Ce este eșantionarea sistematică?
Eșantionarea sistematică este un tip de metodă de eșantionare probabilă în care membrii eșantionului dintr-o populație mai mare sunt selectați conform unui punct de plecare aleatoriu, dar cu un interval fix, periodic. Acest interval, numit interval de eșantionare, este calculat prin împărțirea mărimii populației la dimensiunea eșantionului dorită. În ciuda faptului că populația eșantionului a fost selectată în prealabil, eșantionarea sistematică este încă considerată aleatorie dacă intervalul periodic este determinat în prealabil și punctul de plecare este aleatoriu.
Recomandări cheie
- Eșantionarea sistematică este o metodă de eșantionare probabilă în care un eșantion aleatoriu, cu un interval periodic fix, este selectat dintr-o populație mai mare.
- Intervalul periodic fix, numit interval de eșantionare, este calculat prin împărțirea mărimii populației la dimensiunea eșantionului dorită.
- Alte avantaje ale acestei metodologii includ eliminarea fenomenului de selecție grupată și o probabilitate scăzută de contaminare a datelor.
- Dezavantajele includ supra sau subreprezentarea anumitor modele și un risc mai mare de manipulare a datelor.
1:29
Eșantionarea sistematică
Înțelegerea eșantionării sistematice
Deoarece eșantionarea aleatorie simplă a unei populații poate fi ineficientă și consumatoare de timp, statisticienii apelează la alte metode, cum ar fi eșantionarea sistematică. Alegerea unei dimensiuni a eșantionului printr-o abordare sistematică se poate face rapid. Odată ce a fost identificat un punct de plecare fix, este selectat un interval constant pentru a facilita selecția participanților.
Eșantionarea sistematică este de preferat eșantionării aleatorii simple atunci când există un risc scăzut de manipulare a datelor. Dacă un astfel de risc este mare atunci când un cercetător poate manipula lungimea intervalului pentru a obține rezultatele dorite, o tehnică simplă de eșantionare aleatorie ar fi mai potrivită.
Eșantionarea sistematică este populară printre cercetători și analiști datorită simplității sale. Cercetătorii presupun, în general, că rezultatele sunt reprezentative pentru majoritatea populațiilor normale, cu excepția cazului în care o caracteristică aleatorie există în mod disproporționat cu fiecare „neșantionul de date (ceea ce este puțin probabil). Cu alte cuvinte, o populație trebuie să prezinte un grad natural de aleatorie împreună cu metrica aleasă. Dacă populația are un tip de tipar standardizat, riscul de a alege accidental cazuri foarte frecvente este mai mare. aparent.
În cadrul eșantionării sistematice, ca și în cazul altor metode de eșantionare, o populație țintă trebuie selectată înainte de selectarea participanților. O populație poate fi identificată pe baza oricărui număr de caracteristici dorite care se potrivesc scopului studiului efectuat. Unele criterii de selecție pot include vârsta, sexul, rasa, locația, nivelul de educație și/sau profesia.
Există mai multe metode de eșantionare a unei populații pentru inferență statistică; eșantionarea sistematică este o formă de eșantionare aleatorie.
Exemple de eșantionare sistematică
Ca exemplu ipotetic de eșantionare sistematică, să presupunem că într-o populație de 10.000 de persoane, un statistician selectează fiecare a 100-a persoană pentru eșantionare. Intervalele de eșantionare pot fi, de asemenea, sistematice, cum ar fi alegerea unui eșantion nou de extras din 12 ore.
Ca un alt exemplu, dacă doriți să selectați un grup aleatoriu de 1.000 de persoane dintr-o populație de 50.000 folosind eșantionarea sistematică, toți potențialii participanți trebuie plasați într-o listă și ar fi selectat un punct de plecare. Odată formată lista, fiecare a 50-a persoană de pe listă (începând numărătoarea de la punctul de plecare selectat) va fi aleasă ca participant, deoarece 50.000/1.000 = 50.
De exemplu, dacă punctul de plecare selectat a fost 20, a 70-a persoană din listă ar fi aleasă, urmată de a 120-a și așa mai departe. Odată ce s-a ajuns la sfârșitul listei și dacă sunt necesari participanți suplimentari, contorizarea se face în buclă la începutul listei pentru a termina numărătoarea.
Pentru a efectua eșantionarea sistematică, cercetătorii trebuie să cunoască mai întâi dimensiunea populației țintă.
Eșantionarea sistematică vs. eșantionarea în cluster
Eșantionarea sistematică și eșantionarea în cluster diferă prin modul în care extrag puncte de eșantion din populația inclusă în eșantion. Eșantionarea în clustere descompune populația în grupuri, în timp ce eșantionarea sistematică utilizează intervale fixe de la populația mai mare pentru a crea eșantionul.
Eșantionarea sistematică selectează un punct de pornire aleatoriu din populație și apoi se prelevează un eșantion din intervale regulate fixe ale populației, în funcție de dimensiunea acesteia. Eșantionarea în cluster împarte populația în clustere și apoi ia un eșantion aleator simplu din fiecare cluster.
Eșantionarea în cluster este considerată mai puțin precisă decât alte metode de eșantionare. Cu toate acestea, se poate economisi costuri pentru obținerea unui eșantion. Eșantionarea în cluster este o procedură de eșantionare în două etape. Poate fi folosit atunci când completarea unei liste a întregii populații este dificilă. De exemplu, ar putea fi dificil să construiți întreaga populație de clienți ai unui magazin alimentar pentru a intervieva.
Cu toate acestea, o persoană ar putea crea un subset aleatoriu de magazine, care este primul pas în proces. Al doilea pas este intervievarea unui eșantion aleatoriu de clienți din acele magazine. Acesta este un proces manual simplu care poate economisi timp și bani.
Limitările eșantionării sistematice
Un risc pe care statisticienii trebuie să ia în considerare atunci când efectuează eșantionarea sistematică implică modul în care este organizată lista utilizată cu intervalul de eșantionare. Dacă populația plasată pe listă este organizată într-un model ciclic care se potrivește cu intervalul de eșantionare, eșantionul selectat poate fi părtinitor.
De exemplu, departamentul de resurse umane al unei companii dorește să aleagă un eșantion de angajați și să întrebe ce părere au despre politicile companiei. Angajații sunt grupați în echipe de câte 20, fiecare echipă fiind condusă de un manager. Dacă lista folosită pentru alegerea mărimii eșantionului este organizată cu echipe grupate, statisticianul riscă să aleagă doar manageri (sau să nu aleagă deloc manageri) în funcție de intervalul de eșantionare.
Care sunt avantajele eșantionării sistematice?
Eșantionarea sistematică este ușor de efectuat și ușor de înțeles, motiv pentru care este în general favorizată de cercetători. Ipoteza centrală, că rezultatele reprezintă majoritatea populațiilor normale, garantează că întreaga populație este eșantionată uniform. De asemenea, eșantionarea sistematică oferă un grad crescut de control în comparație cu alte metodologii de eșantionare datorită procesului său. Eșantionarea sistematică are, de asemenea, un factor de risc scăzut, deoarece există șanse scăzute ca datele să fie contaminate.
Care sunt dezavantajele eșantionării sistematice?
Principalul dezavantaj al eșantionării sistematice este că este necesară dimensiunea populației. Fără a cunoaște numărul specific de participanți dintr-o populație, eșantionarea sistematică nu funcționează bine. De exemplu, dacă un statistician ar dori să examineze vârsta persoanelor fără adăpost dintr-o anumită regiune, dar nu poate afla cu exactitate câte persoane fără adăpost există, atunci nu va avea o dimensiune a populației sau un punct de plecare. Un alt dezavantaj este că populația trebuie să prezinte o cantitate naturală de aleatorie față de ea, altfel riscul de a alege cazuri similare este crescut, înfrângând scopul eșantionului.
Cum diferă eșantionarea în cluster și cea sistematică?
Eșantionarea în cluster și eșantionarea sistematică diferă în modul în care extrag puncte de eșantion din populația inclusă în eșantion. Eșantionarea în cluster împarte populația în clustere și apoi ia un eșantion aleator simplu din fiecare cluster. Eșantionarea sistematică selectează un punct de pornire aleatoriu din populație și apoi se prelevează un eșantion din intervale regulate fixe ale populației, în funcție de dimensiunea acesteia. Eșantionarea în cluster este susceptibilă la o eroare de eșantionare mai mare decât eșantionarea sistematică, deși poate fi un proces mai ieftin.
