a:

Là phương pháp lấy mẫu thống kê, lấy mẫu có hệ thống đơn giản hơn và đơn giản hơn so với lấy mẫu ngẫu nhiên. Nó cũng có thể được nhiều thuận lợi để bao gồm một khu vực nghiên cứu rộng. Mặt khác, lấy mẫu hệ thống giới thiệu một số thông số tùy ý trong dữ liệu. Điều này có thể gây ra quá hoặc dưới đại diện của các mô hình cụ thể.

Kiểm tra lấy mẫu có hệ thống

Trong một mẫu có hệ thống, dữ liệu đã chọn được phân bố đều. Ví dụ, với dân số 10 000 người, một nhà thống kê có thể chọn mỗi 100 người để lấy mẫu. Các khoảng lấy mẫu cũng có thể được hệ thống, chẳng hạn như chọn một mẫu mới mỗi 12 giờ.

Lấy mẫu hệ thống là phổ biến với các nhà nghiên cứu vì tính đơn giản của nó. Các nhà nghiên cứu thường giả định rằng các kết quả đại diện cho hầu hết các quần thể bình thường, trừ khi một đặc điểm ngẫu nhiên xuất hiện bất bình đẳng với tất cả các mẫu dữ liệu n thứ n (không chắc).

Để bắt đầu, một nhà nghiên cứu chọn một số nguyên khởi đầu để căn cứ vào hệ thống. Con số này cần nhỏ hơn dân số nói chung; anh ta không chọn bất cứ sân 500 nào để lấy mẫu cho một sân bóng đá 100 yard. Sau khi một số đã được chọn, nhà nghiên cứu chọn khoảng, hoặc khoảng cách giữa các mẫu trong quần thể.

Ưu điểm chính

Các mẫu hệ thống tương đối dễ thi công, thi công, so sánh và hiểu. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các nghiên cứu hoặc điều tra hoạt động với những ràng buộc về ngân sách chặt chẽ.

Một phương pháp có hệ thống cũng cung cấp cho các nhà nghiên cứu và các nhà thống kê với một mức độ kiểm soát và cảm giác quá trình. Điều này đặc biệt có ích cho các nghiên cứu với các thông số nghiêm ngặt hoặc giả thuyết hẹp, giả định việc lấy mẫu được xây dựng hợp lý để phù hợp với các thông số đó.

Việc lựa chọn các cụm, một hiện tượng mà các mẫu ngẫu nhiên được lựa chọn thường không gần nhau trong một quần thể, được loại bỏ trong việc lấy mẫu hệ thống. Các mẫu ngẫu nhiên chỉ có thể giải quyết vấn đề này bằng cách tăng số lượng mẫu hoặc chạy nhiều hơn một cuộc khảo sát. Đây có thể là những lựa chọn thay thế đắt tiền.

Có lẽ sức mạnh lớn nhất của cách tiếp cận có hệ thống là yếu tố rủi ro thấp. Những bất lợi tiềm ẩn chính của hệ thống mang một xác suất rõ ràng thấp gây ô nhiễm dữ liệu.

Những điểm bất lợi chính

Phương pháp có hệ thống giả định rằng quy mô dân số có sẵn hoặc có thể xấp xỉ hợp lý. Ví dụ, giả sử một nhà nghiên cứu muốn nghiên cứu kích thước của chuột ở một khu vực nhất định. Nếu anh ta không biết có bao nhiêu con chuột, anh ta sẽ không thể lựa chọn một điểm khởi đầu hay khoảng thời gian.

Dân số cần phải thể hiện mức độ tự nhiên ngẫu nhiên theo số liệu được chọn.Nếu dân số có một kiểu mẫu chuẩn, nguy cơ vô tình chọn những trường hợp rất phổ biến là rõ ràng hơn.

Đối với một tình huống giả thuyết đơn giản, hãy xem xét một danh sách các giống chó yêu thích mà ở đó (cố ý hoặc ngẫu nhiên) tất cả các con chó đánh số đều trong danh sách đều nhỏ và mỗi con chó lẻ to lớn. Nếu người tìm kiếm có hệ thống bắt đầu với con chó thứ tư và chọn một khoảng sáu, cuộc khảo sát bỏ qua những con chó lớn.

Có nguy cơ lớn hơn về thao tác dữ liệu bằng lấy mẫu có hệ thống bởi vì các nhà nghiên cứu có thể xây dựng hệ thống của họ để tăng khả năng đạt được một kết quả được nhắm mục tiêu thay vì cho phép dữ liệu ngẫu nhiên tạo ra một câu trả lời đại diện. Bất kỳ thống kê kết quả nào không thể tin được.