Când este mai bine să folosiți eșantionare simplă vs. eșantionare sistematică?

În cadrul eșantionării simple aleatorii, un eșantion de itemi este ales aleatoriu dintr-o populație și fiecare element are o probabilitate egală de a fi ales. Eșantionarea simplă aleatorie folosește un tabel de numere aleatoare sau un generator de numere aleatoare electronice pentru a selecta elementele pentru eșantionul său. De exemplu, loteria funcționează pe baza unei eșantionări simple aleatorii, toate numerele având o probabilitate egală de a fi alese. Între timp, eșantionarea sistematică implică selectarea articolelor dintr-o populație comandată folosind un interval de eșantionare sau de eșantionare. Asta înseamnă că fiecare „al n- lea” eșantion de date este ales într-un set mare de date. Utilizarea eșantionării sistematice este mai adecvată în comparație cu eșantionarea simplă aleatorie atunci când bugetul unui proiect este restrâns și necesită simplitate în executarea și înțelegerea rezultatelor unui studiu. Eșantionarea sistematică este mai bună decât eșantionarea aleatorie atunci când datele nu prezintă modele și există un risc redus de manipulare a datelor de către un cercetător, deoarece este, de asemenea, adesea o metodă de eșantionare mai ieftină și mai simplă.

Chei de luat masa

• În eșantionarea simplă aleatorie, fiecare punct de date are o probabilitate egală de a fi ales. Între timp, eșantionarea sistematică alege un punct de date pentru fiecare interval prestabilit.
• În timp ce eșantionarea sistematică este mai ușor de executat decât eșantionarea simplă aleatorie, poate produce rezultate distorsionate dacă setul de date prezintă modele. De asemenea, este mai ușor de manipulat.
• Dimpotrivă, eșantionarea simplă aleatorie este utilizată cel mai bine pentru seturi de date mai mici și poate produce rezultate mai reprezentative.

Simplitate de executare

Eșantionarea simplă aleatorie necesită ca fiecare element al populației să fie identificat și selectat separat, în timp ce eșantionarea sistematică se bazează pe o regulă a intervalului de eșantionare pentru a selecta toți indivizii. Dacă dimensiunea populației este mică sau dimensiunea eșantioanelor individuale și numărul acestora sunt relativ mici, eșantionarea aleatorie oferă cele mai bune rezultate, deoarece toți candidații au șanse egale de a fi aleși. Cu toate acestea, pe măsură ce dimensiunea eșantionului necesar crește și un cercetător trebuie să creeze mai multe eșantioane din populație, aceasta poate fi foarte costisitoare și consumatoare de timp. Ca urmare, eșantionarea sistematică devine o metodă preferată în astfel de circumstanțe.

Prezenta tiparului

Eșantionarea sistematică este mai bună decât eșantionarea simplă aleatorie atunci când nu există un model în date. Cu toate acestea, dacă populația nu este aleatorie, un cercetător riscă să selecteze elemente pentru eșantion care prezintă aceleași caracteristici. De exemplu, dacă fiecare al optulea widget dintr-o fabrică a fost deteriorat din cauza unei anumite mașini care funcționează defectuos, un cercetător este mai probabil să selecteze aceste widget-uri rupte cu eșantionare sistematică decât cu eșantionare simplă aleatorie, rezultând un eșantion părtinitor.

Manipulare de date

Atunci când decideți când utilizați eșantionarea sistematică, este important să luați în considerare faptul că există întotdeauna un risc de manipulare care reprezintă o amenințare la realizarea unui studiu informativ și clar. În acest sens, în cazurile în care există un risc scăzut de manipulare a datelor, eșantionarea sistematică este preferabilă eșantionării simple aleatorii pentru ușurința sa de utilizare. Cu toate acestea, dacă un astfel de risc este mare atunci când un cercetător poate manipula lungimea intervalului pentru a obține rezultatele dorite – de exemplu, posibilitatea de a schimba fiecare număr 100 fiind extras într-un eșantion sistematic – o tehnică simplă de eșantionare aleatorie ar fi mai potrivită.