Există avantaje și dezavantaje distincte ale utilizării eșantionării sistematice ca metodă de eșantionare statistică atunci când se efectuează cercetarea unei populații de sondaj.
Eșantionare sistematică: o imagine de ansamblu
Eșantionarea sistematică este mai simplă și mai simplă decât prelevarea la întâmplare. De asemenea, poate fi mai favorabil pentru acoperirea unei zone largi de studiu. Pe de altă parte, eșantionarea sistematică introduce anumiți parametri arbitrari. Acest lucru poate provoca supra-sau subreprezentarea unor tipare particulare.
Eșantionarea sistematică este populară printre cercetători datorită simplității sale. Cercetătorii presupun, în general, că rezultatele sunt reprezentative pentru majoritatea populațiilor normale, cu excepția cazului în care există o caracteristică aleatorie disproporționată cu fiecare „al șaptelea” eșantion de date (ceea ce este puțin probabil).
Pentru început, un cercetător selectează un număr întreg de pornire pe care să se bazeze sistemul. Acest număr trebuie să fie mai mic decât populația în ansamblu (de exemplu, nu aleg fiecare 500 de curte pentru a proba pentru un teren de fotbal cu 100 de curte). După ce a fost selectat un număr, cercetătorul alege intervalul sau spațiile dintre eșantioane din populație.
Cheie de luat cu cheie
- Datorită simplității sale, eșantionarea sistematică este populară în rândul cercetătorilor. Alte avantaje ale acestei metodologii includ eliminarea fenomenului selecției grupate și o probabilitate scăzută de contaminare a datelor. Dezavantajele includ supra-sau subreprezentarea unor tipare particulare și un risc mai mare de manipulare a datelor.
Exemplu de eșantionare sistematică
Într-un eșantion sistematic, datele alese sunt distribuite uniform. De exemplu, la o populație de 10.000 de persoane, un statisticist ar putea selecta fiecare a 100-a persoană pentru eșantionare. Intervalele de eșantionare pot fi, de asemenea, sistematice, cum ar fi alegerea unui nou eșantion la fiecare 12 ore.
Avantajele prelevării sistematice
Avantajele eșantionării sistematice includ:
Ușor de executat și înțeles
Probele sistematice sunt relativ ușor de construit, de executat, de comparat și de înțeles. Acest lucru este deosebit de important pentru studii sau studii care operează cu restricții bugetare stricte.
Control și simțul procesului
O metodă sistematică oferă, de asemenea, cercetătorilor și statisticienilor un grad de control și simț al procesului. Acest lucru poate fi deosebit de benefic pentru studiile cu parametri stricți sau o ipoteză strict formată, presupunând că eșantionarea este construită în mod rezonabil pentru a se potrivi anumitor parametri.
Selecția în grup a fost eliminată
Selecția grupată, un fenomen în care eșantioanele alese aleatoriu sunt neobișnuit strânse într-o populație, este eliminat în eșantionarea sistematică. Eșantioanele aleatorii pot aborda acest lucru numai prin creșterea numărului de eșantioane sau rularea a mai mult de un sondaj. Acestea pot fi alternative costisitoare.
Factor de risc scăzut
Poate cea mai mare forță a unei abordări sistematice este factorul său de risc redus. Dezavantajele potențiale principale ale sistemului prezintă o probabilitate distinctă de contaminare a datelor.
Dezavantajele eșantionării sistematice
Există, de asemenea, dezavantaje ale acestei metode de cercetare:
Presupune că dimensiunea populației poate fi determinată
Metoda sistematică presupune că dimensiunea populației este disponibilă sau poate fi aproximată în mod rezonabil. De exemplu, să presupunem că cercetătorii vor să studieze mărimea șobolanilor într-o zonă dată. Dacă nu au nici o idee câți șobolani există, nu pot selecta în mod sistematic un punct de plecare sau o dimensiune a intervalului.
Nevoie de grad natural de aleatorie
O populație trebuie să prezinte un grad natural de aleatoriu de-a lungul metricii alese. Dacă populația are un tip de model standardizat, riscul de a alege accidental cazuri foarte comune este mai evident.
Pentru o situație ipotetică simplă, luați în considerare o listă de rase preferate de câini în care (intenționat sau întâmplător) fiecare câine numărat uniform pe listă era mic și fiecare câine ciudat era mare. Dacă eșantionatorul sistematic ar începe cu al patrulea câine și ar alege un interval de șase, sondajul va sări câinii mari.
Risc mai mare de manipulare a datelor
Există un risc mai mare de manipulare a datelor prin eșantionare sistematică, deoarece cercetătorii ar putea să își poată construi sistemele pentru a crește probabilitatea obținerii unui rezultat vizat, mai degrabă decât pentru a permite datelor aleatorii să producă un răspuns reprezentativ. Orice statistici rezultate nu au putut fi de încredere.
