系统抽样和整群抽样是两种不同类型的统计方法,研究人员、分析员和营销人员用来研究人口样本。
系统抽样和整群抽样从人群中抽取样本点的方式是不同的。虽然系统抽样使用较大人群的固定间隔来创建样本,但整群抽样将人群细分为不同的群。
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。 在本文中,我们将介绍这两种抽样的区别、它们的优缺点、何时最好使用一种抽样而不是另一种抽样,以及每种抽样的示例。
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系统抽样是一种随机概率抽样方法。这是研究人员和分析人员最常用的方法之一。这种方法需要从更大的群体中选择样本。虽然起点可能是随机的,但抽样涉及在每个成员之间使用固定的间隔。
下面是它的工作原理。研究人员首先从一个较大的人群中选择一个起点。这通常是一个整数的形式,它必须小于较大人口中受试者的数量。然后分析员选择每个成员之间的间隔;这是每个成员之间的一致差异。这是一个假设的例子。假设研究中有100人。研究者从第10位的人开始。然后他们决定从那以后每选第七个人。这意味着在抽样中选择以下地点的人:10、17、24、31、38、45等等。
这种类型的统计抽样相当简单,这就是为什么它普遍受到研究人员的青睐。它在金融业的某些方面也非常有用。使用这种方法的人假设结果代表了大多数正常人群。这一过程也保证了整个人口的抽样是均匀的。 不过,这种取样方式可能会有问题。例如,操纵数据的风险可能更大,因为使用这种方法的人可能会根据期望的结果选择主题和时间间隔。
系统抽样操作简单,易于理解。统计学家可能有预算或时间限制,他们发现使用系统抽样有利于创建、比较和理解他们的样本。此外,与其他采样方法相比,系统采样由于其过程性,提供了更高程度的控制。
系统抽样也消除了聚类选择,即在一个群体中随机选择的样本不自然地接近在一起。随机抽样,而不是系统抽样,只能通过进行多次调查或增加抽样数量来消除这种情况;这两种方法既费时又费钱。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。
尽管系统抽样有许多优点,但也有缺点。系统抽样的主要限制是需要人口规模。如果没有特定人数的参与者,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,人口需要有一个自然数量的随机性。否则,选择类似实例的风险就会增加,从而破坏样本的目的。
系统抽样的目的是获得一个无偏的样本。实现这一点的方法是,给群体中的每个参与者分配一个数字,然后在群体中选择相同的指定间隔来创建样本。
例如,您可以选择每5名参与者或每20名参与者,但您必须在每个人群中选择相同的参与者。选择第n个数字的过程是系统抽样。
例如,一家牙膏公司生产了一种新口味的牙膏,并希望在向公众销售之前对样本人群进行测试。测试的目的是确定新口味是否受到样品的欢迎。该公司汇集了50人,并决定使用系统抽样创建10人的意见,他们将考虑牙膏的样本。
首先,营销团队为每个参与者分配一个数字。在这种情况下,它在组中有50个总体,因此它将为每个参与者分配一个从1到50的数字。接下来,它必须确定它希望有多大的样本,并且它已经确定了10的样本大小。因此,50/10=5。5将是它的抽样数字;也就是说,它将在人群中每五分之一的参与者中选出一个样本。下表列出了这一点,每五名参与者都用黑体字表示,并选择一名作为样本。
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