Systematische steekproeven<\/strong> zijn een waarschijnlijkheidsmethode die wordt gebruikt om de elementen te selecteren die deel zullen uitmaken van de steekproef voor een statistisch onderzoek. Bij systematische steekproeven wordt eerst willekeurig \u00e9\u00e9n element geselecteerd en worden de andere elementen in de steekproef met een vast interval geselecteerd. <\/p>\n Daarom moeten we bij systematische steekproeven, zodra we willekeurig het eerste individu uit de steekproef hebben geselecteerd, zoveel getallen tellen als het gewenste interval om het volgende individu uit de steekproef te nemen. En we herhalen achtereenvolgens dezelfde procedure totdat we evenveel individuen in de steekproef hebben als de steekproefomvang die we willen verkrijgen.<\/p>\n Aan de andere kant moet u weten dat er meer methoden zijn om individuen uit een steekproef te selecteren. De meest gebruikte soorten bemonstering zijn:<\/p>\n Op probabilistica.com hebben we een gedetailleerde uitleg van elk type waarschijnlijkheidssteekproef, dus als u meer ge\u00efnteresseerd bent, kunt u op onze website zoeken hoe elk van deze wordt uitgevoerd. <\/p>\n De stappen voor het uitvoeren van systematische willekeurige steekproeven zijn als volgt:<\/p>\n Het is belangrijk dat het eerste item dat bij de systematische steekproeftrekking wordt geselecteerd willekeurig is, omdat dit feitelijk het enige item in de steekproef is dat willekeurig wordt geselecteerd. Anders zou de willekeur van de systematische bemonstering in gevaar komen. Daarom moet de onderzoeker ervoor zorgen dat alle elementen van de populatie dezelfde kans hebben om als uitgangspunt te worden geselecteerd.<\/p>\n Op soortgelijke wijze is het mogelijk dat, aangezien steekproefelementen bij systematische bemonstering met tussenpozen worden geselecteerd, er geen element van een bepaald type in de uiteindelijke steekproef aanwezig is en dat de steekproef derhalve niet voldoende representatief is. Maar dit is een risico dat we lopen als we systematische bemonsteringen uitvoeren.<\/p>\n Tenslotte moet je er rekening mee houden dat het steekproefinterval geen model is, want dan is de geselecteerde steekproef niet adequaat en zal het statistische onderzoek onbetrouwbare resultaten opleveren. <\/p>\n Nadat we de definitie van systematische bemonstering hebben gezien, gaan we een voorbeeld van dit soort bemonstering uitleggen, zodat u de betekenis ervan beter begrijpt.<\/p>\n Als we bijvoorbeeld systematische steekproeven willen uitvoeren op een populatie van 1000 elementen om een steekproef van 50 elementen te verkrijgen, moeten we als volgt te werk gaan.<\/p>\n Eerst moeten we het bemonsteringsinterval berekenen. Om dit te doen, delen we eenvoudigweg de populatiegrootte door de steekproefomvang:<\/p>\n<\/p>\n Ten tweede moeten we willekeurig het eerste onderwerp in de steekproef selecteren. Om deze stap uit te voeren zijn er verschillende methoden, maar u kunt bijvoorbeeld het computerprogramma Excel gebruiken om een willekeurig getal van 1 tot 20 te verkrijgen (het wordt aanbevolen dat het eerste getal in het eerste fragment staat). Stel dat we het getal 17 krijgen.<\/p>\n<\/p>\n Vervolgens moeten we het bemonsteringsinterval (20) optellen bij getal 17 om de volgende elementen uit de steekproef te selecteren. We moeten nog 49 getallen selecteren, aangezien de gewenste steekproefomvang 50 is.<\/p>\n<\/p>\n Zodat de elementen van de bevolking die zich identificeren met de cijfers die naar voren komen, de elementen zijn die zijn geselecteerd om deel uit te maken van de steekproef van het statistische onderzoek. <\/p>\n Systematische bemonstering heeft de volgende voor- en nadelen: <\/p>\n Zoals we in het bovenstaande voorbeeld hebben gezien, is systematische bemonstering snel en eenvoudig uit te voeren. Ook al lijkt het misschien niet zo, dit vastgoed is belangrijk omdat het lagere economische kosten met zich meebrengt.<\/p>\n Een ander positief aspect van systematische bemonstering is dat er monsters worden genomen uit de gehele populatie. Aan de andere kant zouden we bij andere soorten steekproeven bijvoorbeeld alleen elementen uit de eerste helft van de populatie kunnen nemen.<\/p>\n Een nadeel van systematische steekproeven is dat de volgorde waarin de elementen van de populatie worden geplaatst de betrouwbaarheid van de statistische resultaten kan bepalen, omdat als er een bepaald soort periodiciteit of patroon is, een vertekende steekproef kan worden verkregen. Als we een populatie van mannen en vrouwen bijvoorbeeld als volgt ordenen:<\/p>\n<\/p>\n Als we bij deze volgorde een bemonsteringsinterval van 2 nemen, selecteren we alleen vrouwen of alleen mannen, afhankelijk van het punt van herkomst. Daarom verkrijgen we een onbetrouwbaar monster.<\/p>\n Een ander negatief aspect van systematische steekproeven is ten slotte dat er slechts \u00e9\u00e9n element willekeurig wordt geselecteerd, wat de rest van de elementen in de steekproef bepaalt. In tegenstelling tot andere soorten steekproeven, waarbij het toeval tijdens de hele procedure veel meer aanwezig is. <\/p>\n Ten slotte laten we u zien wanneer het praktisch is om systematische bemonstering te gebruiken en wanneer niet, aangezien dit bemonsteringssysteem niet altijd kan worden gebruikt.<\/p>\n Systematische bemonstering kan worden gebruikt wanneer een eenvoudige en snel te implementeren bemonsteringsmethode nodig is. Met andere woorden: als het projectbudget beperkt is, is systematische steekproeftrekking een zeer goede optie, omdat er weinig middelen voor nodig zijn om deze uit te voeren.<\/p>\n Zoals we in het hele artikel hebben gezien, is het niet praktisch om dit soort steekproeven te gebruiken wanneer de populatie een bepaald soort patroon vertoont, omdat er dan een vertekende steekproef kan worden verkregen.<\/p>\n Ten slotte, als er veel verschillende groepen in de populatie zijn, of met andere woorden, als de populatie veel strata heeft, verdient het de voorkeur om gestratificeerde steekproeven te gebruiken, omdat dit een statistische analyse van de strata afzonderlijk mogelijk maakt, wat geen systematische steekproeven mogelijk maakt. <\/p>\n![\"systematische](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/echantillonnage-systematique.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n
<\/span> Hoe u systematische bemonstering uitvoert<\/span><\/h2>\n
\n
<\/span> Voorbeeld van systematische bemonstering<\/span><\/h2>\n
![\"k=\\cfrac{1000}{50}=20\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-e9d19a94d1eb83b7ab2fe075627c9ccf_l3.png\" "\\"Rendered")
<\/p>\n<\/p>\n![\"\\text{primer](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-c0fd149b35ad3c5fb100791560921906_l3.png\" "\\"Rendered")
<\/p>\n<\/p>\n![\"\\text{muestra}=](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-759adbb862ea83913516d751a0d91973_l3.png\" "\\"Rendered")
<\/p>\n<\/p>\n<\/span> Voor- en nadelen van systematische bemonstering<\/span><\/h2>\n
\n\n
\n \n voordeel<\/th>\n Nadelen<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n Systematische bemonstering is zeer snel uit te voeren.<\/td>\n Als er een patroon is dat overeenkomt met het bemonsteringsinterval, krijgt u een vertekende steekproef.<\/td>\n<\/tr>\n \n Het is gemakkelijk te begrijpen.<\/td>\n In de geselecteerde steekproef wordt slechts \u00e9\u00e9n willekeurig element gekozen.<\/td>\n<\/tr>\n \n De verkregen monsters zijn over het algemeen representatief.<\/td>\n Zodra het oorspronkelijke onderwerp is geselecteerd, is de kans dat sommige items worden geselecteerd nul.<\/td>\n<\/tr>\n \n Systematische bemonstering beperkt zich niet tot een deel van de populatie, maar bemonstert eerder elementen die over de hele populatie zijn verspreid.<\/td>\n Het schatten van variaties is ingewikkelder dan bij het eenvoudige willekeurige steekproefsysteem.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n ![\"\\text{M}\\quad](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-b4f62c02d02810729f341b0f60bb2bd6_l3.png\" "\\"Rendered")
<\/p>\n<\/p>\n<\/span> Wanneer moet u systematische steekproeven gebruiken?<\/span><\/h2>\n