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 označuje jako interval vzorkování a lze jej vypočítat zjištěním požadované velikosti vzorku a jeho vydělením velikostí populace.
Jak to funguje?
- Statistici mohou použít systematické vzorkování v případě, že 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 10 000/2000 = 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 cestu 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
Toto je rychlá metoda; 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.
