Il campionamento sistematico e il campionamento di cluster differiscono per il modo in cui estraggono i punti campione dalla popolazione inclusa nel campione. Il campionamento del cluster suddivide la popolazione in cluster, mentre il campionamento sistematico utilizza intervalli fissi dalla popolazione più ampia per creare il campione. Il campionamento sistematico seleziona un punto di partenza casuale dalla popolazione, quindi un campione viene prelevato da intervalli fissi regolari della popolazione a seconda delle sue dimensioni. Il campionamento dei cluster divide la popolazione in cluster e quindi preleva un semplice campione casuale da ciascun cluster.
Campionamento del cluster
Il campionamento del cluster è considerato meno preciso rispetto ad altri metodi di campionamento. Tuttavia, può risparmiare sui costi per ottenere un campione. Il campionamento del cluster è una procedura di campionamento in due fasi. Può essere usato quando è difficile compilare un elenco di tutta la popolazione. Ad esempio, potrebbe essere difficile costruire l'intera popolazione dei clienti di un negozio di alimentari da intervistare. Tuttavia, una persona potrebbe creare un sottoinsieme casuale di negozi, che è il primo passo nel processo. Il secondo passo è intervistare un campione casuale dei clienti di quei negozi. Questo è un semplice processo manuale che può far risparmiare tempo e denaro.
Campionamento sistemico
Il campionamento sistematico è un tipo di metodo di campionamento di probabilità in cui i membri del campione di una popolazione più ampia vengono selezionati in base a un punto iniziale casuale e ad un intervallo periodico fisso. Il campionamento sistematico è semplice e consente di utilizzare un certo grado di processo nella selezione del campione. Questo processo garantisce inoltre che l'intera popolazione sia uniformemente campionata. Il campionamento sistematico è utile per determinati scopi finanziari.
