การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม

การสุ่มตัวอย่างใน Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น vs. แบบกลุ่ม

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อย
ใช้การสุ่มอย่างง่ายในแต่ละกลุ่มย่อย

การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม

ใช้การสุ่มอย่างง่ายเพื่อเลือกกลุ่มย่อยบางกลุ่ม
ใช้การสุ่มอย่างง่ายเฉพาะกับกลุ่มย่อยที่เลือกมา

สายพันธุ์กาแฟ

เมล็ดกาแฟเรียงเป็นแถวและคอลัมน์

varieties_pop = list(coffee_ratings['variety'].unique())

[None, 'Other', 'Bourbon', 'Catimor', 
'Ethiopian Yirgacheffe','Caturra', 
'SL14', 'Sumatra', 'SL34', 'Hawaiian Kona',
'Yellow Bourbon', 'SL28', 'Gesha', 'Catuai',
'Pacamara', 'Typica', 'Sumatra Lintong',
'Mundo Novo', 'Java', 'Peaberry', 'Pacas',
'Mandheling', 'Ruiru 11', 'Arusha',
'Ethiopian Heirlooms', 'Moka Peaberry',
'Sulawesi', 'Blue Mountain', 'Marigojipe', 
'Pache Comun']

ขั้นที่ 1: สุ่มเลือกกลุ่มย่อย

เมล็ดกาแฟเรียงเป็นแถวและคอลัมน์ โดยแสดงเพียงสามสายพันธุ์ ส่วนที่เหลือเป็นสีเทา

import random
varieties_samp = random.sample(varieties_pop, k=3)

['Hawaiian Kona', 'Bourbon', 'SL28']

ขั้นที่ 2: สุ่มตัวอย่างในแต่ละกลุ่ม

variety_condition = coffee_ratings['variety'].isin(varieties_samp)
coffee_ratings_cluster = coffee_ratings[variety_condition]

coffee_ratings_cluster['variety'] = coffee_ratings_cluster['variety'].cat.remove_unused_categories()

coffee_ratings_cluster.groupby("variety")\
    .sample(n=5, random_state=2021)

ผลลัพธ์ขั้นที่ 2

                    total_cup_points        variety       country_of_origin  ...
variety                                                                       
Bourbon       575              82.83        Bourbon               Guatemala   
              560              82.83        Bourbon               Guatemala   
              524              83.00        Bourbon               Guatemala   
              1140             79.83        Bourbon               Guatemala   
              318              83.67        Bourbon                  Brazil   
Hawaiian Kona 1291             73.67  Hawaiian Kona  United States (Hawaii)   
              1266             76.25  Hawaiian Kona  United States (Hawaii)   
              488              83.08  Hawaiian Kona  United States (Hawaii)   
              461              83.17  Hawaiian Kona  United States (Hawaii)   
              117              84.83  Hawaiian Kona  United States (Hawaii)   
SL28          137              84.67           SL28                   Kenya   
              452              83.17           SL28                   Kenya   
              224              84.17           SL28                   Kenya   
              66               85.50           SL28                   Kenya   
              559              82.83           SL28                   Kenya

การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน

การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่มเป็นรูปแบบหนึ่งของการสุ่มแบบหลายขั้นตอน
สามารถมีได้มากกว่า 2 ขั้นตอน
เช่น การสำรวจระดับประเทศอาจสุ่มรัฐ มณฑล เมือง และย่านต่าง ๆ

มาฝึกกันเถอะ!

การสุ่มตัวอย่างใน Python