Când este mai bine să se folosească sistematic de prelevare aleatorie simplă?

Operation InfeKtion: How Russia Perfected the Art of War | NYT Opinion (Noiembrie 2024)

Operation InfeKtion: How Russia Perfected the Art of War | NYT Opinion (Noiembrie 2024)
Când este mai bine să se folosească sistematic de prelevare aleatorie simplă?

Cuprins:

Anonim
a:

Prin eșantionare aleatorie simplă, un eșantion de elemente este ales aleatoriu dintr-o populație și fiecare element are o probabilitate egală de a fi ales. Eșantionarea aleatorie simplă utilizează un tabel cu numere aleatorii sau un generator electronic de numere aleatorii pentru a selecta elemente pentru eșantionul său. Eșantionarea sistematică implică selectarea elementelor dintr-o populație ordonată folosind un interval de sare sau interval de eșantionare. Utilizarea eșantionării sistematice este mai potrivită în comparație cu eșantionarea aleatorie simplă atunci când bugetul unui proiect este strâns și necesită simplitate în executarea și înțelegerea rezultatelor unui studiu. Eșantionarea sistematică este mai bună decât eșantionarea aleatorie atunci când datele nu prezintă modele și există un risc scăzut de manipulare a datelor de către un cercetător.

-> ->

Simplitate de execuție

Eșantionarea aleatorie simplă necesită identificarea și selectarea separată a fiecărui element al populației, în timp ce eșantionarea sistematică se bazează pe o regulă de eșantionare pentru a selecta toate persoanele. Dacă mărimea populației este mică sau dimensiunea eșantioanelor individuale și numărul lor este relativ mic, eșantionarea aleatorie oferă cele mai bune rezultate. Cu toate acestea, deoarece mărimea eșantionului necesar crește și un cercetător trebuie să creeze mai multe eșantioane din populație, aceasta poate fi foarte consumatoare de timp și costisitoare, făcând o eșantionare sistematică o metodă preferată în astfel de circumstanțe.

Prezența modelelor

Eșantionarea sistematică este mai bună decât eșantionarea aleatorie simplă atunci când nu există un model în date. Cu toate acestea, dacă populația nu este aleatoră, un cercetător riscă să selecteze elemente pentru proba care prezintă aceleași caracteristici. De exemplu, dacă fiecare widget opt ​​dintr-o fabrică a fost deteriorat din cauza unei anumite mașini care funcționează defectuos, un cercetător are mai multe șanse să selecteze aceste widget-uri rupte cu eșantionare sistematică decât cu eșantionare aleatorie simplă, rezultând un eșantion părtinitor.

Manipularea datelor

Eșantionarea sistematică este preferabilă în cazul eșantionării simple aleatorii atunci când există un risc scăzut de manipulare a datelor. Dacă un astfel de risc este ridicat atunci când un cercetător poate manipula lungimea intervalului pentru a obține rezultatele dorite, o tehnică simplă de eșantionare aleatorie ar fi mai potrivită.