seychellesartprojects.org

Co je systematické vzorkování?

Systematické vzorkování je víceméně metoda, která zahrnuje výběr různých prvků, které jsou řazeny ze vzorkovacího rámce, přičemž tento statistický postup začíná náhodným výběrem prvků, které patří do seznamu, a poté je vybrán každý vzorkovací interval z rámce a tuto metodu vzorkování lze použít, pouze pokud je daná populace homogenní, protože tyto jednotky vzorku jsou systematicky rozloženy po celé populaci.

Jedná se o metodu, kde se vzorkování pravděpodobnosti provádí náhodným výběrem členů vzorku z masové populace v pevném intervalu. Tento periodický interval se lépe nazývá interval vzorkování a lze jej vypočítat se zjištěním požadované velikosti vzorku a jeho vydělením velikostí populace.

Jak to funguje?

• Statistici mohou použít systematické vzorkování, pokud chtějí ušetřit čas nebo nejsou spokojeni s výsledky získanými metodou jednoduchého náhodného výběru. Po identifikaci pevného výchozího bodu statistici zvolí konstantní interval pro usnadnění výběru účastníka.
• V této metodě je nejprve nutné vybrat cílovou populaci ještě před výběrem účastníků. Existují různé charakteristiky, na jejichž základě je populace identifikována a studie je prováděna. Těmito požadovanými vlastnostmi mohou být věk, rasa, pohlaví, umístění, profese a / nebo úroveň vzdělání.
• Například výzkumník chce pomocí systematického vzorkování vybrat 2 000 lidí z populace 10 000 lidí. Musí získat všechny potenciální účastníky a podle toho bude vybrán výchozí bod. Jakmile se vytvoří tento seznam, bude jako účastník vybrána každá pátá osoba ze seznamu, jako 10 000/2 000 = 5.

Druhy systematického vzorkování

# 1 - Lineární

• Toto se nazývá lineární, protože sleduje velmi lineární cestu a má sklon zastavit se na konci s ohledem na konkrétní populaci. U tohoto typu vzorkování se nakonec žádný vzorek neopakuje.
• Také jsou vybrány jednotky „n“, které tvoří část vzorku, která má jednotky populace „N“. Analytici a vědci mohou použít logiku přeskočení pro výběr jednotek „n“ namísto náhodného výběru těchto „n“ jednotek z daného vzorku.
• Lineární systematický vzorek je vybrán uspořádáním celkové populace a jeho klasifikací v sekvenci, výběrem ‚n 'nebo velikosti vzorku, výpočtem intervalu vzorkování (K = N / n), náhodným výběrem čísla od 1 do K, přidání 'K' (interval vzorkování) k náhodně zvolenému číslu pro přidání dalšího člena do vzorku a opakování tohoto procesu pro přidání zbývajících členů ze vzorku.

# 2 - Kruhový

• U tohoto typu vzorkování je vidět, že vzorek začíná od bodu, kde skončil. To znamená, že se vzorek restartuje od bodu, kde skutečně skončil. U tohoto typu metody statistického vzorkování jsou prvky uspořádány kruhově.
• U tohoto typu metody statistického vzorkování existují zejména dva způsoby, jak vytvořit vzorek. Pokud K = 3, pak vzorky budou reklama, be, ca, db a ec, zatímco pokud K = 4, pak vzorky budou ae, ba, cb, dc a ed.

Lineární vs. kruhové systematické vzorkování

Má tendenci sledovat lineární dráhu a poté se zastavit na konci dané populace, zatímco v případě kruhového systematického vzorkování se vzorek restartuje z bodu, kde ve skutečnosti skončil. Písmeno „k“ v lineárním systematickém vzorkování představuje intervaly vzorkování, zatímco písmeno „N“ v kruhovém systematickém vzorkování označuje celkovou populaci. V lineární metodě jsou všechny jednotky vzorku uspořádány lineárně před procesem výběru, zatímco v případě kruhové metody jsou všechny prvky uspořádány kruhově.

Výhody systematického vzorkování

# 1 - Rychle

Jedná se o rychlou metodu, tj. Může statistikům ušetřit spoustu času. Pro výzkumníky a analytiky je opravdu snadné vybrat velikost vzorku pomocí tohoto přístupu, protože je to opravdu rychlé. Je zanedbatelná potřeba očíslovat každého člena ze vzorku, což také pomáhá při rychlejší a jednodušší reprezentaci konkrétní populace.

# 2 - Vhodnost a účinnost

Vhodné jsou také výsledky získané ze systematického odběru vzorků. Ve srovnání s jinými statistickými metodami jsou výsledky odvozené ze statistické metody vysoce účinné a vhodné.

# 3 - Nízké riziko manipulace s daty

Pravděpodobnost manipulace s daty je ve srovnání s jinými statistickými metodami opravdu nízká.

# 4 - Jednoduchost

Tato metoda je opravdu jednoduchá. To je jeden z hlavních důvodů, proč analytici a vědci dávají přednost této metodě místo jakékoli jiné. Díky jednoduchosti je tato metoda velmi populární mezi analytiky a výzkumníky.

# 5 - Minimální rizika

Míra rizika spojeného s metodou systematického odběru vzorků je naprosté minimum.

Nevýhody systematického vzorkování

To se stává obtížným, když nelze odhadnout velikost populace. To dokonce ohrožuje účinnost systematického odběru vzorků v různých oblastech, jako je terénní výzkum na zvířatech. Existuje také možnost manipulace s daty a obchodu, protože výzkumník si vybere interval vzorkování.

Závěr

• Umožňuje analytikům a vědcům odebrat malý vzorek z větší populace. Tento výběr může být založen na různých faktorech, jako je věk, pohlaví, umístění atd. Takové statistické vzorkování se většinou používá v oblasti sociologie a ekonomiky. Může se jednat o dva typy - lineární a kruhové systematické vzorkování.
• Mohlo by to být opravdu snadné a také to dává vědcům a analytikům lepší kontrolu. Může dokonce pomoci při eliminaci výběru klastrů. Tento typ statistické metody má velmi nízkou pravděpodobnost chyby a manipulace s daty. Je to jednoduché, a proto je tato metoda opravdu populární a preferována většinou statistiků.