clustersteekproeven

Clustersteekproeven zijn een methode in de statistiek waarbij de populatie is onderverdeeld in natuurlijke groepen, de clusters. Voor elke cluster is in eerste instantie een willekeurige selectie gemaakt. Vervolgens worden in de geselecteerde clusters de te onderzoeken eenheden bestudeerd: in een één-stap clustersteekproef worden alle eenheden in elke gekozen cluster onderzocht, bij een tweestappenclustersteekproef wordt eerst een subset van eenheden uit elke gekozen cluster getrokken.

Voordelen van clustersteekproeven zijn onder meer lagere kosten en minder logistieke complexiteit, vooral wanneer een volledig waarnemingsframe van alle eenheden moeilijk of duur is. Ze kunnen ook helpen bij spreiding over geografische onderdelen van de populatie. Nadelen zijn onder meer een mogelijk hogere variantie in vergelijking met steekproeven op basis van een volledig eenvoudige random sampling, vanwege intracluster correlatie. Dit leidt tot een zogenoemde ontwerp-efect, waardoor de precisie van schattingen afneemt als clusters onderling sterk op elkaar lijken. Daarom vereist analyse van clustersteekproeven aangepaste statistische methoden.

Statistische overwegingen omvatten het informeren naar de ontwerp-efect (DEFF) en de effectieve steekproefgrootte (neff = n / DEFF). Voor variantie-estimatie kunnen Taylor-linearization, jackknife, bootstrap of speciale survey-methoden worden toegepast. Het gebruik van software die rekening houdt met de steekproefontwerp is aanbevolen.

Toepassingen liggen veelal in epidemiologie, volksgezondheid, onderwijs- en marktonderzoek. Clustersteekproeven zijn vooral handig wanneer een volledig frameschema ontbreekt of wanneer verspreiding over regio’s praktisch en kostenbesparend is. Ze vereisen wel zorgvuldige planning en correcte analysemethoden om bias te voorkomen.