在进行调查人口研究时，使用系统抽样作为统计抽样方法有明显的优点和缺点。

系统抽样：综述

系统抽样比随机抽样更简单、更直接。它还可以更加有利于覆盖广泛的研究领域。另一方面，系统抽样在数据中引入了某些任意参数。这可能导致对特定模式的过度表示或表示不足。

系统抽样因其简单性而受到研究者的欢迎。研究人员通常假设结果代表了大多数正常人群，除非每个“n”个数据样本都不成比例地存在一个随机特征（这不太可能）。

首先，研究人员选择一个起始整数作为系统的基础。这个数字必须小于总人口（例如，他们不会每500码抽取一个100码足球场的样本）。在选择了一个数字之后，研究人员选择了间隔，或者说是总体样本之间的空间。

关键要点

• 由于其简单性，系统抽样受到研究人员的欢迎。
• 该方法的其他优点包括消除了聚类选择现象和污染数据的低概率。
• 缺点包括对特定模式的过度或不足表示，以及更大的数据操纵风险。

系统抽样实例

在系统样本中，选定的数据是均匀分布的。例如，在10000人的人口中，统计学家可能会选择每100个人进行抽样。采样间隔也可以是系统的，例如每12小时选择一个新样本。

系统抽样的优点

系统抽样的优点包括：

易于执行和理解

系统样本相对容易构建、执行、比较和理解。这对于预算紧张的研究或调查尤为重要。

控制和过程感

系统方法也为研究人员和统计学家提供了一定程度的控制和过程感。这可能对具有严格参数或狭义假设的研究特别有益，前提是抽样结构合理，以适合某些参数。

消除聚类选择

聚类选择是一种随机选择的样本在群体中非常接近的现象，在系统抽样中被消除。随机样本只能通过增加样本数量或运行多个调查来处理这一问题。这些可能是昂贵的替代品。

低风险因素

也许系统方法的最大优点是它的低风险因素。系统的主要潜在缺点是污染数据的可能性很低。

系统抽样的缺点

这种研究方法也有缺点：

假设人口规模可以确定

系统方法假设人口规模是可用的或可以合理地近似。例如，假设研究人员想研究给定区域的老鼠的大小。如果他们不知道有多少只老鼠，他们就不能系统地选择一个起点或区间大小。

对自然随机度的需求

一个群体需要在所选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。

对于一个简单的假设情况，考虑一个最喜欢的狗品种的列表，其中（有意或无意地）列表中的每一只数量相等的狗都是小的，而每一只奇数狗都是大的。如果系统采样器从第四只狗开始，并选择6个间隔，调查将跳过大型狗。

更大的数据操纵风险

系统抽样的数据操作风险更大，因为研究人员可能能够构建他们的系统，以增加实现目标结果的可能性，而不是让随机数据产生代表性的答案。任何结果统计数据都不可信。