Esistono vantaggi e svantaggi distinti dell'utilizzo del campionamento sistematico come metodo di campionamento statistico quando si conducono ricerche su una popolazione di sondaggi.
Campionamento sistematico: una panoramica
Il campionamento sistematico è più semplice e più diretto del campionamento casuale. Può anche essere più favorevole a coprire un'ampia area di studio. D'altra parte, il campionamento sistematico introduce alcuni parametri arbitrari nei dati. Ciò può causare una sovra o sottorappresentazione di particolari schemi.
Il campionamento sistematico è popolare tra i ricercatori per la sua semplicità. I ricercatori generalmente assumono che i risultati siano rappresentativi della maggior parte delle popolazioni normali, a meno che non esista una caratteristica casuale sproporzionatamente con ogni "ennesimo" campione di dati (il che è improbabile).
Per iniziare, un ricercatore seleziona un numero intero iniziale su cui basare il sistema. Questo numero deve essere inferiore alla popolazione nel suo insieme (ad esempio, non scelgono ogni 500 ° cantiere per provare un campo da calcio di 100 metri). Dopo aver selezionato un numero, il ricercatore seleziona l'intervallo o gli spazi tra i campioni nella popolazione.
Key Takeaways
- A causa della sua semplicità, il campionamento sistematico è popolare tra i ricercatori. Altri vantaggi di questa metodologia includono l'eliminazione del fenomeno della selezione raggruppata e una bassa probabilità di contaminazione dei dati. Gli svantaggi includono la sovra o sottorappresentazione di particolari modelli e un rischio maggiore di manipolazione dei dati.
Esempio di campionamento sistematico
In un campione sistematico, i dati scelti vengono distribuiti uniformemente. Ad esempio, in una popolazione di 10.000 persone, uno statistico potrebbe selezionare ogni 100 persone per il campionamento. Gli intervalli di campionamento possono anche essere sistematici, come la scelta di un nuovo campione ogni 12 ore.
Vantaggi del campionamento sistematico
I pro del campionamento sistematico includono:
Facile da eseguire e capire
I campioni sistematici sono relativamente facili da costruire, eseguire, confrontare e comprendere. Ciò è particolarmente importante per studi o sondaggi che operano con vincoli di budget ristretti.
Controllo e senso del processo
Un metodo sistematico fornisce inoltre a ricercatori e statistici un grado di controllo e senso del processo. Ciò potrebbe essere particolarmente utile per gli studi con parametri rigorosi o ipotesi strettamente formate, supponendo che il campionamento sia ragionevolmente costruito per adattarsi a determinati parametri.
Selezione cluster eliminata
La selezione a gruppi, un fenomeno in cui i campioni scelti a caso sono insolitamente vicini tra loro in una popolazione, viene eliminata nel campionamento sistematico. I campioni casuali possono occuparsene solo aumentando il numero di campioni o eseguendo più di un sondaggio. Queste possono essere alternative costose.
Fattore di rischio basso
Forse il più grande punto di forza di un approccio sistematico è il suo basso fattore di rischio. I principali svantaggi potenziali del sistema comportano una probabilità nettamente bassa di contaminare i dati.
Svantaggi del campionamento sistematico
Ci sono anche degli svantaggi di questo metodo di ricerca:
Presuppone che la dimensione della popolazione può essere determinata
Il metodo sistematico presuppone che la dimensione della popolazione sia disponibile o possa essere ragionevolmente approssimata. Ad esempio, supponiamo che i ricercatori vogliano studiare la dimensione dei ratti in una determinata area. Se non hanno idea di quanti ratti ci siano, non possono selezionare sistematicamente un punto iniziale o la dimensione dell'intervallo.
Necessità di un grado naturale di casualità
Una popolazione deve esibire un naturale grado di casualità lungo la metrica scelta. Se la popolazione ha un tipo di modello standardizzato, il rischio di scegliere accidentalmente casi molto comuni è più evidente.
Per una semplice situazione ipotetica, prendi in considerazione un elenco delle razze di cani preferite in cui (intenzionalmente o per caso) ogni cane con numerazione uniforme nell'elenco era piccolo e ogni cane strano era grande. Se il campionatore sistematico inizia con il quarto cane e sceglie un intervallo di sei, l'indagine salterebbe i cani di grossa taglia.
Maggiore rischio di manipolazione dei dati
Esiste un rischio maggiore di manipolazione dei dati con campionamento sistematico perché i ricercatori potrebbero essere in grado di costruire i propri sistemi per aumentare la probabilità di ottenere un risultato mirato piuttosto che lasciare che i dati casuali producano una risposta rappresentativa. Le statistiche risultanti non potevano essere ritenute attendibili.
