Існують чіткі переваги та недоліки використання систематизованого відбору проб як методу статистичної вибірки при проведенні досліджень популяції опитування.
Систематична вибірка: огляд
Систематичний відбір проб простіший і простіший, ніж випадковий вибірки. Це також може сприяти охопленню широкої області дослідження. З іншого боку, систематична вибірка вносить у дані певні довільні параметри. Це може спричинити завищене або недостатнє представлення певних моделей.
Систематична вибірка користується популярністю у дослідників через її простоту. Як правило, дослідники вважають, що результати є репрезентативними для більшості звичайних груп населення, якщо випадкова характеристика непропорційно існує з кожним "n-м" зразком даних (що малоймовірно).
Для початку дослідник вибирає початкове ціле число, на якому базуватиметься система. Ця кількість повинна бути меншою, ніж населення в цілому (наприклад, вони не відбирають кожен 500-й двір для вибірки для футбольного поля на 100 ярдів). Після вибору числа дослідник вибирає інтервал або пробіли між зразками в сукупності.
Ключові вивезення
- Через свою простоту систематична вибірка користується популярністю у дослідників. Іншими перевагами цієї методології є усунення явища кластеризованого відбору та низька ймовірність зараження даних. До недоліків можна віднести пере- чи недостатнє представлення певних зразків та більший ризик маніпулювання даними..
Приклад систематичного відбору проб
У систематизованій вибірці вибрані дані розподіляються рівномірно. Наприклад, у населення 10 000 чоловік статистик може вибрати кожну 100-ю людину для відбору проб. Інтервали відбору проб можуть також бути систематичними, наприклад, вибирати один новий зразок кожні 12 годин.
Переваги систематичного відбору проб
До плюсів систематичної вибірки належать:
Легкий у виконанні та розумінні
Систематичні зразки досить легко побудувати, виконати, порівняти та зрозуміти. Це особливо важливо для досліджень або опитувань, які працюють із жорсткими бюджетними обмеженнями.
Контроль та сенс процесу
Систематичний метод також забезпечує дослідникам та статистикам ступінь контролю та відчуття процесу. Це може бути особливо корисним для досліджень із суворими параметрами або вузько сформованою гіпотезою, якщо припустити, що вибірка побудована таким чином, щоб відповідати певним параметрам.
Кластерний вибір вилучений
Кластеризований відбір - явище, коли випадково відібрані зразки нечасто зближуються в популяції, усуваються при систематичному відборі. Випадкові вибірки можуть вирішити це лише за рахунок збільшення кількості вибірок або проведення більш ніж одного опитування. Це можуть бути дорогі альтернативи.
Фактор низького ризику
Мабуть, найбільшою силою системного підходу є його низький фактор ризику. Основні потенційні недоліки системи несуть явно низьку ймовірність зараження даних.
Недоліки систематичного відбору проб
Також є недоліки цього методу дослідження:
Припускає, що чисельність населення може бути визначена
Систематичний метод передбачає, що чисельність населення є доступною або може бути досить приблизною. Наприклад, припустимо, що дослідники хочуть вивчити розмір щурів у певній місцевості. Якщо вони не мають уявлення, скільки щурів є, вони не можуть систематично вибрати початкову точку або розмір інтервалу.
Потреба в природній ступеня випадковості
Населенню необхідно проявити природний ступінь випадковості вздовж обраної метрики. Якщо населення має тип стандартизованої структури, ризик випадкового вибору дуже поширених випадків є більш очевидним.
Для простої гіпотетичної ситуації розглянемо список улюблених порід собак, де (навмисно чи випадково) кожна собака з рівномірним номером у списку була маленькою, а кожна непарна собака - великою. Якщо систематичний пробовідбірник почав з четвертої собаки і обрав інтервал у шість, обстеження пропустило б великих собак.
Більший ризик маніпуляції даними
Існує більший ризик маніпулювання даними при систематичному відборі даних, оскільки дослідники можуть мати можливість побудувати свої системи, щоб збільшити ймовірність досягнення цільового результату, а не дозволяти випадковим даним представити репрезентативну відповідь. Будь-якій отриманій статистиці не можна довіряти.
