Systematyczne pobieranie próbek

W tym artykule wyjaśniamy, czym jest systematyczne pobieranie próbek, jego charakterystyką i sposobem przeprowadzania. Zobaczysz także przykład systematycznego pobierania próbek. Dodatkowo dowiesz się jakie są zalety i wady pobierania próbek systematycznych oraz kiedy warto stosować ten rodzaj pobierania próbek.

Co to jest systematyczne pobieranie próbek?

Próbkowanie systematyczne to metoda prawdopodobieństwa stosowana w celu wybrania elementów, które wejdą w skład próby do badania statystycznego. W przypadku systematycznego doboru próby najpierw wybiera się losowo jeden element, a pozostałe elementy w próbie wybiera się w ustalonych odstępach czasu.

Dlatego też w przypadku systematycznego pobierania próbek, gdy już losowo wybierzemy pierwszą osobę z próby, musimy policzyć tyle liczb, ile wynosi pożądany odstęp, aby pobrać kolejną osobę z próby. I sukcesywnie powtarzamy tę samą procedurę, aż w próbie będzie tylu osobników, ile chcemy uzyskać próbki.

Z drugiej strony warto wiedzieć, że metod doboru osób z próby jest więcej. Najczęściej stosowane typy pobierania próbek to:

• Proste losowe pobieranie próbek
• próbkowanie warstwowe
• systematyczne pobieranie próbek
• Próbkowanie klastrów

Na probabilistica.com mamy szczegółowe wyjaśnienie każdego rodzaju próbkowania prawdopodobieństwa, więc jeśli jesteś bardziej zainteresowany, możesz sprawdzić, jak każdy z nich jest wykonywany na naszej stronie internetowej.

Jak systematycznie pobierać próbki

Etapy przeprowadzania systematycznego losowego pobierania próbek są następujące:

1. Zdefiniuj populację docelową.
2. Określ żądaną wielkość próbki .
3. Oblicz odstęp próbkowania . W tym celu wielkość populacji dzieli się przez wielkość próby.
4. Wybierz losowo pierwszy element próbki.
5. Wybierz pozostałe elementy próbki. W tym celu do liczby wybranej w poprzednim kroku sukcesywnie dodawany jest odstęp próbkowania .

Ważne jest, aby pierwsza pozycja wybrana w systematycznym doborze próby była losowa, ponieważ tak naprawdę jest to jedyna pozycja w próbie wybrana losowo. W przeciwnym razie zagrożona byłaby losowość systematycznego pobierania próbek. Dlatego badacz musi zadbać o to, aby wszystkie elementy populacji miały takie samo prawdopodobieństwo, że zostaną wybrane jako punkt wyjścia.

Podobnie, ponieważ elementy próby w systematycznym pobieraniu próbek są wybierane w odstępach czasu, w próbce końcowej może nie znajdować się element określonego rodzaju, w związku z czym próbka może nie być wystarczająco reprezentatywna. Jest to jednak ryzyko, na które narażamy się podczas systematycznego pobierania próbek.

Na koniec trzeba wziąć pod uwagę, że przedział próbkowania nie jest modelem, bo wtedy wybrana próba nie będzie adekwatna i badanie statystyczne da niewiarygodne wyniki.

Przykład systematycznego pobierania próbek

Po zapoznaniu się z definicją systematycznego pobierania próbek, wyjaśnimy przykład tego rodzaju pobierania próbek, abyś lepiej zrozumiał jego znaczenie.

Na przykład, jeśli chcemy przeprowadzić systematyczne pobieranie próbek na populacji składającej się z 1000 elementów, aby uzyskać próbkę składającą się z 50 elementów, musimy postępować w następujący sposób.

Najpierw musimy obliczyć interwał próbkowania. Aby to zrobić, po prostu dzielimy wielkość populacji przez wielkość próby:

Po drugie, musimy losowo wybrać pierwszy przedmiot w próbie. Aby wykonać ten krok, istnieje kilka metod, ale można użyć np. programu komputerowego Excel w celu uzyskania losowej liczby od 1 do 20 (zaleca się, aby pierwsza liczba znajdowała się w pierwszym fragmencie). Załóżmy, że otrzymamy liczbę 17.

Następnie do liczby 17 należy dodać interwał próbkowania (20), aby wybrać kolejne elementy z próby. Musimy wybrać jeszcze 49 liczb, ponieważ pożądana wielkość próby wynosi 50.

Tak więc elementy populacji, które identyfikują się z wynikami, zostały wybrane do próby w badaniu statystycznym.

Zalety i wady systematycznego pobierania próbek

Systematyczne pobieranie próbek ma następujące zalety i wady:

Jak widzieliśmy w powyższym przykładzie, systematyczne pobieranie próbek jest szybkie i łatwe do przeprowadzenia. Choć może się to nie wydawać, ta właściwość jest ważna, ponieważ wiąże się z niższym kosztem ekonomicznym.

Kolejnym pozytywnym aspektem systematycznego pobierania próbek jest to, że pobierane są próbki z całej populacji. Z drugiej strony w przypadku innych typów próbkowania moglibyśmy na przykład pobrać elementy tylko z pierwszej połowy populacji.

Wadą systematycznego próbkowania jest to, że kolejność umieszczenia elementów populacji może warunkować wiarygodność wyników statystycznych, ponieważ jeśli istnieje określony rodzaj okresowości lub wzorca, można uzyskać próbkę stronniczą. Na przykład, jeśli uporządkujemy populację mężczyzn i kobiet w następujący sposób:

W tej kolejności, jeśli przyjmiemy interwał próbkowania równy 2, wybierzemy tylko kobiety lub tylko mężczyzn, w zależności od punktu pochodzenia. Otrzymamy zatem niewiarygodną próbkę.

Wreszcie kolejnym negatywnym aspektem systematycznego doboru próby jest to, że wybierany jest losowo tylko jeden element, co warunkuje pozostałe elementy w próbie. W przeciwieństwie do innych rodzajów pobierania próbek, w których przypadek jest znacznie bardziej obecny w trakcie całej procedury.

Kiedy stosować systematyczne pobieranie próbek

Na koniec pokażemy, kiedy systematyczne pobieranie próbek jest praktyczne, a kiedy nie, ponieważ nie zawsze można zastosować ten system pobierania próbek.

Systematyczne pobieranie próbek można zastosować, gdy potrzebna jest prosta i szybka do wdrożenia metoda pobierania próbek. Innymi słowy, gdy budżet projektu jest ograniczony, systematyczne pobieranie próbek jest bardzo dobrą opcją, ponieważ wymaga niewielkich zasobów do jego przeprowadzenia.

Jak widzieliśmy w całym artykule, niepraktyczne jest stosowanie tego rodzaju próbkowania, gdy populacja wykazuje określony typ wzorca, ponieważ można uzyskać próbkę obciążoną.

Wreszcie, jeśli populacja składa się z wielu różnych grup, czyli innymi słowy, jeśli składa się z wielu warstw, lepiej jest zastosować dobór warstwowy, ponieważ pozwala to na odrębną analizę statystyczną warstw, co nie pozwala na systematyczne pobieranie próbek.