a:

Ca metodă de eșantionare statistică, eșantionarea sistematică este mai simplă și mai simplă decât eșantionarea aleatorie. De asemenea, poate fi mai favorabilă acoperirea unei zone largi de studiu. Pe de altă parte, eșantionarea sistematică introduce anumite parametri arbitrari în date. Acest lucru poate cauza o reprezentare excesivă sau subreprezentată a modelelor particulare.

Examinarea eșantionării sistematice

Într-un eșantion sistematic, datele alese sunt distribuite uniform. De exemplu, într-o populație de 10 000 de persoane, un statistician ar putea selecta fiecare 100 de persoane pentru eșantionare. Intervalele de eșantionare pot fi, de asemenea, sistematice, cum ar fi alegerea unui nou eșantion la fiecare 12 ore.

Eșantionarea sistematică este populară pentru cercetători datorită simplității sale. Cercetătorii consideră, în general, că rezultatele sunt reprezentative pentru majoritatea populațiilor normale, cu excepția cazului în care există o caracteristică aleatorie disproporționat în cazul fiecărui eșantion de date n (care este puțin probabil).

Pentru a începe, un cercetător selectează un număr întreg de pornire pentru a porni sistemul. Acest număr trebuie să fie mai mic decât populația în ansamblu; el nu alege la fiecare 500 de metri pentru a încerca un camp de fotbal de 100 de metri. După ce un număr a fost selectat, cercetătorul alege intervalul sau spațiile dintre eșantioane din populație.

Avantaje principale

Probele sistematice sunt relativ ușor de construit, executat, comparat și înțeles. Acest lucru este deosebit de important pentru studii sau sondaje care funcționează cu constrângeri bugetare stricte.

O metodă sistematică oferă cercetătorilor și statisticienilor un grad de control și simț al procesului. Acest lucru ar putea fi deosebit de benefic pentru studiile cu parametri stricți sau o ipoteză îngustă, presupunând că eșantionul este construit în mod rezonabil pentru a se potrivi acelor parametri.

Selecția clusteră, un fenomen în care mostrele alese aleatoriu sunt aproape neobișnuit împreună într-o populație, este eliminată prin eșantionare sistematică. Eșantionele aleatoare pot face față acestui fapt numai prin creșterea numărului de eșantioane sau prin efectuarea a mai mult de un sondaj. Acestea pot fi alternative costisitoare.

Poate că cea mai mare putere a unei abordări sistematice este factorul său de risc scăzut. Dezavantajele potențiale primare ale sistemului au o probabilitate foarte scăzută de a contamina datele.

Dezavantaje principale

Metoda sistematică presupune că dimensiunea populației este disponibilă sau poate fi aproximată în mod rezonabil. De exemplu, să presupunem că un cercetător dorește să studieze dimensiunea șobolanilor într-o anumită zonă. Dacă nu are nicio idee despre cât de mulți șobolani există, el nu poate selecta în mod sistematic un punct de pornire sau o dimensiune a intervalului.

O populație trebuie să prezinte un grad natural de aleatorie de-a lungul metricei alese.Dacă populația are un tip de model standardizat, riscul de a alege în mod accidental cazuri foarte frecvente este mai evident.

Pentru o situație ipotetică simplă, luați în considerare o listă de rase preferate de câini unde (în mod intenționat sau accidental) fiecare câine numit în mod egal pe listă era mic și fiecare câine ciudat era mare. Dacă eșantionatorul sistematic a început cu cel de-al patrulea câine și a ales un interval de șase, sondajul trece peste câinii mari.

Există un risc mai mare de manipulare a datelor cu eșantionare sistematică, deoarece cercetătorii ar putea să-și construiască sistemele pentru a spori probabilitatea obținerii unui rezultat vizat, mai degrabă decât să lase datele aleatoare să producă un răspuns reprezentativ. Toate statisticile rezultate nu pot fi de încredere.