a:

Som en statistisk prøvetakingsmetode er systematisk prøvetaking enklere og enklere enn tilfeldig prøvetaking. Det kan også være mer bidrar til å dekke et bredt studieområde. På den annen side introduserer systematisk prøvetaking visse vilkårlig parametere i dataene. Dette kan forårsake over- eller underrepresentasjon av bestemte mønstre.

Undersøk systematisk prøvetaking

I en systematisk prøve blir de valgte dataene jevnt fordelt. For eksempel, i en befolkning på 10 000 mennesker, kan en statistiker velge hver 100. person for prøvetaking. Prøvingsintervallene kan også være systematiske, for eksempel å velge en ny prøve hver 12. time.

Systematisk prøvetaking er populær blant forskere på grunn av sin enkelhet. Forskere antar generelt at resultatene er representative for de fleste normale populasjoner, med mindre en tilfeldig karakteristikk eksisterer uforholdsmessig med hver nte dataprøve (noe som ikke er sannsynlig).

For å starte, velger en forsker et start heltall for å basere systemet på. Dette tallet må være mindre enn befolkningen som helhet; Han velger ikke hver 500. yard for å prøve for et 100-fots fotballbane. Etter at et nummer er valgt, velger forskeren intervallet eller mellomrom mellom prøver i befolkningen.

Hovedfordeler

Systematiske prøver er relativt enkle å konstruere, utføre, sammenligne og forstå. Dette er spesielt viktig for studier eller undersøkelser som opererer med stramme budsjettbegrensninger.

En systematisk metode gir også forskere og statistikere en grad av kontroll og følelse av prosess. Dette kan være spesielt gunstig for studier med strenge parametere eller en smalt formet hypotese, forutsatt at prøvetaking er rimelig konstruert for å passe disse parametrene.

Clustered utvalg, et fenomen hvor tilfeldig utvalgte prøver er uvanlig tett sammen i en befolkning, elimineres ved systematisk prøvetaking. Tilfeldige prøver kan kun takle dette ved å øke antall prøver eller kjøre mer enn én undersøkelse. Disse kan være dyre alternativer.

Kanskje den største styrken til en systematisk tilnærming er den lave risikofaktoren. De primære potensielle ulempene ved systemet har en tydelig lav sannsynlighet for å forurense dataene.

Hoved ulemper

Den systematiske metoden antar at befolkningens størrelse er tilgjengelig eller kan være rimelig tilnærmet. Anta for eksempel at en forsker ønsker å studere størrelsen på rotter i et gitt område. Hvis han ikke har noen ide om hvor mange rotter det er, kan han ikke systematisk velge et utgangspunkt eller en intervallstørrelse.

En befolkning trenger å vise en naturlig grad av tilfeldighet langs den valgte metriske.Hvis befolkningen har en type standardisert mønster, er risikoen for ved et uhell å velge svært vanlige tilfeller mer tydelig.

For en enkel hypotetisk situasjon, sett en liste over favoritthunderaser der (med vilje eller ved et uhell) hver jevnt nummerert hund på listen var liten og hver odde hund var stor. Hvis den systematiske sampler begynte med den fjerde hunden og valgte et intervall på seks, sprang undersøkelsen de store hundene.

Det er større risiko for datamanipulering med systematisk prøvetaking fordi forskere kan konstruere sine systemer for å øke sannsynligheten for å oppnå et målrettet utfall i stedet for å la de tilfeldige dataene gi et representativt svar. Eventuell statistikk kunne ikke stole på.