Kas yra sisteminga atranka?
Sisteminga atranka yra daugiau ar mažiau metodas, apimantis įvairių elementų, kurie yra išdėstyti iš atrankos rėmelio, pasirinkimą ir šios statistinės procedūros atlikimas pradedamas nuo atsitiktinio elementų, priklausančių sąrašui, pasirinkimo, tada pasirenkamas kiekvienas atrankos intervalas iš rėmelio ir šis mėginių ėmimo metodas gali būti taikomas tik tuo atveju, jei visa pateikta populiacija yra vienalytė, nes šie imties vienetai yra sistemingai paskirstyti populiacijai.
Tai metodas, kai tikimybės atranka atliekama atsitiktinai atrenkant imties narius iš masės populiacijos fiksuotu intervalu. Šis periodinis intervalas geriau įvardijamas kaip mėginių ėmimo intervalas, ir jį galima apskaičiuoti nustatant reikiamą imties dydį ir padalijant iš populiacijos dydžio.
Kaip tai veikia?
- Sisteminę atranką statistikai gali naudoti tuo atveju, jei jie nori sutaupyti laiko arba yra nepatenkinti paprasto atsitiktinio imties metodo rezultatais. Nustačius fiksuotą pradinį tašką, statistikai parenka pastovų intervalą, palengvinantį dalyvio pasirinkimą.
- Taikant šį metodą, iš pradžių tikslinę populiaciją reikia pasirinkti dar prieš atrenkant dalyvius. Yra įvairių savybių, kuriomis remiantis nustatoma populiacija ir atliekamas tyrimas. Šios pageidaujamos savybės gali būti amžius, rasė, lytis, vieta, profesija ir (arba) išsilavinimo lygis.
- Pvz., Tyrėjas nori sistemingai atrinkdamas iš 10 000 gyventojų pasirinkti 2000 žmonių. Jis turi įtraukti visus galimus dalyvius, todėl bus pasirinktas atspirties taškas. Kai tik šis sąrašas bus suformuotas, kas 5 asmuo iš sąrašo būtų pasirinktas dalyviu, nes 10 000/2000 = 5.
Sistemingo mėginių ėmimo tipai
# 1 - tiesinis
- Tai vadinama linijine, nes ji eina labai tiesiniu keliu ir linkusi sustoti pabaigoje tam tikros populiacijos atžvilgiu. Atliekant tokio tipo mėginius, nė vienas mėginys nėra kartojamas.
- Taip pat „n“ vienetai pasirenkami sudarant imties dalį, turinčią „N“ populiacijos vienetus. Analitikai ir tyrėjai gali naudoti „n“ vienetų pasirinkimo logiką, užuot atsitiktinai pasirinkę šiuos „n“ vienetus iš tam tikros imties.
- Linijinė sisteminė imtis parenkama išdėstant bendrą populiaciją ir klasifikuojant tą pačią seką, pasirenkant „n“ arba imties dydį, apskaičiuojant mėginių ėmimo intervalą (K = N / n), atsitiktinai pasirinkus skaičių nuo 1 iki K, prie atsitiktinai pasirinkto skaičiaus pridedant „K“ (mėginių ėmimo intervalas), kad kitas narys būtų įtrauktas į imtį, ir pakartojant šį procesą, norint pridėti likusius narius iš imties.
2 - apskritas
- Atliekant tokio tipo mėginius matoma, kad imtis prasideda nuo taško, kuriame ji baigėsi. Tai reiškia, kad imtis vėl pradedama nuo taško, kuriame jis faktiškai baigėsi. Taikant šio tipo statistinį imties metodą, elementai yra išdėstyti žiediniu būdu.
- Šio tipo statistinės imties metodu yra ypač du būdai sudaryti imtį. Jei K = 3, imtys bus skelbimas, be, ca, db ir ec, o jei K = 4, tai mėginiai yra ae, ba, cb, dc ir ed.
Tiesinis ir apskritas sistemingas mėginių ėmimas
Jis linkęs eiti tiesiniu keliu ir tada sustoti pasibaigus tam tikrai populiacijai, tuo tarpu sisteminio žiedinio mėginių ėmimo atveju imtis pradedama nuo taško, kuriame jis iš tikrųjų baigėsi. Linijinės sisteminės atrankos „k“ reiškia mėginių ėmimo intervalus, o „N“ - žiedinėje sistemingoje imtyje nurodo bendrą populiaciją. Taikant linijinį metodą, visi atrankos vienetai prieš atrankos procesą yra išdėstyti linijiniu būdu, o apskrito metodo atveju visi elementai yra išdėstyti žiediniu būdu.
Sistemingo mėginių ėmimo pranašumai
1 - greitai
Tai greitas metodas; ty, tai gali sutaupyti statistikams daug laiko. Tyrėjams ir analitikams tampa labai lengva pasirinkti imties dydį pasitelkiant šį metodą, nes tai tikrai greita. Nereikia nereikšmingai suskaičiuoti kiekvieno imties nario, o tai taip pat padeda greičiau ir paprasčiau atstovauti tam tikrą populiaciją.
# 2 - tinkamumas ir efektyvumas
Tinkami yra ir sistemingai imant mėginius gauti rezultatai. Palyginti su kitais statistikos metodais, statistinio metodo rezultatai yra labai efektyvūs ir tinkami.
# 3 - maža duomenų tvarkymo rizika
Manipuliavimo su duomenimis tikimybė yra maža, palyginti su kitais statistiniais metodais.
# 4 - paprastumas
Šis metodas yra tikrai paprastas. Tai yra viena iš pagrindinių priežasčių, kodėl analitikai ir tyrėjai mieliau renkasi šį metodą, o ne bet kurį kitą metodą. Dėl šio metodo paprastumo jis gana populiarus tarp analitikų ir tyrėjų.
# 5 - minimali rizika
Sisteminio mėginių ėmimo metodo rizika yra minimali.
Sistemingo mėginių ėmimo trūkumai
Tai tampa sunku, kai negalima įvertinti populiacijos dydžio. Tai netgi pakenkia sistemingo mėginių ėmimo efektyvumui įvairiose srityse, pavyzdžiui, su gyvūnais atliekamiems lauko tyrimams. Taip pat yra manipuliavimo duomenimis ir verslo galimybė, nes tyrėjas gali pasirinkti atrankos intervalą.
Išvada
- Tai leidžia analitikams ir tyrėjams paimti nedidelę imtį iš didesnės populiacijos. Ši atranka gali būti pagrįsta įvairiais veiksniais, tokiais kaip amžius, lytis, vieta ir kt. Tokia statistinė atranka dažniausiai naudojama sociologijos ir ekonomikos srityse. Jis gali būti dviejų tipų - linijinis ir apskritas sisteminis mėginių ėmimas.
- Tai gali būti tikrai lengva, be to, mokslininkams ir analitikams tai suteikiama geresnė kontrolė. Tai netgi gali padėti pašalinti klasterių pasirinkimą. Šio tipo statistinis metodas turi labai mažą klaidų ir manipuliavimo duomenimis tikimybę. Tai paprasta, todėl daugumą statistikų šis metodas yra tikrai populiarus.
