Systematische Probenahme

Was ist systematische Stichprobenziehung?

Die systematische Stichprobenziehung ist eine Art von Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren, bei der Stichprobenmitglieder aus einer größeren Grundgesamtheit nach einem zufälligen Ausgangspunkt ausgewählt werden, jedoch mit einem festen, periodischen Intervall. Dieses Intervall, als Abtastintervall bezeichnet, wird berechnet, indem die Populationsgröße durch die gewünschte Stichprobengröße geteilt wird. Obwohl die Stichprobenpopulation im Voraus ausgewählt wurde, systematisches Sampling wird immer noch als zufällig betrachtet, wenn das periodische Intervall vorher bestimmt wird und der Ausgangspunkt zufällig ist.

Die zentralen Thesen

• Die systematische Stichprobenziehung ist ein Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren, bei dem eine Zufallsstichprobe, mit einem festen periodischen Intervall, wird aus einer größeren Population ausgewählt.
• Das feste periodische Intervall, als Abtastintervall bezeichnet, wird berechnet, indem die Populationsgröße durch die gewünschte Stichprobengröße geteilt wird.
• Weitere Vorteile dieser Methodik sind die Eliminierung des Phänomens der geclusterten Selektion und eine geringe Wahrscheinlichkeit einer Kontaminierung von Daten.
• Nachteile sind die Über- oder Unterdarstellung bestimmter Muster und ein höheres Risiko der Datenmanipulation.

Systematische Probenahme

Grundlegendes zur systematischen Probenahme

Da eine einfache Zufallsstichprobe einer Grundgesamtheit ineffizient und zeitaufwendig sein kann, Statistiker wenden sich anderen Methoden zu, wie systematische Stichproben. Die Auswahl einer Stichprobengröße durch einen systematischen Ansatz kann schnell erfolgen. Nachdem ein fester Ausgangspunkt identifiziert wurde, ein konstantes Intervall wird gewählt, um die Teilnehmerauswahl zu erleichtern.

Eine systematische Stichprobenziehung ist einer einfachen Zufallsstichprobe vorzuziehen, wenn ein geringes Risiko der Datenmanipulation besteht. Wenn ein solches Risiko hoch ist, wenn ein Forscher die Intervalllänge manipulieren kann, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, eine einfache Zufallsstichprobe wäre angemessener.

Das systematische Sampling ist bei Forschern und Analysten wegen seiner Einfachheit beliebt. Forscher gehen im Allgemeinen davon aus, dass die Ergebnisse für die meisten Normalbevölkerungen repräsentativ sind, es sei denn, ein zufälliges Merkmal existiert unverhältnismäßig bei jedem " n th"-Datenstichprobe (was unwahrscheinlich ist). Mit anderen Worten, eine Population muss entlang der gewählten Metrik einen natürlichen Grad an Zufälligkeit aufweisen. Wenn die Population eine Art standardisiertes Muster aufweist, das Risiko, versehentlich sehr häufige Fälle zu wählen, ist offensichtlicher.

Im Rahmen der systematischen Stichprobenziehung wie bei anderen Probenahmeverfahren, Vor der Auswahl der Teilnehmer muss eine Zielpopulation ausgewählt werden. Eine Population kann basierend auf einer beliebigen Anzahl von gewünschten Merkmalen identifiziert werden, die dem Zweck der durchgeführten Studie entsprechen. Einige Auswahlkriterien können Alter, Geschlecht, Rennen, Lage, Bildungsstand und/oder Beruf.

Es gibt mehrere Methoden, um eine Population für statistische Inferenz zu beproben; Die systematische Stichprobenziehung ist eine Form der Zufallsstichprobe.

Beispiele für systematisches Sampling

Als hypothetisches Beispiel für systematisches Sampling Nehmen wir an, dass bei einer Bevölkerung von 10 000 Menschen, ein Statistiker wählt jede 100. Person zur Stichprobe aus. Die Abtastintervalle können auch systematisch sein, B. alle 12 Stunden eine neue Probe zu ziehen.

Als weiteres Beispiel, wenn Sie eine zufällige Gruppe von 1 auswählen möchten 000 Menschen bei einer Bevölkerung von 50, 000 durch systematische Stichprobenziehung, alle potentiellen Teilnehmer müssen in eine Liste aufgenommen und ein Ausgangspunkt ausgewählt werden. Sobald die Liste erstellt ist, jede 50. Person auf der Liste (beginnend mit dem ausgewählten Startpunkt) würde als Teilnehmer ausgewählt werden, seit 50, 000/1, 000 =50.

Zum Beispiel, wenn der gewählte Startpunkt 20 war, die 70. Person auf der Liste würde gewählt, gefolgt von der 120., und so weiter. Ist das Ende der Liste erreicht und werden zusätzliche Teilnehmer benötigt, die Zählung springt zum Anfang der Liste, um die Zählung zu beenden.

Um eine systematische Probenahme durchzuführen, Forscher müssen zunächst die Größe der Zielpopulation kennen.

Systematisches Sampling vs. Cluster-Sampling

Die systematische Stichprobenziehung und die Clusterstichprobe unterscheiden sich darin, wie sie Stichprobenpunkte aus der in die Stichprobe einbezogenen Grundgesamtheit ziehen. Cluster-Sampling zerlegt die Population in Cluster, während die systematische Stichprobenziehung feste Intervalle aus der größeren Grundgesamtheit verwendet, um die Stichprobe zu erstellen.

Bei der systematischen Stichprobenziehung wird ein zufälliger Ausgangspunkt aus der Grundgesamtheit ausgewählt, und dann wird eine Stichprobe aus regelmäßigen festen Intervallen der Grundgesamtheit in Abhängigkeit von ihrer Größe gezogen. Bei der Clusterstichprobe wird die Bevölkerung in Cluster unterteilt und dann aus jedem Cluster eine einfache Zufallsstichprobe gezogen.

Cluster-Sampling gilt als weniger präzise als andere Stichprobenverfahren. Jedoch, es kann Kosten für die Beschaffung einer Probe sparen. Cluster-Sampling ist ein zweistufiges Sampling-Verfahren. Es kann verwendet werden, wenn es schwierig ist, eine Liste der gesamten Bevölkerung zu erstellen. Zum Beispiel, es könnte schwierig sein, die gesamte Population der Kunden eines Lebensmittelgeschäfts zu konstruieren, um sie zu befragen.

Jedoch, eine Person könnte eine zufällige Teilmenge von Geschäften erstellen, das ist der erste schritt in dem prozess. Der zweite Schritt besteht darin, eine zufällige Stichprobe der Kunden dieser Geschäfte zu befragen. Dies ist ein einfacher manueller Vorgang, der Zeit und Geld sparen kann.

Einschränkungen der systematischen Probenahme

Ein Risiko, das Statistiker bei der Durchführung systematischer Stichproben berücksichtigen müssen, besteht darin, wie die mit dem Stichprobenintervall verwendete Liste organisiert ist. Wenn die in die Liste aufgenommene Grundgesamtheit in einem zyklischen Muster organisiert ist, das dem Stichprobenintervall entspricht, die ausgewählte Stichprobe kann verzerrt sein.

Zum Beispiel, Die Personalabteilung eines Unternehmens möchte eine Stichprobe von Mitarbeitern auswählen und fragen, wie sie zu den Unternehmensrichtlinien stehen. Die Mitarbeiter sind in 20er-Teams gruppiert, wobei jedes Team von einem Manager geleitet wird. Wenn die zur Auswahl der Stichprobengröße verwendete Liste mit Teams organisiert ist, die zusammen gruppiert sind, der Statistiker riskiert, je nach Stichprobenintervall nur Manager (oder gar keine Manager) auszuwählen.

Was sind die Vorteile der systematischen Probenahme?

Die systematische Probenahme ist einfach durchzuführen und leicht verständlich, Deshalb wird es im Allgemeinen von Forschern bevorzugt. Die zentrale Annahme, dass die Ergebnisse die Mehrheit der Normalbevölkerung repräsentieren, garantiert, dass die gesamte Bevölkerung gleichmäßig beprobt wird. Ebenfalls, Die systematische Probenahme bietet aufgrund ihres Prozesses im Vergleich zu anderen Probenahmemethoden ein höheres Maß an Kontrolle. Die systematische Probenahme birgt auch einen geringen Risikofaktor, da die Wahrscheinlichkeit einer Kontaminierung der Daten gering ist.

Was sind die Nachteile der systematischen Stichprobenziehung?

Der Hauptnachteil der systematischen Stichprobenziehung besteht darin, dass die Größe der Bevölkerung benötigt wird. Ohne die genaue Zahl der Teilnehmer einer Population zu kennen, systematisches Sampling funktioniert nicht gut. Zum Beispiel, wenn ein Statistiker das Alter von Obdachlosen in einer bestimmten Region untersuchen möchte, aber nicht genau ermitteln kann, wie viele Obdachlose es gibt, dann haben sie keine Populationsgröße oder einen Ausgangspunkt. Ein weiterer Nachteil besteht darin, dass die Population ein natürliches Maß an Zufälligkeit aufweisen muss, da sonst das Risiko erhöht wird, ähnliche Instanzen zu wählen. den Zweck der Probe zu vereiteln.

Wie unterscheiden sich Cluster und systematisches Sampling?

Cluster-Sampling und systematisches Sampling unterscheiden sich darin, wie sie Stichprobenpunkte aus der in die Stichprobe einbezogenen Grundgesamtheit ziehen. Bei der Clusterstichprobe wird die Bevölkerung in Cluster unterteilt und dann aus jedem Cluster eine einfache Zufallsstichprobe gezogen. Bei der systematischen Stichprobenziehung wird ein zufälliger Ausgangspunkt aus der Grundgesamtheit ausgewählt, und dann wird eine Stichprobe aus regelmäßigen festen Intervallen der Grundgesamtheit in Abhängigkeit von ihrer Größe gezogen. Cluster-Sampling ist anfällig für einen größeren Stichprobenfehler als systematisches Sampling, obwohl dies ein kostengünstigeres Verfahren sein kann.