系统抽样是一种概率抽样方法,它是根据一个随机的起点,以固定的周期间隔,从较大的群体中选取样本成员。这个间隔,称为抽样间隔,是通过将总体规模除以所需的样本规模来计算的。尽管事先选择了样本总体,但如果事先确定了周期间隔,并且起点是随机的,系统抽样仍然被认为是随机的。
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由于简单的人口随机抽样可能是低效和耗时的,统计学家转向其他方法,如系统抽样。通过系统方法选择样本量可以很快完成。一旦确定了一个固定的起点,就会选择一个固定的时间间隔,以便于参与者的选择。
当数据操纵的风险较低时,系统抽样优于简单随机抽样。如果这样的风险是高的,当研究人员可以操纵区间长度来获得期望的结果,一个简单的随机抽样技术将是更合适的。
系统抽样因其简单性而受到研究人员和分析人员的欢迎。研究人员通常假设结果代表大多数正常人群,除非每个“n”个数据样本都不成比例地存在随机特征(这不太可能)。换句话说,一个群体需要在所选择的度量上表现出自然的随机性。如果人群有一种标准化的模式,意外选择非常常见病例的风险就更明显。
在系统抽样中,与其他抽样方法一样,在选择参与者之前必须先选择目标人群。一个群体可以根据符合研究目的的任何数量的期望特征来确定。一些选择标准可能包括年龄、性别、种族、地点、教育水平和/或职业。
有几种方法对总体进行抽样以进行统计推断;系统抽样是随机抽样的一种形式。
作为系统抽样的一个假设例子,假设在1万人的人口中,统计学家每100人中选择一人进行抽样。采样间隔也可以是系统的,例如每12小时选择一个新的样本。
再举一个例子,如果你想用系统抽样法从50000人中随机抽取1000人,那么所有潜在的参与者都必须放在一个列表中,并选择一个起点。一旦名单形成,名单上的每50个人(从选定的起点开始计数)将被选为参与者,因为50000/1000=50。
例如,如果选择的起始点是20,则将选择列表中的第70位,然后选择第120位,依此类推。一旦到达列表的末尾,并且如果需要其他参与者,则计数循环到列表的开头以完成计数。
系统抽样和整群抽样在如何从样本中包含的人群中抽取样本点上有所不同。整群抽样将群体分解为多个群,而系统抽样则使用较大群体的固定间隔来创建样本。
系统抽样从总体中选择一个随机的起点,然后根据总体的大小从固定的固定间隔中抽取样本。整群抽样将总体划分为若干个簇,然后从每个簇中随机抽取一个简单的样本。
整群抽样被认为不如其他抽样方法精确。然而,它可以节省获得样品的成本。整群抽样是一个两步抽样过程。当很难完成整个人口的列表时,可以使用它。例如,很难构建一个杂货店的全部顾客群来面试。
然而,一个人可以创建一个随机的商店子集,这是这个过程的第一步。第二步是随机抽样采访这些商店的顾客。这是一个简单的手动过程,可以节省时间和金钱。
统计学家在进行系统抽样时必须考虑的一个风险是,抽样间隔所使用的清单是如何组织的。如果列表上的总体以与采样间隔相匹配的循环模式组织,则所选样本可能有偏差。
例如,一家公司的人力资源部门想挑选一个员工样本,询问他们对公司政策的看法。员工分成20人一组,每组由一名经理领导。如果用于挑选样本大小的列表是由**在一起的团队组织的,统计学家可能会根据抽样间隔只挑选经理(或者根本不挑选经理)。
系统抽样因其操作简单、易于理解而受到研究者的普遍青睐。中心假设,即结果代表大多数正常人群,保证了整个人群的抽样是均匀的。此外,由于其过程,与其他采样方法相比,系统采样提供了更高程度的控制。系统抽样也具有低风险因素,因为数据被污染的可能性很低。
系统抽样的主要缺点是需要人口规模。如果不知道一个群体中参与者的具体数量,系统抽样就不能很好地工作。例如,如果一个统计学家想检查一个特定地区无家可归者的年龄,但不能准确地获得有多少无家可归者,那么他们就没有人口规模或起点。另一个缺点是,总体需要表现出自然的随机性,否则选择类似实例的风险会增加,从而破坏样本的目的。
整群抽样和系统抽样在如何从样本中包含的人群中抽取样本点上有所不同。整群抽样将总体划分为若干个簇,然后从每个簇中随机抽取一个简单的样本。系统抽样从总体中选择一个随机的起点,然后根据总体的大小从固定的固定间隔中抽取样本。整群抽样比系统抽样容易受到更大的抽样误差的影响,尽管这可能是一个更便宜的过程。
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