Ketika memilih metode pengambilan sampel untuk penelitian Anda, penting untuk memahami perbedaan antara pengambilan sampel klaster dan stratifikasi. Cluster sampling secara acak memilih kelompok (cluster) partisipan dari dalam suatu populasi, sedangkan stratified sampling membagi populasi menjadi strata dan sampel secara acak dari setiap strata. Posting blog ini akan membahas manfaat dan keterbatasan masing-masing metode pengambilan sampel sehingga Anda dapat membuat keputusan yang tepat tentang mana yang tepat untuk proyek penelitian Anda.
Apa itu Sampling Klaster?
Sampling kluster adalah jenis pengambilan sampel probabilitas di mana populasi pertama kali dibagi menjadi kelompok, atau kluster, dan kemudian sampel kluster dipilih. Kelebihan metode ini adalah dapat digunakan untuk mempelajari populasi yang sulit diakses. Misalnya, jika seorang peneliti ingin mempelajari sekelompok orang yang tinggal di daerah terpencil, tidak praktis untuk mewawancarai semua orang dalam populasi. Namun dengan memilih sampel cluster, peneliti tetap dapat memperoleh sampel yang representatif. Keuntungan lain dari cluster sampling adalah dapat digunakan untuk mempelajari populasi langka.
Misalnya, jika seorang peneliti ingin mempelajari penyakit langka, akan sulit menemukan kasus yang cukup untuk dipelajari dengan menggunakan simple random sampling. Namun, dengan memilih sampel cluster, peneliti dapat meningkatkan kemungkinan menemukan kasus yang cukup untuk dipelajari. Pengambilan sampel cluster juga memiliki beberapa kelemahan. Pertama, karena populasi dibagi menjadi beberapa kelompok, ada peningkatan kemungkinan kesalahan pengambilan sampel. Kedua, metode ini bisa lebih mahal dan memakan waktu dibandingkan metode lain, seperti simple random sampling. Namun demikian, cluster sampling adalah alat yang berguna yang dapat digunakan dalam berbagai situasi.
Apa itu Pengambilan Sampel Stratifikasi?
Stratified sampling adalah jenis sampling probabilitas di mana populasi dibagi menjadi subkelompok (strata) dan sampel terpisah dipilih dari setiap strata. Stratified sampling digunakan ketika peneliti ingin memastikan bahwa setiap strata dalam populasi terwakili dalam sampel sebanding dengan ukurannya dalam populasi. Pendekatan ini dapat digunakan ketika subkelompok yang berbeda dalam populasi diminati atau ketika ukuran populasi sangat berbeda. Sampling bertingkat juga dapat meningkatkan ketepatan perkiraan dengan mengurangi variabilitas dalam strata. Misalnya, jika ada varian yang besar dalam strata, maka pengambilan sampel bertingkat dapat memberikan perkiraan yang lebih tepat daripada pengambilan sampel acak sederhana. Stratified sampling adalah alat yang ampuh bagi peneliti untuk digunakan saat merancang studi.
Perbedaan antara Cluster dan Stratified Sampling
Cluster dan stratified sampling keduanya merupakan metode untuk memilih sampel yang representatif dari suatu populasi. Cluster sampling digunakan ketika populasi terlalu besar untuk dipelajari secara keseluruhan dan tidak mungkin untuk mengidentifikasi semua anggota populasi. Stratified sampling digunakan ketika populasi dapat dibagi menjadi kelompok-kelompok yang berbeda, atau strata. Pemilihan sampel bertingkat didasarkan pada proporsi setiap strata dalam populasi. Dalam pengambilan sampel klaster dan stratifikasi, proses pemilihan acak digunakan untuk memilih unit yang akan dimasukkan dalam sampel.
Pengambilan sampel cluster kurang tepat dibandingkan pengambilan sampel bertingkat, tetapi lebih murah dan memakan waktu. Sampling bertingkat membutuhkan lebih banyak perencanaan, tetapi memberikan hasil yang lebih akurat. Saat memilih di antara kedua metode ini, peneliti harus mempertimbangkan tujuan penelitian dan sumber daya yang tersedia.
Kesimpulan
Cluster sampling digunakan ketika populasinya heterogen, sedangkan stratified sampling digunakan ketika populasinya homogen. Secara umum, pengambilan sampel kluster menghasilkan sampel yang lebih akurat karena diambil dari bagian populasi yang berbeda, tetapi pengambilan sampel bertingkat sering dianggap lebih adil.