a:

Tilastollisena näytteenottomenetelmänä järjestelmällinen näytteenotto on yksinkertaisempi ja selkeämpi kuin satunnaisotanta. Se voi myös olla helpompi kattaa laaja tutkimusalue. Toisaalta järjestelmällinen näytteenotto tuo tietyt mielivaltaiset parametrit tietoihin. Tämä voi aiheuttaa tietyntyyppisten kuvioiden yli- tai alitäytön.

Systemaattisen näytteenoton tarkastelu

Järjestelmällisessä näytteessä valittu data jaetaan tasaisesti. Esimerkiksi 10 000 henkilön väestöstä tilastotieteilijä voi valita joka 100. henkilön näytteenottoa varten. Näytteenottovälit voivat olla myös järjestelmällisiä, kuten yhden uuden näytteen valitseminen 12 tunnin välein.

Järjestelmällinen näytteenotto on suosittu tutkijoiden takia yksinkertaisuuden vuoksi. Tutkijat olettavat yleensä, että tulokset edustavat useimpia normaaleja populaatioita, ellei satunnaisominaisuus ole suhteettoman suuri kaikkien n: nnäytteen näytteen (mikä on epätodennäköistä).

Aloittaaksesi tutkija valitsee alkutilavuuden järjestelmän perustamiseksi. Tämän numeron on oltava pienempi kuin koko väestö; hän ei poimi joka 500: nta pihaa näytteestä 100-pihan jalkapallokentälle. Kun numero on valittu, tutkija valitsee välein välein näytettävien välejä tai välilyöntejä.

Tärkeimmät edut

Järjestelmälliset näytteet ovat suhteellisen helppoa rakentaa, toteuttaa, verrata ja ymmärtää. Tämä on erityisen tärkeää tutkimuksille tai tutkimuksille, jotka toimivat tiukan budjettirajoituksen vuoksi.

Järjestelmällinen menetelmä tarjoaa myös tutkijoille ja tilastotieteilijöille jonkin verran hallintaa ja prosessin tunnetta. Tämä voi olla erityisen hyödyllistä tutkimuksille, joilla on tiukat parametrit tai suppeasti muodostettu hypoteesi, olettaen, että näytteenotto on kohtuullisen rakennettu vastaamaan näitä parametreja.

Klusteroitu valinta, ilmiö, jossa satunnaisesti valitut näytteet ovat melko lähellä toisiaan väestössä, eliminoituu järjestelmällisessä näytteenotossa. Satunnaiset näytteet voivat käsitellä tätä vain lisäämällä näytteiden määrää tai suorittamaan useampia tutkimuksia. Nämä voivat olla kalliita vaihtoehtoja.

Ehkä suurimman systemaattisen lähestymistavan vahvuus on sen alhainen riskitekijä. Järjestelmän ensisijaisista potentiaalisista haitoista on huomattavasti matala todennäköisyys saastuttaa tiedot.

Päähaasteet

Järjestelmällisessä menetelmässä oletetaan, että väestön koko on käytettävissä tai voidaan kohtuullisesti arvioida. Oletetaan esimerkiksi, että tutkija haluaa tutkia rottien kokoa tietyllä alueella. Jos hänellä ei ole mitään käsitystä siitä, kuinka monta rottaa on, hän ei voi valita systemaattisesti alkupistettä tai välikoon koosta.

Väestöllä täytyy olla luonnollinen sattumanvaraisuus valitulla metrillä.Jos väestöllä on jonkin tyyppinen standardoitu malli, riski vahingossa valita hyvin yleisiä tapauksia on näkyvämpi.

Yksinkertaisesta hypoteettisesta tilanteesta kannattaa harkita luetteloa suosikkikoiriruoista, joissa (tahallisesti tai vahingossa) jokainen tasaisen numeroitu koira oli pieni ja jokainen pariton koira oli suuri. Jos systemaattinen näytteenottaja aloitti neljännellä koiralla ja valitsi kuuden välin, kysely jättää suuret koirat.

Tietojenkäsittelyn riski on suurempi ja järjestelmällinen näytteenotto, koska tutkijat saattavat pystyä rakentamaan järjestelmäänsä todennäköisyyden saavuttamiseksi tavoitellun tuloksen saavuttamisen sijasta satunnaisten tietojen antaminen edustavaksi vastaukseksi. Mitään tuloksena olevia tilastoja ei voitu luottaa.