Kaj je sistematično vzorčenje?
Sistematično vzorčenje je bolj ali manj metoda, ki vključuje izbiro različnih elementov, ki so razvrščeni iz vzorčnega okvira, pri čemer se ta statistični postopek začne pri naključnem izboru elementov, ki spadajo na seznam, nato pa se izbere vsak interval vzorčenja iz okvira in ta metoda vzorčenja se lahko uporabi le, če je vsaka populacija homogena, saj se te vzorčne enote sistematično porazdelijo po populaciji.
To je metoda, pri kateri se vzorčenje verjetnosti izvede z naključnim izbiranjem članov vzorca iz množične populacije v določenem intervalu. Ta periodični interval je bolje označiti kot interval vzorčenja in ga je mogoče izračunati tako, da določimo zahtevano velikost vzorca in ga delimo z velikostjo populacije.
Kako deluje?
- Sistematično vzorčenje lahko uporabljajo statistiki, če želijo prihraniti čas ali so nezadovoljni z rezultati, pridobljenimi s preprosto metodo naključnega vzorčenja. Po določitvi fiksne izhodiščne točke statistiki izberejo konstanten interval za lažjo izbiro udeleženca.
- Pri tej metodi je treba na začetku ciljno populacijo izbrati še pred izbiro udeležencev. Obstajajo različne značilnosti, na podlagi katerih se identificira populacija in se izvede študija. Te želene značilnosti so lahko starost, rasa, spol, lokacija, poklic in / ali stopnja izobrazbe.
- Na primer, raziskovalec želi s pomočjo sistematičnega vzorčenja izbrati 2000 ljudi med 10.000 prebivalci. Vključiti mora vse potencialne udeležence in v skladu s tem bo izbrano izhodišče. Takoj ko se ta seznam oblikuje, bo za udeležence izbrana vsaka 5. oseba s seznama, saj je 10.000 / 2000 = 5.
Vrste sistematičnega vzorčenja
# 1 - Linearno
- To imenujemo linearno, ker sledi zelo linearni poti in se na koncu ustavi glede na določeno populacijo. Pri tej vrsti vzorčenja se noben vzorec na koncu ne ponovi.
- Enote 'n' so izbrane tako, da tvorijo del vzorca, ki ima enote populacije 'N'. Analitiki in raziskovalci lahko uporabijo preskočno logiko za izbiro 'n' enot, namesto da naključno izberejo te 'n' enote iz danega vzorca.
- Linearni sistematični vzorec izberemo tako, da razporedimo celotno populacijo in ga razvrstimo v zaporedje, izberemo 'n' ali velikost vzorca, izračunamo interval vzorčenja (K = N / n), naključno izberemo število od 1 do K, dodajanje 'K' (interval vzorčenja) naključno izbrani številki za dodajanje naslednjega člana v vzorec in ponovitev tega postopka za dodajanje preostalih članov iz vzorca.
# 2 - Krožna
- Pri tej vrsti vzorčenja je razvidno, da se vzorec začne od točke, kjer se je končal. To pomeni, da se vzorec znova zažene od točke, kjer se je dejansko končal. Pri tej vrsti metode statističnega vzorčenja so elementi razporejeni krožno.
- Obstajata zlasti dva načina za oblikovanje vzorca pri tej vrsti statističnega vzorčenja. Če je K = 3, bodo vzorci ad, be, ca, db in ec, če pa je K = 4, pa so vzorci ae, ba, cb, dc in ed.
Linearno vs krožno sistematično vzorčenje
Ponavadi sledi linearni poti in se nato ustavi na koncu dane populacije, medtem ko se v primeru krožnega sistematičnega vzorčenja vzorec znova zažene s točke, kjer se je dejansko končal. „K“ v linearnem sistematičnem vzorčenju predstavlja intervale vzorčenja, medtem ko „N“ v krožnem sistematičnem vzorčenju označuje celotno populacijo. Pri linearni metodi so vse vzorčne enote razporejene linearno pred postopkom izbire, medtem ko so pri krožni metodi vsi elementi razporejeni krožno.
Prednosti sistematičnega vzorčenja
# 1 - Hitro
To je hitra metoda; to lahko statistikom prihrani veliko časa. Raziskovalci in analitiki s pomočjo tega pristopa izberejo velikost vzorca, saj je zelo hiter. Zanemarljiva je potreba po številu vsakega člana iz vzorca, kar pripomore tudi k hitrejši in enostavnejši predstavitvi določene populacije.
# 2 - Primernost in učinkovitost
Primerni so tudi rezultati sistematičnega vzorčenja. Rezultati statistične metode so v primerjavi z drugimi statističnimi metodami zelo učinkoviti in primerni.
# 3 - Nizko tveganje za manipulacijo s podatki
Verjetnosti manipulacije s podatki so v primerjavi z drugimi statističnimi metodami zelo majhne.
# 4 - Preprostost
Ta metoda je res preprosta. To je eden glavnih razlogov, zakaj se analitiki in raziskovalci raje odločajo za to metodo namesto za katero koli drugo. Zaradi enostavnosti te metode je postala zelo priljubljena med analitiki in raziskovalci.
# 5 - Minimalna tveganja
Količina tveganja pri metodi sistematičnega vzorčenja je najmanjši minimum.
Slabosti sistematičnega vzorčenja
To postane težko, ko ni mogoče oceniti števila prebivalstva. To celo ogroža učinkovitost sistematičnega vzorčenja na različnih področjih, kot so terenske raziskave na živalih. Obstaja tudi možnost manipulacije s podatki in poslovanja, saj raziskovalec sam izbere interval vzorčenja.
Zaključek
- Analitikom in raziskovalcem omogoča, da vzamejo majhen vzorec iz večje populacije. Ta izbor lahko temelji na različnih dejavnikih, kot so starost, spol, lokacija itd. Takšno statistično vzorčenje se večinoma uporablja na področju sociologije in ekonomije. Lahko je dveh vrst - linearno in krožno sistematično vzorčenje.
- Lahko bi bilo res enostavno, raziskovalcem in analitikom pa omogoča tudi boljšo mero nadzora. Lahko celo pomaga pri odpravi izbire grozdov. Ta vrsta statistične metode ima zelo majhno verjetnost napak in manipulacije s podatki. Preprosta je, zato je metoda zelo priljubljena in je najbolj priljubljena pri večini statistikov.
