를 수행하는 방법 체계적인 샘플링

체계적인 샘플링은 확률 샘플링 방법에는 연구자를 선택합 회원의 인구가 일정한 간격(또는 k)는 사전에 결정됩니다.

경우 인구의 순서는 임의 또는 랜덤 같이(예를 들어,알파벳),이 방법을 줄 것이다 당신은 대표 샘플을 사용할 수 있는 결론을 도출해 있습니다.,

사용하는 경우 체계적인 샘플링

체계적인 샘플링 방법을 모방의 많은 무작위 혜택의 임의 샘플링을,하지만 약간 더 쉽게 수행할 수 있습니다.

간단한 무작위 샘플링에서와 같이 전체 모집단의 목록과 함께 체계적인 샘플링을 사용할 수 있습니다. 그러나,달리 단순한 임의 샘플링을 사용할 수도 있습니다이 방법을 때 당신은에 액세스 할 수없는 목록에서 인구습니다.,

순서 인구의

사용하는 경우 체계적인 샘플링 인구를 가진 목록,그것은 필수적인 고려하는 순서 당신의 인구가 나는지 확인하는 샘플에 유효합니다.

경우 인구 내림차순 또는 오름차순으로 사용하여,체계적인 샘플링 여전히 당당히 대표 샘플을,그것이 포함됩니다 참가자 모두에서 바닥 맨 끝이 있습니다.

경우,예를 들어,당신은 샘플링 목록에서 개인의 주문에 의해 연령,체계적인 샘플링이 결과에서는 인구 그린에서 전체 스펙트럼 등이 있습니다., 당신이 대신 사용한 간단한 무작위 샘플링,그것을 가능하도(가능성)는 것만으로 젊은 세 이상 개인이다.

사용하지 않아야 합니다 체계적인 샘플링을 경우 당신의 인구가 주기적으로 주문 또는 주기적으로 결과는 샘플 보장할 수는 없습의 대표입니다.

인구 목록에 사이에서 교체하는 남자(에 짝수)그리고 여성을(홀수 번호)., 당신은 매 10 번째 개인을 샘플링하기로 선택하므로 남성 만이 샘플에 포함됩니다. 이것은 분명히 인구의 대표성이 없을 것입니다.

샘플링에서 인구의 목록을 약 1000 병원 환자입니다. 이 목록은 각각 약 20 명의 환자 50 개 부서로 나뉩니다. 각 부서 내에서 목록은 가장 어린 것부터 가장 오래된 것까지 연령별로 정렬됩니다. 이로 인해 20 번의 반복 된 연령주기 목록이 작성됩니다.,

각 부서가 연령별로 주문되기 때문에 20 번째 개인마다 샘플을 채취하면 인구는 각각 가장 오래된 사람으로 구성됩니다. 이것은 전체 병원 인구의 대표 샘플을 제공하지 않을 가능성이 큽니다.

체계적인 샘플링지 않고 인구 list

사용할 수 있는 체계적인 샘플링을 모방하는 임의의 단순한 임의 샘플링을 때 당신은에 액세스할 수 없 전체 목록에서 인구의습니다.,

를 실행하는 백화점에 관심이 있는 방법을 향상시킬 수 있습 저장을위한 경험하 고객입니다. 이 질문을 조사하기 위해,당신은 묻는 직원이 스탠드 상점이 입고 조사하는 모든 20 방문자는 모든 일에 대한 주입니다.

하지 않지만 반드시의 목록을 가지고 모든 고객에게 미리 이 방법은 여전히 당신을 제공과 함께 대표 샘플이 고객의 이후 자신의 순서의 종료는 기본적으로 랜덤입니다.,

1 단계:정의의 인구

좋아하는 다른 방법 샘플링,당신을해야합에 따라 결정 인구는 당신이 공부하고 있다.

에 체계적인 샘플링을 위한 두 가지 방법은 다음과 같습니다 데이터 수집

• 을 선택할 수 있습니다 샘플은 시간 앞서 목록에서 다음 방법 선택한 과목을 수집하는 데이터,또는
• 접근할 수 있는 모든 kth 회원 대상의 인구는 그들에게 물어에 참여하는 연구이다.,

사전에 모집단을 나열

목록에 전체 모집단이 포함되어 있고 주기적 또는 주기적 순서가 아닌지 확인하십시오. 이상적으로,그것이 있어야에서 무작위 또는 임의의 같은(와 같은 알파벳)기 위해 할 수 있도록 당신을 모방하는 임 혜택의 임의 샘플링입니다.

에서 부서 상점,연구의 고객인 대상 인구입니다., 미리 샘플을 만들려면 지난 주에 매장을 방문한 모든 고객의 목록을 작성해야합니다.

그러나 그러한 목록을 작성하는 것은 완전히 불가능하지 않다면 어려울 것입니다. 영수증을 사용하여 목록을 작성하도록 선택할 수도 있지만 구매하지 않은 고객은 제외되므로 결과를 편향시킬 가능성이 큽니다.,

선택하신의 샘플을 스폿

에 액세스할 수 없는 경우에는 목록이 사전에,하지만 당신은 할 수있는 육체적으로 관찰,인구도 사용할 수 있는 체계적인 샘플링을 선택 과목에서는 순간의 데이터 컬렉션입니다.

이 경우 샘플링 절차의 타이밍과 위치가 결과의 편향을 피하기 위해 전체 모집단을 커버하는지 확인하십시오.,

으로 당신을 얻을 수 없습니다 완전한 목록의 상점의 고객,당신은 당신을 선택하는 모든 샘플 kth 고객들은 매장을 나왔습니다. 이를 통해 아이템을 구매하는 사람과 그렇지 않은 사람을 모두 포함시킬 수 있습니다.,

는지 확인해야 합니다 당신은 샘플링을 통해 전체 주를 위해 대표 샘플이기 때문에,다른 유형은 고객의 입력은 서로 다른 시간에 일:청소년 일반적으로 가게 후에 학교에서 주말 동안 전문가 작업을 수도 있습숍 저녁에 나중에 그 집에서 부모입니다.

2 단계:을 결정하는 샘플 크기와 샘플링 간격

전에 당신은 당신의 간격을 선택, 해야 합니다 먼저 결정의 샘플 크기입니다., 거기에 여러 가지 다른 방법을 선택하는 샘플 크기이지만,가장 일반적인 중 하나를 사용하여 포함한 샘플 크기 계산기입니다.

을 선택하면 원하는 여백의 오류를 신뢰 수준을 추정,전체 크기는 인구의 표준편차의 변수를 시도하고 있는 측정이 제공하는 샘플 크기의 목표로 삼아야 합니다.

목표 표본 크기를 알고있을 때 총 예상 모집단 크기를 표본 크기로 나누어 간격 k 를 계산할 수 있습니다., 이것은 정확한 계산보다는 대략적인 추정치 일 수 있습니다.

하지 않더라도 정확히 얼마나 많은 사람들이 매장을 방문하여 시간에 앞서,예측할 수는 전체 인구에 의해 사용하의 평균 전에 몇 가지 주’다.

당신은 매주 약 7500 명의 사람들이 당신의 상점을 방문한다고 추정하고,이 추정치에 기초하여 당신은 366 의 이상적인 표본 크기를 계산합니다. 따라서 샘플링 간격 k 는 7500/366=20.49 와 같으며 20 으로 반올림합니다.,

3 단계:샘플 선택과 데이터를 수집

경우에 당신은 이미 당신의 목록을 가지고 귀하의 인구,무작위로 선택 시작점에서 당신의 목록,그리고 거기에서 선택,모든 kth 인구의 구성원을 포함에서의 샘플입니다.

목록이 없으면 연구에 대한 데이터를 수집하는 것과 동시에 샘플에 대한 모집단의 모든 kth 구성원을 선택합니다.

에서와 같이 간단한 무작위 샘플링,당신이 시도해야하는지 확인하는 모든 개인에 대해 선택한 샘플은 실제로에 참여 당신의 학습니다., 참여하기로 결정한 사람들이 당신이 수집하고있는 변수와 연결된 이유로 그렇게한다면,이것은 당신의 연구에 편향을 줄 수 있습니다.

당신이 선택한 직원이 서로 문을 조사하는 모든 20 는 고객 잎입니다. 그것은 중요한 것으로의 가능한 많은 선택된 사람들에 대해 샘플을 참여하기로 결정하면,결과를하지 않을 수 있습은 회원님들의 의견을 반영하여 전체 인구입니다.,

예를 들면,그들과 함께 특히 좋거나 나쁜의 의견을 저장할 수 있는 기꺼이 참여하는 것보다 일반적인 고객의 인구,따라서 바이어스 결과의 설문 조사.

체계적인 샘플링에 대해 자주 묻는 질문

체계적인 샘플링은 확률 샘플링 방법이 연구자들은 선택한 구성원의 인구가 일정한 간격,예를 들어를 선택하여 매 15 사람의 목록에 있습니다. 모집단이 무작위 순서에 있다면,이것은 간단한 무작위 샘플링의 이점을 모방 할 수 있습니다.