Systematické vzorkování
Systematické vzorkování je druh metody vzorkování pravděpodobnosti, ve které jsou členy vzorku z větší populace vybíráni podle náhodného počátečního bodu, ale s pevným periodickým intervalem. Tento interval, nazývaný interval vzorkování, se vypočítá dělením velikosti populace požadovanou velikostí vzorku.
Přestože je populace vzorků vybrána předem, systematické vzorkování je stále považováno za náhodné, pokud je periodický interval předem určen a počáteční bod je náhodný.
Existuje několik metod vzorkování populace pro statistický odvod; systematický odběr vzorků je jednou z forem náhodného odběru vzorků.
1:29Systematické vzorkování
Jak systematické vzorkování funguje
Protože jednoduchý náhodný výběr populace může být neefektivní a časově náročný, statistici se obracejí na jiné metody, jako je systematický odběr vzorků. Výběr velikosti vzorku pomocí systematického přístupu lze provést rychle. Jakmile je stanoven pevný počáteční bod, je vybrán konstantní interval pro usnadnění výběru účastníka.
Systematické vzorkování je vhodnější než jednoduché náhodné vzorkování, pokud existuje nízké riziko manipulace s daty. Pokud je takové riziko vysoké, když vědec může manipulovat s délkou intervalu, aby získal požadované výsledky, vhodnější by byla jednoduchá technika náhodného výběru.
Systematický odběr vzorků je u vědců a analytiků oblíbený kvůli jeho jednoduchosti. Vědci obecně předpokládají, že výsledky jsou reprezentativní pro většinu běžných populací, pokud u každého „ n- tého“ vzorku dat (což je nepravděpodobné) neexistuje náhodná charakteristika nepřiměřeně. Jinými slovy, populace musí vykazovat přirozený stupeň náhodnosti podél vybrané metriky. Pokud má populace určitý typ standardizovaného vzoru, je riziko náhodného výběru velmi častých případů zjevnější.
V rámci systematického odběru vzorků, stejně jako u jiných metod odběru vzorků, musí být cílová populace vybrána před výběrem účastníků. Populaci lze identifikovat na základě libovolného počtu požadovaných charakteristik, které odpovídají účelu prováděné studie. Některá výběrová kritéria mohou zahrnovat věk, pohlaví, rasu, místo, úroveň vzdělání a / nebo profese.
- Systematické vzorkování je druh metody vzorkování pravděpodobnosti, ve které jsou členy vzorku z větší populace vybíráni podle náhodného počátečního bodu, ale s pevným periodickým intervalem (interval vzorkování).
- Díky své jednoduchosti je systematické vzorkování u vědců oblíbené.
- Mezi další výhody této metodologie patří eliminace fenoménu skupinového výběru a nízká pravděpodobnost kontaminujících dat.
- Nevýhody zahrnují nadměrné nebo nedostatečné zastoupení konkrétních vzorců a větší riziko manipulace s daty.
Příklady systematického vzorkování
Jako hypotetický příklad systematického vzorkování předpokládejme, že v populaci 10 000 lidí vybere statistik každou 100. osobu k odběru. Intervaly vzorkování mohou být také systematické, jako je výběr nového vzorku, který bude odebírán každých 12 hodin.
Jako další příklad, pokud jste chtěli vybrat náhodnou skupinu 1 000 lidí z 50 000 obyvatel pomocí systematického vzorkování, musí být všichni potenciální účastníci zařazeni do seznamu a bude vybrán počáteční bod. Jakmile je seznam vytvořen, bude jako účastník vybrána každá 50. osoba v seznamu (počínaje počítáním ve vybraném výchozím bodě), protože 50 000/1 000 = 50.
Například, pokud byl vybraný počáteční bod 20, byla vybrána 70. osoba na seznamu, následovaná 120. atd. Jakmile je dosaženo konce seznamu a jsou-li požadováni další účastníci, počítací smyčky na začátek seznamu pro dokončení počítání.
Systematické vzorkování versus klastrové vzorkování
Systematické vzorkování a skupinové vzorkování se liší v tom, jak vytáhnou vzorkovací body z populace obsažené ve vzorku. Vzorek klastru rozděluje populaci na klastry, zatímco systematický odběr vzorků používá k vytvoření vzorku pevné intervaly od větší populace.
Systematické vzorkování vybere náhodný počáteční bod z populace a poté se odebere vzorek z pravidelných pevných intervalů populace v závislosti na jeho velikosti. Vzorek klastru rozdělí populaci na klastry a poté z každého klastru odebere jednoduchý náhodný vzorek.
Odběr vzorků klastru je považován za méně přesný než jiné metody odběru vzorků. Může však ušetřit náklady na získání vzorku. Odběr vzorků klastru je dvoustupňový postup odběru vzorků. Může být použit, když je obtížné vyplnit seznam celé populace. Například by mohlo být obtížné sestavit celou populaci zákazníků obchodu s potravinami k pohovoru.
Osoba by však mohla vytvořit náhodnou podmnožinu obchodů, což je první krok v procesu. Druhým krokem je rozhovor s náhodným vzorkem zákazníků těchto obchodů. Jedná se o jednoduchý ruční proces, který může ušetřit čas a peníze.
Omezení systematického vzorkování
Jedno riziko, které musí statistici vzít v úvahu při provádění systematického vzorkování, spočívá v tom, jak je organizován seznam použitý s intervalem vzorkování. Pokud je populace zařazená do seznamu organizována cyklickým vzorcem, který odpovídá intervalu vzorkování, může být vybraný vzorek zkreslený.
Například oddělení lidských zdrojů společnosti si chce vybrat vzorek zaměstnanců a zeptat se, jak se cítí ohledně firemních zásad. Zaměstnanci jsou seskupeni do týmů po 20, přičemž každý tým je veden manažerem. Pokud je seznam použitý pro výběr velikosti vzorku organizován s týmy seskupenými dohromady, statistik riskuje, že vybere pouze manažery (nebo vůbec žádné manažery) v závislosti na intervalu vzorkování.
Porovnat poskytovatele investičních účtů Jméno Popis Zveřejnění inzerenta × Nabídky, které se objevují v této tabulce, pocházejí od partnerství, od nichž Investopedia dostává náhradu.