Sisteminga atranka yra ta, kai elementas pasirenkamas atsitiktinai, o norint pasirinkti likusią imties dalį, naudojami reguliarūs intervalai, remiantis skaitine verte.
Todėl atsitiktine imtimi mes suskaičiuojame populiacijos elementus, kad pasirinktume tuos, kuriuos norime tirti. Skirtingai nuo kitų, pavyzdžiui, stratifikuotų, mes nesudarome vienarūšių grupių; vietoj to skaičiavimui naudojame numatytąją vertę.
Stratifikuotas mėginių ėmimasPasirinkti elementai turės didelį heterogeniškumo laipsnį.
Kodėl sistemingai imami mėginiai?
Šio tipo mėginiai yra labai naudingi tam tikromis aplinkybėmis.
Taigi, pažiūrėkime, kokie jo privalumai ir trūkumai:
- Visų pirma, atrankos būdas yra paprastas, jo nereikia jokio pasiruošimo. Ta pati sistema, naudojama kituose atsitiktiniuose pavyzdžiuose, leidžia mums pasirinkti pirmąjį atvejį. Iš čia tereikia suskaičiuoti, kaip matysime pavyzdyje.
- Kita vertus, tai pašalina autokoreliacijos galimybę, kuri gali pasireikšti kitų tipų mėginiuose. Tai yra tyrėjo problema, nes du koreliuojantys kintamieji gali matuoti tą patį dalyką.
- Tarp jo trūkumų galime pabrėžti, kad, skirtingai nuo paprasto, tikimybė pasirinkti individą ne visais atvejais yra vienoda. Be to, tai gali padidinti pasirinktos imties kintamumą.
Sistemingo mėginių ėmimo žingsniai
Veiksmai tai padaryti yra panašūs atliekant bet kokią atsitiktinę imtį. Visų pirma, turime atsižvelgti į tai, ko norime ir į ką tikėsimės.
- Pasirinkite miestą: Pirmiausia turite pasirinkti gyventojus. Tai yra esminis žingsnis tiriant temą. Turime žinoti, kam ar kam bus skirta mūsų analizė.
- Imties dydis: Kai atliksime pirmąjį žingsnį, laikas nuspręsti imties dydį. Jai apskaičiuoti yra skirtingos formulės, atsižvelgiant į tai, ar populiacija yra baigtinė, ar ne.
- Intervalai: Turėdami imtį, gyventojus padalijame iš jos ir suapvaliname gautą skaičių, jei jis turi dešimtainius skaičius. Šis skaičius vadinamas mėginių ėmimo intervalu.
- Taigi, atlikus visus aukščiau nurodytus dalykus, mes pradedame skaičiuoti. Pirmąjį atvejį pasirenkame atsitiktinai ir iš to pridedame ankstesnį skaičių. Tai yra paprastas procesas, kaip pamatysime pavyzdyje.
Sistemingo mėginių ėmimo pavyzdys
Įsivaizduokite tyrimą, kurio metu norime išmatuoti gyvsidabrio kiekį lašišose iš tam tikros vietos. Šio pavyzdžio vertės yra fiktyvios. Mes nusprendėme atlikti sistemingą mėginių ėmimą. Pirmasis žingsnis bus padalinti populiaciją iš minimalios norimos imties vertės, kuri šiuo atveju manoma, kad yra penki.
Taigi tai būtų mėginių ėmimo intervalas:
Sistemingas mėginių ėmimas pateikia paprastą procesą. Pirmiausia, mes pasirenkame vieną iš duomenų tam, naudodami atsitiktinių skaičių parinktį iš skaičiuoklės.
Kai jų turime, mes juos užsakome nuo aukščiausio iki žemiausio, arba atvirkščiai. Turime žinoti, kad iš tikrųjų jie tik save pakeičia, o mes pasirenkame pirmąjį.
Galiausiai skaičiuojame nuo penkių iki penkių ir tokiu būdu gauname, kokia bus imtis.