Ce este eșantionarea sistematică?
Eșantionarea sistematică este mai mult sau mai puțin o metodă care implică selectarea diferitelor elemente care sunt ordonate dintr-un cadru de eșantionare și luarea acestei proceduri statistice pornește de la selectarea aleatorie a elementelor care aparțin unei liste și apoi fiecare interval de eșantionare din cadru este selectat și această metodă de eșantionare poate fi aplicată numai dacă populația dată este omogenă, deoarece aceste unități de eșantionare sunt distribuite sistematic peste populație.
Aceasta este o metodă în care eșantionarea probabilității este realizată prin selectarea aleatorie a membrilor eșantionului din populația de masă la un interval fix. Acest interval periodic este mai bine denumit ca interval de eșantionare și poate fi calculat prin constatarea dimensiunii necesare a eșantionului și împărțirea acestuia la dimensiunea populației.
Cum functioneazã?
- Eșantionarea sistematică poate fi utilizată de statistici în cazul în care doresc să economisească timp sau sunt nemulțumiți de rezultatele obținute prin metoda simplă de eșantionare aleatorie. După identificarea unui punct de plecare fix, statisticienii selectează un interval constant pentru a facilita selecția participantului.
- În această metodă, inițial, populația țintă trebuie selectată chiar înainte de selectarea participanților. Există diferite caracteristici pe baza cărora se identifică populația, iar studiul este realizat. Aceste caracteristici dorite ar putea fi vârsta, rasa, sexul, locația, profesia și / sau nivelul de educație.
- De exemplu, un cercetător dorește să aleagă 2000 de persoane din populația de 10.000 de persoane cu ajutorul eșantionării sistematice. El trebuie să înroleze toți participanții potențiali și, în consecință, va fi selectat un punct de plecare. De îndată ce această listă se formează, fiecare a 5-a persoană din listă va fi selectată ca participant, ca 10.000 / 2000 = 5.
Tipuri de eșantionare sistematică
# 1 - Liniar
- Acest lucru este numit liniar, deoarece urmează o cale foarte liniară și tinde să se oprească la sfârșit în raport cu o anumită populație. În acest tip de eșantionare, orice eșantion nu se repetă la final.
- De asemenea, unitățile „n” sunt alese pentru a face parte din eșantionul care are „N” unități de populație. Analiștii și cercetătorii pot folosi logica saltului pentru selectarea unităților „n” în loc să selecteze aleatoriu aceste unități „n” dintr-un eșantion dat.
- Un eșantion sistematic liniar este selectat aranjând populația totală și clasificându-l într-o secvență, selectând „n” sau dimensiunea eșantionului, calculând intervalul de eșantionare (K = N / n), selectând aleatoriu un număr de la 1 la K, adăugarea „K” (interval de eșantionare) la numărul ales aleatoriu pentru adăugarea următorului membru la eșantion și repetarea acestui proces pentru adăugarea membrilor rămași din eșantion.
# 2 - Circular
- În acest tip de eșantionare, se vede că eșantionul începe de la un punct în care s-a încheiat. Aceasta înseamnă că eșantionul repornește din punctul în care a terminat efectiv. În acest tip de metodă de eșantionare statistică, elementele sunt dispuse în mod circular.
- Există în special două modalități de a forma un eșantion în acest tip de metodă de eșantionare statistică. Dacă K = 3, eșantioanele vor fi anunțul, be, ca, db și ec, în timp ce, dacă K = 4, eșantioanele sunt ae, ba, cb, dc și ed.
Eșantionare sistematică liniară vs circulară
Tinde să urmeze o cale liniară și apoi să se oprească la sfârșitul populației date, în timp ce, în cazul eșantionării sistematice circulare, eșantionul repornește dintr-un punct în care s-a terminat de fapt. „K” într-o eșantionare sistematică liniară reprezintă intervale de eșantionare, în timp ce „N” într-o eșantionare sistematică circulară indică populația totală. În metoda liniară, toate unitățile de eșantionare sunt aranjate într-un mod liniar înainte de procesul de selecție, în timp ce în cazul unei metode circulare, toate elementele sunt aranjate în mod circular.
Avantajele eșantionării sistematice
# 1 - Rapid
Aceasta este o metodă rapidă; adică, poate economisi statisticienii mult din timpul lor. Devine foarte ușor pentru cercetători și analiști să aleagă o dimensiune a eșantionului cu ajutorul acestei abordări, deoarece este foarte rapidă. Există o necesitate neglijabilă de numărare a fiecărui membru din eșantion, iar acest lucru ajută și la reprezentarea mai rapidă și mai simplă a unei anumite populații.
# 2 - adecvare și eficiență
Rezultatele obținute din eșantionarea sistematică sunt adecvate, de asemenea. În comparație cu alte metode statistice, rezultatele obținute din metoda statistică sunt extrem de eficiente și adecvate.
# 3 - Risc scăzut de manipulare a datelor
Probabilitățile de manipulare a datelor sunt foarte scăzute în comparație cu alte metode statistice.
# 4 - Simplitate
Această metodă este foarte simplă. Acesta este unul dintre principalele motive pentru care analiștii și cercetătorii preferă să folosească această metodă în locul oricărei alte metode. Simplitatea acestei metode a făcut-o destul de populară printre analiști și cercetători.
# 5 - Riscuri minime
Cantitatea de risc implicată în metoda de eșantionare sistematică este minimă.
Dezavantaje ale eșantionării sistematice
Acest lucru devine dificil atunci când dimensiunea populației nu poate fi estimată. Acest lucru compromite chiar și eficacitatea eșantionării sistematice în diverse domenii, cum ar fi cercetarea pe teren a animalelor. Există, de asemenea, posibilitatea de manipulare a datelor și de afaceri, deoarece cercetătorul ajunge să aleagă intervalul de eșantionare.
Concluzie
- Acesta permite analiștilor și cercetătorilor să preia un eșantion mic dintr-o populație mai mare. Această selecție poate fi bazată pe diferiți factori, cum ar fi vârsta, sexul, locația etc. O astfel de eșantionare statistică este utilizată în cea mai mare parte în domeniul sociologiei și economiei. Poate fi de două tipuri - eșantionare sistematică liniară și circulară.
- Ar putea fi foarte ușor și oferă, de asemenea, cercetătorilor și analiștilor un grad mai bun de control. Poate chiar ajuta la eliminarea selecției clusterelor. Acest tip de metodă statistică are o probabilitate foarte mică de eroare și manipulare a datelor. Este simplă și, prin urmare, de aceea metoda este cu adevărat populară și preferată de majoritatea statisticienilor.
