O que é amostragem sistemática?
amostragem sistemática é um tipo de método de amostragem de probabilidade no qual os membros da amostra de uma população maior são selecionados de acordo com um ponto de partida aleatório, mas com um intervalo fixo e periódico. Este intervalo, chamado de intervalo de amostragem, é calculado dividindo o tamanho da população pelo tamanho desejado da amostra.,
apesar de a população da amostra ter sido previamente seleccionada, a amostragem sistemática continua a ser considerada aleatória se o intervalo periódico for determinado de antemão e o ponto de partida for Aleatório.
Existem vários métodos de amostragem de uma população de inferência estatística; amostragem sistemática é uma forma de amostragem aleatória.,
Amostragem Sistemática
Como Amostragem Sistemática Obras
Desde a amostragem aleatória simples de uma população pode ser ineficiente e demorado, os estatísticos recorrer a outros métodos, tais como a amostragem sistemática. Escolher um tamanho de amostra através de uma abordagem sistemática pode ser feito rapidamente. Uma vez identificado um ponto de partida fixo, é selecionado um intervalo constante para facilitar a seleção dos participantes.,
amostragem sistemática é preferível a amostragem aleatória simples quando existe um baixo risco de manipulação de dados. Se esse risco for alto quando um pesquisador pode manipular o comprimento do intervalo para obter os resultados desejados, uma simples técnica de amostragem aleatória seria mais apropriada.
a amostragem sistemática é popular entre pesquisadores e analistas por causa da sua simplicidade. Os pesquisadores geralmente assumem que os resultados são representativos da maioria das populações Normais, a menos que uma característica aleatória exista desproporcionalmente com cada amostra de dados “nth” (o que é improvável)., Em outras palavras, uma população precisa exibir um grau natural de aleatoriedade ao longo da métrica escolhida. Se a população tem um tipo de padrão padronizado, o risco de escolher acidentalmente casos muito comuns é mais aparente.
no âmbito da amostragem sistemática, tal como acontece com outros métodos de amostragem, deve seleccionar-se uma população-alvo antes da selecção dos participantes. Uma população pode ser identificada com base em qualquer número de características desejadas que se adequem ao objetivo do estudo que está sendo realizado., Alguns critérios de seleção podem incluir idade, sexo, raça, localização, nível de educação e/ou profissão.
- amostragem sistemática é um tipo de método de amostragem de probabilidades no qual os membros da amostra de uma população maior são seleccionados de acordo com um ponto de partida aleatório, mas com um intervalo fixo e periódico (o intervalo de amostragem).devido à sua simplicidade, a amostragem sistemática é popular entre os investigadores.outras vantagens desta metodologia incluem a eliminação do fenômeno da seleção agrupada e uma baixa probabilidade de contaminação dos dados.,
- as desvantagens incluem a sobre ou sub – representação de padrões particulares e um maior risco de manipulação de dados.
exemplos de amostragem sistemática
como um exemplo hipotético de amostragem sistemática, assumir que, numa população de 10 000 pessoas, um estatístico selecciona cada 100 pessoas para amostragem. Os intervalos de amostragem também podem ser sistemáticos, como a escolha de uma nova amostra para extrair a partir de cada 12 horas.,
Como outro exemplo, se você quiser selecionar um grupo aleatório de 1.000 pessoas, a partir de uma população de 50.000 usando amostragem sistemática, todos os potenciais participantes devem ser colocados em uma lista e um ponto de partida pode ser selecionado. Uma vez que a lista é formada, cada 50ª pessoa na lista (começando a contagem no ponto de partida selecionado) seria escolhido como um participante, desde 50.000/1.000 = 50.
por exemplo, se o ponto de partida selecionado fosse 20, a 70ª pessoa na lista seria escolhida seguida pela 120, e assim por diante., Uma vez que o fim da lista foi alcançado e se os participantes adicionais são necessários, a contagem loops para o início da lista para terminar a contagem.
amostragem sistemática Versus amostragem por Aglomerado
amostragem sistemática e amostragem por aglomerado diferem na forma como retiram pontos de amostragem da população incluída na amostra. A amostragem por aglomerado divide a população em aglomerados, enquanto a amostragem sistemática utiliza intervalos fixos da população maior para criar a amostra.,
a amostragem sistemática seleciona um ponto de partida aleatório da população, e então uma amostra é retirada de intervalos regulares fixos da população, dependendo do seu tamanho. A amostragem de aglomerados divide a população em aglomerados e, em seguida, toma uma amostra aleatória simples de cada aglomerado.a amostragem por aglomerado é considerada menos precisa do que outros métodos de amostragem. No entanto, pode poupar custos na obtenção de uma amostra. A amostragem por aglomerado é um procedimento de amostragem em duas fases. Pode ser usado para completar uma lista de toda a população é difícil., Por exemplo, poderia ser difícil construir toda a população dos clientes de uma mercearia para entrevistar.
No entanto, uma pessoa pode criar um subconjunto aleatório de lojas, que é o primeiro passo no processo. O segundo passo é entrevistar uma amostra aleatória dos clientes dessas lojas. Este é um processo manual simples que pode economizar tempo e dinheiro.
limitações da amostragem sistemática
um risco que os estaticistas devem ter em conta na realização da amostragem sistemática envolve a organização da lista utilizada com o intervalo de amostragem., Se a população incluída na lista estiver organizada de acordo com um padrão cíclico correspondente ao intervalo de amostragem, a amostra seleccionada pode ser tendenciosa.
por exemplo, o departamento de Recursos Humanos de uma empresa quer escolher uma amostra de funcionários e perguntar o que eles sentem sobre as políticas da empresa. Os funcionários são agrupados em equipes de 20, com cada equipe liderada por um gerente. Se a lista utilizada para escolher o tamanho da amostra for organizada com equipas agrupadas em conjunto, o estatístico corre o risco de escolher apenas gestores (ou nenhum gestor) dependendo do intervalo de amostragem.,