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Als statistische Stichprobenmethode ist die systematische Stichprobe einfacher und einfacher als die Stichprobe. Es kann auch förderlicher sein, ein breites Untersuchungsgebiet abzudecken. Auf der anderen Seite führt die systematische Stichprobe bestimmte willkürliche Parameter in die Daten ein. Dies kann zu Über- oder Unterrepräsentation bestimmter Muster führen.

Untersuchen der systematischen Stichprobe

In einer systematischen Stichprobe werden die ausgewählten Daten gleichmäßig verteilt. Zum Beispiel könnte ein Statistiker in einer Bevölkerung von 10 000 Personen jede 100. Person für die Stichprobe auswählen. Die Stichprobenintervalle können auch systematisch sein, wie zum Beispiel die Auswahl einer neuen Probe alle 12 Stunden.

Systematische Probenahme ist wegen ihrer Einfachheit bei Forschern beliebt. Die Forscher gehen im Allgemeinen davon aus, dass die Ergebnisse für die meisten normalen Populationen repräsentativ sind, es sei denn, ein zufälliges Merkmal ist mit jeder n-ten Datenstichprobe unverhältnismäßig vorhanden (was unwahrscheinlich ist).

Zu ​​Beginn wählt ein Forscher eine Startganzzahl aus, auf der das System basieren soll. Diese Zahl muss kleiner sein als die Gesamtbevölkerung. er wählt nicht jeden 500. Hof aus, um für ein 100-Yard-Fußballfeld zu probieren. Nachdem eine Nummer ausgewählt wurde, wählt der Forscher das Intervall oder die Abstände zwischen den Proben in der Population aus.

Hauptvorteile

Systematische Stichproben sind relativ einfach zu konstruieren, auszuführen, zu vergleichen und zu verstehen. Dies ist besonders wichtig für Studien oder Umfragen, die mit engen Budgetrestriktionen arbeiten.

Eine systematische Methode gibt Forschern und Statistikern auch ein gewisses Maß an Kontrolle und Prozessverständnis. Dies könnte besonders für Studien mit strikten Parametern oder einer eng gefassten Hypothese von Vorteil sein, wenn angenommen wird, dass die Stichprobe vernünftigerweise so konstruiert ist, dass sie zu diesen Parametern passt.

Die Cluster-Selektion, ein Phänomen, bei dem zufällig ausgewählte Proben in einer Population ungewöhnlich nahe beieinander liegen, wird bei der systematischen Stichprobe eliminiert. Zufällige Stichproben können nur damit umgehen, indem Sie die Anzahl der Stichproben erhöhen oder mehr als eine Umfrage durchführen. Dies können teure Alternativen sein.

Die vielleicht größte Stärke eines systematischen Ansatzes ist der geringe Risikofaktor. Die primären potentiellen Nachteile des Systems sind mit einer sehr geringen Wahrscheinlichkeit der Kontaminierung der Daten verbunden.

Hauptnachteile

Bei der systematischen Methode wird davon ausgegangen, dass die Größe der Population verfügbar ist oder vernünftig angenähert werden kann. Angenommen, ein Forscher möchte die Größe von Ratten in einem bestimmten Gebiet untersuchen. Wenn er keine Ahnung hat, wie viele Ratten es gibt, kann er nicht systematisch einen Startpunkt oder eine Intervallgröße auswählen.

Eine Population muss entlang der gewählten Metrik einen natürlichen Grad an Zufälligkeit aufweisen.Wenn die Population eine Art standardisiertes Muster aufweist, ist das Risiko der zufälligen Auswahl sehr häufiger Fälle offensichtlicher.

Betrachten Sie für eine einfache hypothetische Situation eine Liste der Lieblingshunderassen, bei denen (absichtlich oder zufällig) jeder gleichmäßig nummerierte Hund auf der Liste klein war und jeder ungerade Hund groß war. Wenn der systematische Probenehmer mit dem vierten Hund begann und ein Intervall von sechs wählte, überspringt die Untersuchung die großen Hunde.

Es besteht ein größeres Risiko der Datenmanipulation mit systematischer Stichprobennahme, da Forscher möglicherweise in der Lage sind, ihre Systeme so zu konstruieren, dass die Wahrscheinlichkeit des Erzielens eines Zielergebnisses steigt, anstatt dass die Zufallsdaten eine repräsentative Antwort liefern. Alle resultierenden Statistiken konnten nicht vertrauenswürdig sein.