Vantagens e Desvantagens de amostragem sistemática

Com as estatísticas , as pessoas podem tomar decisões informadas. Se uma pesquisa encontra uma percentagem de trabalhadores em uma indústria recebe uma lesão, os jovens trabalhadores pode levar isso em ao escolher uma carreira. Populações amostragem, em que os pesquisadores selecionados aleatoriamente os participantes , pode ser caro e demorado, especialmente com grandes populações. Contudo, a amostragem sistemática – um processo onde os pesquisadores selecionar uma amostra representativa, utilizando um processo de seleção padronizada – pode salvar estatísticos dinheiro. Por exemplo, uma loja de vídeo poderia perguntar a cada 10 clientes retornando um vídeo para concluir um inquérito . Rápido e conveniente

amostragem baseia-se na seleção aleatória de indivíduos ou objetos. Pesquisadores padronizar como ordenar as unidades da população. Por exemplo, um inspetor pode olhar para cada terceiro lote de amendoim. Amostras sistemáticas são muito simples , rápido e conveniente para aqueles que já têm uma lista de unidades na população. Os estatísticos beneficiar do uso de amostragem sistemática ao estudar grandes populações porque amostragem sistemática abrange a área de amostragem de maneira uniforme. Por exemplo , se um estudo do Departamento de Estado como os moradores usam protetor solar , o departamento deve idealmente amostra de todo o Estado , em vez de amostragem de alguns municípios .

Periodicidade

Eventos ocorrendo a intervalos regulares têm periodicidade . Por exemplo, um programa de televisão que vai ao ar toda terça-feira às 20:00 tem periodicidade. Num estudo , a população de amostragem pode ter características de periodicidade . Por exemplo , o salmão pode nadar o rio ao mesmo tempo todos os anos. Os pesquisadores também pode notar que tem um padrão de periodicidade. Por exemplo , pode haver mais ursos em uma região sempre que o salmão nadar rio acima. Mas a periodicidade amostra pode não corresponder ao padrão de periodicidade.

Em outro exemplo, um estatístico pode selecionar aleatoriamente os membros do clube de saúde para um estudo. No entanto, os participantes selecionados podem não representar as proporções reais dos membros do clube de saúde na população. A amostra selecionada pode acontecer com todos têm diabetes , enquanto que nem todo mundo que vai para clubes de saúde tem diabetes. Mas as situações em que os participantes da amostra têm características que são bastante diferentes das normas da população amostrada é improvável e repetir o estudo em uma data posterior irá revelar as anormalidades no estudo.

Calculando a média amostras Juntos

Segundo o site da Stony Brook University , encontrando várias amostras e repetir o estudo pode aumentar as chances de que os resultados globais do estudo serão precisos. Por exemplo, um pesquisador poderia estudar a prevalência de uma determinada doença entre batatas examinando batatas em quatro fazendas de batata diferentes. Uma fazenda pode ter um número invulgarmente elevado de patógenos devido a práticas agrícolas pobres . Quando os pesquisadores selecionar quatro fazendas diferentes para um segundo estudo e a média dos resultados da primeira e da segunda fazenda , a fazenda anormal irá tornar-se apenas 12,5 por cento dos resultados médios , em vez de 25 por cento.

viés

amostragem sistemática é um tipo de amostragem probabilística , o que significa que o pesquisador deve assegurar que a amostra representa igualmente todos os membros da população. Se não o fizerem , o estatístico terá resultados distorcidos , que são os resultados que divergem das características reais da população. Por exemplo, um estudo de faculdade pode relatar que 70 por cento dos residentes em Missouri opor a reforma da imigração . No entanto, a faculdade realiza a pesquisa perguntando aos alunos que frequentam o colégio . Os resultados serão distorcidos , uma vez que a pesquisa não vai representar todos Missouri mas apenas os alunos.

Os estatísticos podem evitar viés de se selecionar as unidades para a amostra de uma forma sistemática . Por exemplo, em vez de confiar apenas sobre os estudantes universitários , os pesquisadores poderiam chamar todos os residentes 100 listados no livro de telefone para pedir -lhes perguntas sobre a reforma da imigração .