Co To jest systematyczne pobieranie próbek?
systematyczne pobieranie próbek jest rodzajem metody pobierania próbek prawdopodobieństwa, w którym członkowie próbki z większej populacji są wybierane według losowego punktu początkowego, ale ze stałym, okresowym przedziale. Ten przedział, zwany przedział pobierania próbek, jest obliczany przez podzielenie wielkości populacji przez pożądaną wielkość próby.,
pomimo populacji próbka jest wybrany z góry, systematyczne pobieranie próbek jest nadal uważa się za przypadkowe, jeśli okresowy przedział jest określony wcześniej, a punkt początkowy jest losowy.
istnieje kilka metod pobierania próbek populacji do wnioskowania statystycznego; systematyczne pobieranie próbek jest jedną z form losowego pobierania próbek.,
systematyczne pobieranie próbek
jak działa systematyczne pobieranie próbek
ponieważ proste losowe pobieranie próbek populacji może być nieefektywne i czasochłonne, statystycy zwracają się do innych metody, takie jak systematyczne pobieranie próbek. Wybór wielkości próbki poprzez systematyczne podejście można zrobić szybko. Po zidentyfikowaniu ustalonego punktu początkowego wybierany jest stały przedział, aby ułatwić wybór uczestnika.,
systematyczne pobieranie próbek jest lepsze niż proste pobieranie losowe, gdy istnieje niskie ryzyko manipulacji danymi. Jeśli takie ryzyko jest wysokie, gdy badacz może manipulować długość interwału w celu uzyskania pożądanych wyników, prosta technika losowego pobierania próbek byłaby bardziej odpowiednia.
systematyczne pobieranie próbek jest popularne wśród badaczy i analityków ze względu na swoją prostotę. Naukowcy zazwyczaj zakładają, że wyniki są reprezentatywne dla większości normalnych populacji, chyba że przypadkowa cecha nieproporcjonalnie istnieje z każdą” n-tą ” próbką danych (co jest mało prawdopodobne)., Innymi słowy, populacja musi wykazywać naturalny stopień przypadkowości wzdłuż wybranej metryki. Jeśli populacja ma typ znormalizowanego wzorca, ryzyko przypadkowego wyboru bardzo typowych przypadków jest bardziej widoczne.
w ramach systematycznego pobierania próbek, podobnie jak w przypadku innych metod pobierania próbek, należy wybrać populację docelową przed wyborem uczestników. Populację można zidentyfikować na podstawie dowolnej liczby pożądanych cech, które odpowiadają celowi przeprowadzanego badania., Niektóre kryteria wyboru mogą obejmować wiek, płeć, rasę, lokalizację, poziom wykształcenia i/lub zawód.
- systematyczne pobieranie próbek jest rodzajem metody pobierania próbek prawdopodobieństwa, w którym członkowie próbki z większej populacji są wybierane według losowego punktu początkowego, ale ze stałym, okresowym interwałem (interwał pobierania próbek).
- ze względu na swoją prostotę systematyczne pobieranie próbek jest popularne wśród badaczy.
- inne zalety tej metodologii to wyeliminowanie zjawiska selekcji klastrowej i niskie prawdopodobieństwo zanieczyszczenia danych.,
- wady obejmują nadmierną lub niedostateczną reprezentację poszczególnych wzorców i większe ryzyko manipulacji danymi.
przykłady systematycznego pobierania próbek
jako hipotetyczny przykład systematycznego pobierania próbek, Załóżmy, że w populacji 10.000 osób, statystyk wybiera co 100 osoba do pobierania próbek. Interwały pobierania próbek mogą być również systematyczne, takie jak wybór nowej próbki do pobrania co 12 godzin.,
jako kolejny przykład, jeśli chcesz wybrać losową grupę 1,000 osób z populacji 50,000 za pomocą systematycznego pobierania próbek, wszyscy potencjalni uczestnicy muszą być umieszczeni na liście i punkt wyjścia zostanie wybrany. Po utworzeniu listy, każda 50-ta osoba na liście (rozpoczynająca liczenie w wybranym punkcie startowym) zostanie wybrana jako uczestnik, ponieważ 50.000/1.000 = 50.
na przykład, jeśli wybrany punkt startowy był 20, 70.osoba na liście zostanie wybrana, a następnie 120. i tak dalej., Po osiągnięciu końca listy i jeśli wymagane są dodatkowe uczestnicy, licznik zapętla się do początku listy, aby zakończyć liczenie.
systematyczne pobieranie próbek w porównaniu z pobieraniem próbek klastrowych
systematyczne pobieranie próbek i pobieranie próbek klastrowych różnią się sposobem pobierania punktów próbek z populacji włączonej do próby. Pobieranie próbek klastra rozbija populację w dół do klastrów, podczas gdy systematyczne pobieranie próbek wykorzystuje ustalone odstępy od większej populacji, aby utworzyć próbkę.,
systematyczne pobieranie próbek wybiera losowy punkt początkowy z populacji, a następnie próbka jest pobierana z regularnych stałych przedziałów populacji w zależności od jej wielkości. Próbkowanie klastra dzieli populację na klastry, a następnie pobiera prostą próbkę losową z każdego klastra.
pobieranie próbek klastrowych jest uważane za mniej precyzyjne niż inne metody pobierania próbek. Może to jednak zaoszczędzić na kosztach uzyskania próbki. Pobieranie próbek klastrowych jest dwuetapową procedurą pobierania próbek. Może być stosowany, gdy wypełnienie listy całej populacji jest trudne., Na przykład, to może być trudne do skonstruowania całej populacji klientów sklepu spożywczego do wywiadu.
jednak osoba może utworzyć losowy podzbiór sklepów, co jest pierwszym krokiem w tym procesie. Drugim krokiem jest rozmowa z losową próbką klientów tych sklepów. Jest to prosty proces ręczny, który może zaoszczędzić czas i pieniądze.
ograniczenia systematycznego pobierania próbek
jedno ryzyko, które statystycy muszą wziąć pod uwagę przy systematycznym pobieraniu próbek obejmuje sposób, w jaki lista używana z interwałem pobierania próbek jest zorganizowana., Jeśli populacja umieszczona na liście jest zorganizowana w cykliczny wzór, który odpowiada interwałowi pobierania próbek, wybrana próbka może być tendencyjna.
na przykład dział kadr firmy chce wybrać próbkę pracowników i zapytać, co czują o polityce firmy. Pracownicy są pogrupowani w zespoły po 20, z każdym zespołem kierowanym przez menedżera. Jeśli lista używana do wyboru wielkości próby jest zorganizowana z zespołami skupionymi razem, statystyk ryzykuje wybranie tylko menedżerów (lub nie ma menedżerów w ogóle) w zależności od interwału próbkowania.,