحقیقات اجتماعی، علوم داده، تحلیل تصویر، بررسی بازخورد مشتری و بسیاری موارد دیگر مورد استفاده قرار گیرد. توجه داشته باشید که انتخاب الگوریتم خوشه‌بندی مناسب و معیارهای مورد استفاده بستگی به طبیعت و نیازهای داده‌های مورد بررسی دارد.

سوالات متداول در مورد نمونه گیری خوشه ای

در این بخش به سوالات پرتکرار در زمینه cluster sampling جواب می‌دهیم.

آیا نمونه‌گیری خوشه‌ای در تحلیل الگوها و پیش‌بینی رویدادها مفید است؟

بله. با شناسایی الگوها و خوشه‌بندی داده‌ها، می‌توان مدل‌ها و روش‌های بهتری برای پیش‌بینی رویدادها انتخاب و ارائه داد.

آیا امکان استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای در حوزه تحقیقات اپیدمیولوژیک (همه‌گیری‌شناسی) و جمعیت‌شناسی وجود دارد؟

بله. استفاده از این روش نمونه‌گیری در حوزه تحقیقات اپیدمیولوژیک و جمعیت‌شناسی قابل اجرا است. این الگوریتم می‌تواند به شناسایی الگوهای بیماری، تجمع جمعیتی و بررسی فاکتورهای موثر در یک جمعیت کمک کند.

آیا امکان استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای برای داده‌های نامتوازن وجود دارد؟

بله. با کمک نمونه‌برداری از هر خوشه به طور جداگانه و ناوابسته، می‌توان نمونه‌های بیشتری را از خوشه‌ها با بیشترین نمونه‌ها و کاهش نمونه‌هایی از خوشه‌ها با نمونه‌های کمتر انتخاب کرد و تعادل نمونه‌ها را بهبود بخشید.

آیا مزیت خاصی در استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای نسبت به استفاده از نمونه‌گیری تصادفی وجود دارد؟

در استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای، می‌توان از ویژگی‌های خوشه‌ها و توزیع نمونه‌ها درون هر خوشه برای تعیین نمونه‌های نماینده استفاده کرد. این باعث می‌شود که نمونه‌ها با نمایندگی بهتری انتخاب شوند و از تنوع و قدرت تمثیل بیشتری برخوردار باشند. علاوه بر این، استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای می‌تواند در کاهش ابعاد داده‌ها و کاهش میزان محاسبات مورد نیاز برای پردازش داده‌ها نیز موثر باشد.

آیا امکان استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای برای داده‌های غیر عددی ممکن است؟

بله، الگوریتم‌های نمونه‌گیری خوشه‌ای برای داده‌های غیر عددی نیز قابل استفاده هستند. به عنوان مثال، می‌توان از معیارهای شباهت یا فاصله برای داده‌های غیر عددی (مانند متن، تصویر یا داده‌های دسته‌بندی) استفاده کرد و نمونه‌ها را بر اساس این معیارها و خوشه‌بندی مربوطه تهیه کرد.