Ano ang Sistema ng Sampling?
Ang sistematikong sampling ay isang uri ng paraan ng pag-sampol ng posibilidad kung saan ang mga sample na miyembro mula sa isang mas malaking populasyon ay napili alinsunod sa isang random na panimulang punto ngunit may isang nakapirming, pana-panahong agwat. Ang agwat na ito, na tinatawag na sampling interval, ay kinakalkula sa pamamagitan ng paghati sa laki ng populasyon ng nais na laki ng sample.
Sa kabila ng halimbawang populasyon na napili nang maaga, ang sistematikong sampling ay naisip pa ring random kung ang pana-panahong agwat ay natutukoy nang una at random ang panimulang punto.
Mayroong ilang mga pamamaraan ng pag-sampol ng isang populasyon para sa statistical inference; ang sistematikong sampling ay isang form ng random sampling.
Sistema ng Sampling
Paano gumagana ang sistematikong sampling
Dahil ang simpleng random sampling ng isang populasyon ay maaaring hindi mabisa at oras-oras, ang mga istatistika ay bumaling sa iba pang mga pamamaraan, tulad ng sistematikong sampling. Ang pagpili ng isang laki ng sample sa pamamagitan ng isang sistematikong diskarte ay maaaring gawin nang mabilis. Kapag natukoy ang isang nakapirming punto ng simula, ang isang palaging agwat ay napili upang mapadali ang pagpili ng kalahok.
Ang sistematikong sampling ay mas mabuti sa simpleng random sampling kapag mayroong isang mababang peligro ng pagmamanipula ng data. Kung ang naturang panganib ay mataas kapag ang isang mananaliksik ay maaaring manipulahin ang haba ng agwat upang makakuha ng ninanais na mga resulta, ang isang simpleng random na sampling technique ay magiging mas angkop.
Ang sistematikong sampling ay sikat sa mga mananaliksik at analyst dahil sa pagiging simple nito. Karaniwang ipinapalagay ng mga mananaliksik ang mga resulta ay kinatawan ng karamihan sa mga normal na populasyon maliban kung ang isang random na katangian na hindi sinasadya ay umiiral sa bawat sample na data ng " n th" (na hindi malamang). Sa madaling salita, ang isang populasyon ay kailangang magpakita ng isang natural na antas ng randomness kasama ang napiling sukatan. Kung ang populasyon ay may isang uri ng pamantayang pattern, ang panganib ng hindi sinasadyang pagpili ng mga pangkaraniwang kaso ay mas maliwanag.
Sa loob ng sistematikong sampling, tulad ng iba pang mga pamamaraan ng sampling, dapat na mapili ang isang target na populasyon bago pumili ng mga kalahok. Ang isang populasyon ay maaaring makilala batay sa anumang bilang ng mga ninanais na katangian na naaangkop sa layunin ng pag-aaral na isinasagawa. Ang ilang mga pamantayan sa pagpili ay maaaring magsama ng edad, kasarian, lahi, lokasyon, antas ng edukasyon at / o propesyon.
- Ang sistematikong sampling ay isang uri ng paraan ng pag-sampling ng probabilidad kung saan ang mga sample na miyembro mula sa isang mas malaking populasyon ay napili alinsunod sa isang random na punto ng pagsisimula ngunit may isang nakapirming, pana-panahong agwat (ang sampling interval). Dahil sa pagiging simple nito, ang sistematikong sampling ay popular sa mga mananaliksik. Ang iba pang mga bentahe ng pamamaraang ito ay kinabibilangan ng pagtanggal ng hindi pangkaraniwang bagay ng napapapiling pagpili at isang mababang posibilidad ng kontaminadong data.Disadvantages Kasama ang over- o under-representasyon ng mga partikular na pattern at isang mas malaking panganib ng pagmamanipula ng data.
Mga halimbawa ng Systematic Sampling
Bilang isang halimbawa ng hypothetical ng sistematikong sampling, ipalagay na sa isang populasyon ng 10, 000 katao, pipiliin ng isang istatistika ang bawat ika-100 na tao para sa pag-sample. Ang mga sampling pagitan ay maaari ding maging sistematikong, tulad ng pagpili ng isang bagong sample upang iguhit mula sa bawat 12 oras.
Bilang isa pang halimbawa, kung nais mong pumili ng isang random na grupo ng 1, 000 mga tao mula sa isang populasyon na 50, 000 gamit ang sistematikong sampling, ang lahat ng mga potensyal na kalahok ay dapat ilagay sa isang listahan at ang isang panimulang punto ay mapipili. Kapag nabuo ang listahan, ang bawat ika-50 taong nasa listahan (nagsisimula ang bilang sa napiling panimulang punto) ay mapili bilang isang kalahok, dahil 50, 000 / 1, 000 = 50.
Halimbawa, kung ang napiling punto ng pagsisimula ay 20, ang ika-70 na tao sa listahan ay pipiliin kasunod ng ika-120, at iba pa. Sa sandaling naabot ang pagtatapos ng listahan at kung kinakailangan ang mga karagdagang kalahok, ang bilang ng mga loop sa simula ng listahan upang tapusin ang bilang.
Systematic Sampling Versus Cluster Sampling
Ang sistematikong sampling at sampol ng kumpol ay naiiba sa kung paano nila hilahin ang mga halimbawang puntos mula sa populasyon na kasama sa sampol. Pinagsasama ng Cluster sampling ang populasyon hanggang sa mga kumpol, habang ang sistematikong sampling ay gumagamit ng mga nakapirming agwat mula sa mas malaking populasyon upang lumikha ng sampol.
Ang sistematikong sampling ay pumipili ng isang random na simula ng populasyon mula sa populasyon, at pagkatapos ay isang sample ay kinuha mula sa regular na nakapirming agwat ng populasyon depende sa laki nito. Ang sampol ng Cluster ay naghahati sa populasyon sa mga kumpol at pagkatapos ay tumatagal ng isang simpleng random na sample mula sa bawat kumpol.
Ang cluster sampling ay itinuturing na hindi gaanong tumpak kaysa sa iba pang mga pamamaraan ng pag-sampling. Gayunpaman, maaaring makatipid ito ng mga gastos sa pagkuha ng isang sample. Ang Cluster sampling ay isang dalawang hakbang na pamamaraan ng pag-sampling. Maaari itong magamit kapag nakumpleto ang isang listahan ng buong populasyon ay mahirap. Halimbawa, maaaring mahirap mabuo ang buong populasyon ng mga customer ng isang grocery store upang makapanayam.
Gayunpaman, ang isang tao ay maaaring lumikha ng isang random na subset ng mga tindahan, na siyang unang hakbang sa proseso. Ang pangalawang hakbang ay ang pakikipanayam ng isang random na sample ng mga customer ng mga tindahan. Ito ay isang simpleng proseso ng manu-manong maaaring makatipid ng oras at pera.
Mga Limitasyon ng Sistema ng Sampling
Ang isang panganib na dapat isaalang-alang ng mga istatistika kapag nagsasagawa ng sistematikong sampling ay nagsasangkot kung paano isinaayos ang listahan na ginamit sa pagitan ng sampling. Kung ang populasyon na nakalagay sa listahan ay isinaayos sa isang siklo na pattern na tumutugma sa pagitan ng sampling, ang napiling sample ay maaaring maging bias.
Halimbawa, ang kagawaran ng mapagkukunang pantao ng isang kumpanya ay nais na pumili ng isang sample ng mga empleyado at tanungin kung ano ang naramdaman nila sa mga patakaran ng kumpanya. Ang mga empleyado ay pinangkat sa mga koponan ng 20, kasama ang bawat koponan na pinamumunuan ng isang manager. Kung ang listahan na ginamit upang pumili ng laki ng sample ay isinaayos kasama ang mga koponan na magkakasamang magkakasama, ang mga peligro sa estadistika ay pumipili lamang ng mga tagapamahala (o walang mga tagapamahala) depende sa agwat ng sampling.
