Principal » tranzacționarea algoritmică » Prelevare sistematică

Prelevare sistematică

tranzacționarea algoritmică : Prelevare sistematică
Ce este eșantionarea sistematică?

Eșantionarea sistematică este un tip de metodă de eșantionare a probabilității în care membrii eșantionului dintr-o populație mai mare sunt selectați în funcție de un punct de plecare aleatoriu, dar cu un interval fix, periodic. Acest interval, numit interval de eșantionare, este calculat prin împărțirea dimensiunii populației la mărimea dorită a eșantionului.

În pofida selectării în prealabil a populației de eșantion, eșantionarea sistematică este încă considerată a fi aleatorie dacă intervalul periodic este stabilit în prealabil și punctul de plecare este aleatoriu.

Există mai multe metode de eșantionare a unei populații pentru inferențe statistice; eșantionarea sistematică este o formă de eșantionare aleatorie.

01:29

Prelevare sistematică

Cum funcționează eșantionarea sistematică

Întrucât eșantionarea simplă la întâmplare a unei populații poate fi ineficientă și consumă timp, statisticienii apelează la alte metode, precum eșantionarea sistematică. Alegerea mărimii eșantionului printr-o abordare sistematică se poate face rapid. Odată identificat un punct de plecare fix, este selectat un interval constant pentru a facilita selectarea participanților.

Eșantionarea sistematică este preferabilă eșantionării simple aleatorii atunci când există un risc scăzut de manipulare a datelor. Dacă un astfel de risc este ridicat atunci când un cercetător poate manipula lungimea intervalului pentru a obține rezultatele dorite, o tehnică simplă de eșantionare aleatorie ar fi mai potrivită.

Eșantionarea sistematică este populară printre cercetători și analiști datorită simplității sale. Cercetătorii presupun, în general, că rezultatele sunt reprezentative pentru majoritatea populațiilor normale, cu excepția cazului în care există o caracteristică aleatorie în mod disproporționat cu fiecare „al șaselea” eșantion de date (ceea ce este puțin probabil). Cu alte cuvinte, o populație trebuie să prezinte un grad natural de aleatoriu de-a lungul metricii alese. Dacă populația are un tip de model standardizat, riscul de a alege accidental cazuri foarte comune este mai evident.

În cadrul eșantionării sistematice, ca și în cazul altor metode de eșantionare, trebuie să fie selectată o populație țintă înainte de selectarea participanților. O populație poate fi identificată pe baza unui număr de caracteristici dorite care se potrivesc scopului studiului efectuat. Unele criterii de selecție pot include vârsta, sexul, rasa, locația, nivelul de educație și / sau profesia.

  • Eșantionarea sistematică este un tip de metodă de eșantionare a probabilității în care membrii eșantionului dintr-o populație mai mare sunt selectați în funcție de un punct de plecare aleatoriu, dar cu un interval fix, periodic (intervalul de eșantionare).
  • Datorită simplității sale, eșantionarea sistematică este populară în rândul cercetătorilor.
  • Alte avantaje ale acestei metodologii includ eliminarea fenomenului selecției grupate și o probabilitate scăzută de contaminare a datelor.
  • Dezavantajele includ supra-sau subreprezentarea unor tipare particulare și un risc mai mare de manipulare a datelor.

Exemple de eșantionare sistematică

Ca un exemplu ipotetic de eșantionare sistematică, presupunem că la o populație de 10.000 de persoane, un statisticist selectează fiecare a 100-a persoană pentru eșantionare. Intervalele de eșantionare pot fi, de asemenea, sistematice, cum ar fi alegerea unui nou eșantion care să fie extras din fiecare 12 ore.

Ca un alt exemplu, dacă doriți să selectați un grup aleatoriu de 1.000 de persoane dintr-o populație de 50.000 de persoane, folosind eșantionare sistematică, toți participanții potențiali trebuie să fie plasați într-o listă și să fie selectat un punct de plecare. Odată formată lista, fiecare a 50-a persoană de pe listă (care începe numărul la punctul de plecare selectat) ar fi aleasă ca participant, deoarece 50.000 / 1.000 = 50.

De exemplu, dacă punctul de plecare ales a fost 20, a 70-a persoană de pe listă ar fi aleasă urmată de a 120-a și așa mai departe. Odată ce s-a ajuns la sfârșitul listei și dacă sunt necesari participanți suplimentari, numărarea se bucle la începutul listei pentru a termina numărarea.

Eșantionare sistemică versus prelevare de cluster

Eșantionarea sistematică și prelevarea de cluster diferă în ceea ce privește modul în care trag punctele de eșantion de la populația inclusă în eșantion. Eșantionarea prin cluster descompun populația în grupuri, în timp ce eșantionarea sistematică folosește intervale fixe de la populația mai mare pentru a crea eșantionul.

Eșantionarea sistematică selectează un punct de plecare aleatoriu din populație, apoi un eșantion este preluat de la intervale fixe regulate ale populației, în funcție de mărimea acesteia. Eșantionarea prin cluster împarte populația în grupuri și apoi ia un eșantion simplu aleatoriu de la fiecare grup.

Eșantionarea prin cluster este considerată mai puțin precisă decât alte metode de prelevare. Cu toate acestea, poate economisi costuri la obținerea unui eșantion. Eșantionarea prin cluster este o procedură de eșantionare în două etape. Poate fi folosit atunci când este completă o listă a întregii populații. De exemplu, ar putea fi dificil să se construiască întreaga populație a clienților unui magazin alimentar pentru a face un interviu.

Cu toate acestea, o persoană ar putea crea un subset aleatoriu de magazine, care este primul pas în proces. Al doilea pas este să intervievăm un eșantion aleatoriu al clienților magazinelor respective. Acesta este un proces manual simplu care poate economisi timp și bani.

Limitările eșantionării sistematice

Unul dintre riscurile pe care statisticienii trebuie să le ia în considerare la efectuarea eșantionării sistematice implică modul în care este organizată lista utilizată cu intervalul de eșantionare. Dacă populația plasată pe listă este organizată într-un model ciclic care se potrivește cu intervalul de eșantionare, eșantionul selectat poate fi părtinitor.

De exemplu, departamentul de resurse umane al companiei vrea să aleagă un eșantion de angajați și să întrebe cum se simt despre politicile companiei. Angajații sunt grupați în echipe de 20, cu fiecare echipă condusă de un manager. Dacă lista folosită pentru a alege dimensiunea eșantionului este organizată cu echipe grupate împreună, statisticianul riscă să aleagă doar manageri (sau deloc manageri) în funcție de intervalul de eșantionare.

Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.

Termeni înrudiți

Definirea eșantionului Eșantionarea este un proces utilizat în analiza statistică în care un grup de observații este extras dintr-o populație mai mare. mai mult Cum funcționează probe aleatorii simple Un eșantion simplu aleatoriu este un subset al unei populații statistice în care fiecare membru al subsetului are o probabilitate egală de a fi ales. Un eșantion simplu aleatoriu este menit să fie o reprezentare imparțială a unui grup. mai mult Citirea în eșantionarea aleatorie stratificată Eșantionarea randomizată stratificată este o metodă de eșantionare care implică divizarea unei populații în grupuri mai mici cunoscute sub numele de straturi. mai mult Eșantionul reprezentativ este adesea folosit pentru a extrapola sentimentul mai larg Un eșantion reprezentativ este un subset de populație care reflectă caracteristicile întregii populații. mai multe Eșantion Un eșantion este o versiune mai mică și ușor de gestionat a unui grup mai mare. Probele sunt utilizate în testarea statistică atunci când dimensiunile populației sunt prea mari. mai mult Ce este Teorema Limitului Central (CLT)? Teorema limită centrală afirmă că distribuția eșantionului înseamnă aproximativ o distribuție normală pe măsură ce dimensiunea eșantionului devine mai mare. mai multe link-uri partenere
Recomandat
Lasă Un Comentariu