an example of using a cluster sample
 L'échantillonnage en grappes est la méthode d'échantillonnage dans laquelle différents groupes au sein d'une population sont utilisés comme échantillon. Ceci est différent de l'échantillonnage stratifié dans le sens où vous utiliserez l'ensemble du groupe, ou grappe, comme échantillon plutôt qu'un membre sélectionné au hasard dans tous les groupes.  Exemples d'ensembles de données utilisés pour le cluster. analyse : • critères socio-économiques : revenus, formation, profession, âge, nombre d'enfants, taille de la ville de résidence…. • critères psychographiques : intérêt, style de vie, motivation, valeurs, implication. • des critères liés au comportement d'achat : gamme de prix, type. Le but de l'échantillonnage est de sélectionner un ensemble d'éléments d'une population de telle manière que les descriptions des statistiques d'échantillonnage représentent avec précision les paramètres de la population. Le meilleur moyen d'y parvenir est d'utiliser : a. un échantillon de convenance b. sélection aléatoire c. l'élément d'échantillonnage d. échantillonnage stratifié.  Exemples d'échantillonnage en grappes. Exemple 1 : Supposons qu'une étude ait été réalisée avec des parcelles carrées fixes relativement grandes de 50 mx 50 m, sur lesquelles toutes les positions des arbres ont été cartographiées. Étant donné que les placettes individuelles étaient relativement grandes, seules les ressources étaient disponibles pour mesurer \(n=10\) placettes échantillons. Malgré l’absence de l’assurance que procure l’utilisation d’échantillons aléatoires, l’échantillonnage en grappes est fréquemment utilisé dans les entreprises et dans d’autres applications. La procédure de base pour créer un échantillon en grappes consiste à diviser la population entière en une sorte de groupes significatifs. Par exemple, McDonald's® pourrait vouloir savoir quel est l'élément le plus populaire commandé dans son menu. Ils pourraient créer un cluster/groupe pour chaque magasin McDonald's.  Dans un inventaire forestier régional du nord du Costa Rica, des parcelles groupées de quatre sous-parcelles ont été utilisées (comme le montre la figure 1), disposées aux coins d'un carré de 150 m de côté. Un échantillon d'environ 900 parcelles en grappes a été systématiquement réparti sur la région d'intérêt.  Cependant, l’échantillonnage en grappes n’est pas aussi précis que l’échantillonnage aléatoire simple ou l’échantillonnage aléatoire stratifié. Par conséquent, les données collectées à partir de ce type d’échantillonnage sont souvent faussées. L’avantage de l’échantillonnage en grappes est la commodité et le coût. Et au fait, Donna a gagné la course à la présidence de classe. Vidéo : Échantillons aléatoires en cluster : définition, sélection et exemples. L'échantillonnage aléatoire en grappes est l'une des nombreuses façons de collecter des données. Il peut parfois être difficile de savoir quelle est la meilleure solution. Cette leçon explique l'échantillonnage aléatoire en grappes, comment l'utiliser et les différences entre l'échantillonnage en grappes et l'échantillonnage stratifié.  Dans un échantillon stratifié, une population est également divisée en groupes, même si le nombre de groupes a tendance à être plus petit. Une population peut être divisée par sexe, âge, revenu et région dans laquelle elle vit, et la comparaison des résultats de chaque groupe peut expliquer en partie la raison pour laquelle l'échantillon stratifié est réalisé.  Ensuite, nous pouvons regarder toutes les parcelles de grappes et analyser uniquement l'observation, par exemple sur la sous-parcelle 1. Les données correspondantes sont données dans le tableau 1. Il s'agit d'une estimation correcte dans laquelle nous n'utilisons qu'une partie de la placette d'échantillonnage utilisée. (le diagramme en grappes).
Exemple d'échantillonnage en grappes : Supposons qu'une étude ait été réalisée avec des parcelles carrées fixes relativement grandes de 50 mx 50 m, sur lesquelles toutes les positions des arbres ont été cartographiées. Étant donné que les placettes individuelles étaient relativement grandes, seules les ressources étaient disponibles pour mesurer \(n=10\) placettes échantillons.