Qu’est-ce que L’échantillonnage systématique?

l’échantillonnage systématique est un type de méthode d’échantillonnage probabiliste dans laquelle les membres de l’échantillon d’une population plus importante sont sélectionnés selon un point de départ aléatoire mais avec un intervalle périodique fixe. Cet intervalle, appelé intervalle d’échantillonnage, est calculé en divisant la taille de la population par la taille de l’échantillon souhaité.,

bien que l’échantillon de population ait été sélectionné à l’avance, l’échantillonnage systématique est toujours considéré comme aléatoire si l’intervalle périodique est déterminé à l’avance et que le point de départ est aléatoire.

Comment l’Échantillonnage Systématique des Œuvres

Puisque l’échantillonnage aléatoire simple d’une population peut être inefficace et de temps, les statisticiens se tourner vers d’autres méthodes, telles que l’échantillonnage systématique. Le choix d’une taille d’échantillon par une approche systématique peut être fait rapidement. Une fois qu’un point de départ fixe a été identifié, un intervalle constant est sélectionné pour faciliter la sélection des participants.,

l’échantillonnage Systématique est préférable à l’échantillonnage aléatoire simple quand il y a un faible risque de manipulation de données. Si un tel risque est élevé lorsqu’un chercheur peut manipuler la longueur de l’intervalle pour obtenir les résultats souhaités, une simple technique d’échantillonnage aléatoire serait plus appropriée.

l’échantillonnage Systématique est populaire avec des chercheurs et des analystes en raison de sa simplicité. Les chercheurs supposent généralement que les résultats sont représentatifs de la plupart des populations normales à moins qu’une caractéristique aléatoire n’existe de manière disproportionnée avec chaque « nième » échantillon de données (ce qui est peu probable)., En d’autres termes, une population doit présenter un degré naturel d’aléatoire le long de la métrique choisie. Si la population a un type de modèle standardisé, le risque de choisir accidentellement des cas très courants est plus apparent.

dans le cadre de l’échantillonnage systématique, comme pour les autres méthodes d’échantillonnage, une population cible doit être sélectionnée avant de sélectionner les participants. Une population peut être identifiée en fonction d’un nombre quelconque de caractéristiques souhaitées qui conviennent à l’objectif de l’étude menée., Certains critères de sélection peuvent inclure l’âge, le sexe, la race, l’emplacement, le niveau d’éducation et/ou la profession.

des Exemples de l’Échantillonnage Systématique

Comme un exemple hypothétique de l’échantillonnage systématique, supposons que dans une population de 10 000 personnes, un statisticien sélectionne chaque 100e personne à l’échantillonnage. Les intervalles d’échantillonnage peuvent également être systématiques, comme le choix d’un nouvel échantillon à prélever toutes les 12 heures.,

comme autre exemple, si vous souhaitez sélectionner un groupe aléatoire de 1 000 personnes sur une population de 50 000 en utilisant un échantillonnage systématique, tous les participants potentiels doivent être placés dans une liste et un point de départ serait sélectionné. Une fois la liste formée, chaque 50e personne sur la liste (en commençant le décompte au point de départ sélectionné) serait choisie comme participant, puisque 50 000/1 000 = 50.

par exemple, si le point de départ sélectionné était 20, la 70ème personne de la liste serait choisie suivie de la 120ème, et ainsi de suite., Une fois que la fin de la liste a été atteinte et si des participants supplémentaires sont nécessaires, le nombre boucle au début de la liste pour terminer le nombre.

l’Échantillonnage Systématique Contre l’Échantillonnage en grappes

l’échantillonnage Systématique et de l’échantillonnage en grappes diffèrent dans la façon dont ils tirent des points d’échantillonnage de la population incluse dans l’échantillon. L’échantillonnage en grappes décompose la population en grappes, tandis que l’échantillonnage systématique utilise des intervalles fixes à partir de la plus grande population pour créer l’échantillon.,

l’échantillonnage systématique sélectionne un point de départ aléatoire dans la population, puis un échantillon est prélevé à des intervalles fixes réguliers de la population en fonction de sa taille. L’échantillonnage en grappes divise la population en grappes, puis prélève un échantillon aléatoire simple de chaque grappe.

l’échantillonnage en grappes est considéré comme moins précis que les autres méthodes d’échantillonnage. Cependant, il peut économiser des coûts sur l’obtention d’un échantillon. L’échantillonnage en grappes est une procédure d’échantillonnage en deux étapes. Il peut être utilisé lorsque remplir une liste de l’ensemble de la population est difficile., Par exemple, il pourrait être difficile de construire l’ensemble de la population des clients d’une épicerie à interviewer.

Cependant, une personne peut créer un sous-ensemble aléatoire de magasins, qui est la première étape dans le processus. La deuxième étape consiste à interroger un échantillon aléatoire de clients de ces magasins. Il s’agit d’un processus manuel simple qui peut économiser du temps et de l’argent.

limites de l’échantillonnage systématique

un risque que les statisticiens doivent prendre en compte lorsqu’ils effectuent un échantillonnage systématique concerne la façon dont la liste utilisée avec l’intervalle d’échantillonnage est organisée., Si la population inscrite sur la liste est organisée dans un schéma cyclique qui correspond à l’intervalle d’échantillonnage, l’échantillon peut être biaisée.

Par exemple, le service des ressources humaines d’une entreprise souhaite choisir un échantillon d’employés et leur demander ce qu’ils pensent des politiques de l’entreprise. Les employés sont regroupés en équipes de 20, chaque équipe étant dirigée par un manager. Si la liste utilisée pour choisir la taille de l’échantillon est organisée avec des équipes regroupées, le statisticien risque de ne choisir que des gestionnaires (ou aucun gestionnaire du tout) en fonction de l’intervalle d’échantillonnage.,