a:

В качестве статистического метода выборки систематическая выборка проще и проще, чем случайная выборка. Это также может быть более благоприятным для охвата обширной области исследования. С другой стороны, систематическая выборка вводит в данные определенные произвольные параметры. Это может привести к чрезмерному или недостаточному представлению определенных шаблонов.

Изучение систематической выборки

В систематическом примере выбранные данные распределяются равномерно. Например, в населении в 10 000 человек статистик может выбрать каждого 100-го человека для отбора проб. Интервалы выборки также могут быть систематическими, например, выбор одного нового образца каждые 12 часов.

Систематическая выборка пользуется популярностью у исследователей из-за ее простоты. Исследователи обычно предполагают, что результаты являются типичными для большинства нормальных популяций, если случайная характеристика непропорционально существует с каждым n-м образцом данных (что маловероятно).

Чтобы начать, исследователь выбирает начальное целое число, в которое будет встроена система. Это число должно быть меньше, чем население в целом; он не выбирает каждый 500-й ярд для отбора проб для футбольного поля в 100 ярдов. После того, как число было выбрано, исследователь выбирает интервал или пробелы между образцами в популяции.

Основные преимущества

Систематические образцы относительно легко построить, выполнить, сравнить и понять. Это особенно важно для исследований или исследований, которые работают с жесткими бюджетными ограничениями.

Систематический метод также предоставляет исследователям и статистикам степень контроля и чувство процесса. Это может быть особенно полезно для исследований со строгими параметрами или узко сформированной гипотезы, предполагая, что выборка обоснованно построена для соответствия этим параметрам.

Кластерный отбор, явление, в котором случайно выбранные образцы необычайно близки друг к другу в популяции, исключается при систематической выборке. Случайные выборки могут справиться только с этим путем увеличения количества выборок или проведения более одного опроса. Это могут быть дорогостоящие альтернативы.

Возможно, наибольшей силой системного подхода является его низкий фактор риска. Первичные потенциальные недостатки системы имеют отчетливо низкую вероятность загрязнения данных.

Основные недостатки

Систематический метод предполагает, что численность населения доступна или может быть разумно аппроксимирована. Например, предположим, что исследователь хочет изучить размер крыс в данной области. Если он не знает, сколько крыс существует, он не может систематически выбирать начальную точку или размер интервала.

Население должно демонстрировать естественную степень случайности по выбранной метрике.Если у населения есть тип стандартизованного шаблона, риск случайного выбора очень распространенных случаев является более очевидным.

Для простой гипотетической ситуации рассмотрите список любимых пород собак, где (намеренно или случайно) каждая равномерно пронумерованная собака в списке была маленькой, и каждая странная собака была большой. Если систематический пробоотборник начался с четвертой собаки и выбрал интервал в шесть, опрос проскальзывает больших собак.

Существует более высокий риск манипулирования данными с помощью систематической выборки, поскольку исследователи могут создавать свои системы, чтобы повысить вероятность достижения целевого результата, а не позволять случайным данным давать репрезентативный ответ. Любые результирующие статистические данные нельзя было бы доверять.