Systematische Probenahme

Was ist systematisches Sampling?

Systematisches Sampling ist eine Art Wahrscheinlichkeits- Sampling - Verfahren, bei dem Stichprobenmitglieder aus einer größeren Grundgesamtheit nach einem zufälligen Ausgangspunkt, aber mit einem festen, periodischen Intervall ausgewählt werden. Dieses Intervall, das als Stichprobenintervall bezeichnet wird, wird berechnet, indem die Populationsgröße durch die gewünschte Stichprobengröße dividiert wird. Trotz vorab ausgewählter Stichprobengesamtheit wird die systematische Stichprobenziehung immer noch als zufällig angesehen, wenn das periodische Intervall vorher bestimmt wird und der Ausgangspunkt zufällig ist.

Systematisches Sampling verstehen

Da einfache Zufallsstichproben einer Grundgesamtheit ineffizient und zeitaufwändig sein können, greifen Statistiker zu anderen Methoden, wie z. B. systematischen Stichproben. Die Auswahl einer Stichprobengröße durch einen systematischen Ansatz kann schnell erfolgen. Sobald ein fester Startpunkt identifiziert wurde, wird ein konstantes Intervall ausgewählt, um die Teilnehmerauswahl zu erleichtern.

Eine systematische Stichprobenziehung ist einer einfachen Zufallsstichprobe vorzuziehen, wenn ein geringes Risiko einer Datenmanipulation besteht. Wenn ein solches Risiko hoch ist, wenn ein Forscher die Intervalllänge manipulieren kann, um gewünschte Ergebnisse zu erhalten, wäre eine einfache zufällige Stichprobentechnik angemessener.

Systematisches Sampling ist wegen seiner Einfachheit bei Forschern und Analysten beliebt. Die Forscher gehen im Allgemeinen davon aus, dass die Ergebnisse für die meisten normalen Bevölkerungsgruppen repräsentativ sind, es sei denn, bei jeder „n-ten“ Datenprobe ist ein zufälliges Merkmal überproportional vorhanden (was unwahrscheinlich ist). Mit anderen Worten, eine Population muss zusammen mit der gewählten Metrik einen natürlichen Grad an Zufälligkeit aufweisen. Wenn die Population eine Art standardisiertes Muster aufweist, ist das Risiko, versehentlich sehr häufige Fälle auszuwählen, offensichtlicher.

Bei der systematischen Stichprobenziehung muss wie bei anderen Stichprobenverfahren vor der Auswahl der Teilnehmer eine Zielpopulation ausgewählt werden. Eine Population kann basierend auf einer beliebigen Anzahl gewünschter Merkmale identifiziert werden, die dem Zweck der durchgeführten Studie entsprechen. Einige Auswahlkriterien können Alter, Geschlecht, Rasse, Standort, Bildungsniveau und/oder Beruf umfassen.

Es gibt mehrere Methoden zur Stichprobenziehung einer Grundgesamtheit für statistische Schlussfolgerungen; Die systematische Stichprobenziehung ist eine Form der Stichprobenziehung.

Beispiele für systematisches Sampling

Nehmen Sie als hypothetisches Beispiel für eine systematische Stichprobenziehung an, dass ein Statistiker in einer Bevölkerung von 10.000 Personen jede 100. Person für die Stichprobenziehung auswählt. Die Probenahmeintervalle können auch systematisch sein, z. B. indem alle 12 Stunden eine neue Probe ausgewählt wird.

Wenn Sie beispielsweise eine zufällige Gruppe von 1.000 Personen aus einer Bevölkerung von 50.000 durch systematische Stichprobenauswahl auswählen möchten, müssen alle potenziellen Teilnehmer in eine Liste aufgenommen und ein Ausgangspunkt ausgewählt werden. Sobald die Liste gebildet ist, würde jede 50. Person auf der Liste (beginnend mit der Zählung am ausgewählten Startpunkt) als Teilnehmer ausgewählt werden, da 50.000/1.000 = 50.

Wenn beispielsweise der ausgewählte Startpunkt 20 ist, wird die 70. Person auf der Liste ausgewählt, gefolgt von der 120. und so weiter. Sobald das Ende der Liste erreicht ist und weitere Teilnehmer erforderlich sind, springt die Zählung zum Anfang der Liste, um die Zählung zu beenden.

Um eine systematische Stichprobennahme durchzuführen, müssen Forscher zunächst die Größe der Zielpopulation kennen.

Systematisches Sampling vs. Cluster-Sampling

Systematische Stichproben und Cluster-Stichproben unterscheiden sich darin, wie sie Stichprobenpunkte aus der in der Stichprobe enthaltenen Grundgesamtheit ziehen. Cluster-Sampling zerlegt die Grundgesamtheit in Cluster, während systematisches Sampling feste Intervalle aus der größeren Grundgesamtheit verwendet, um die Stichprobe zu erstellen.

Bei der systematischen Stichprobenziehung wird ein zufälliger Startpunkt aus der Grundgesamtheit ausgewählt, und dann wird eine Stichprobe aus regelmäßigen festen Intervallen der Grundgesamtheit in Abhängigkeit von ihrer Größe gezogen. Cluster-Sampling teilt die Grundgesamtheit in Cluster ein und nimmt dann eine einfache Zufallsstichprobe aus jedem Cluster.

Cluster-Sampling gilt als weniger genau als andere Stichprobenverfahren. Es kann jedoch Kosten für die Beschaffung einer Probe sparen. Cluster-Sampling ist ein zweistufiges Stichprobenverfahren. Es kann verwendet werden, wenn das Ausfüllen einer Liste der gesamten Population schwierig ist. Beispielsweise könnte es schwierig sein, die gesamte Population der Kunden eines Lebensmittelgeschäfts zu befragen.

Eine Person könnte jedoch eine zufällige Teilmenge von Geschäften erstellen, was der erste Schritt in diesem Prozess ist. Der zweite Schritt besteht darin, eine Stichprobe der Kunden dieser Geschäfte zu befragen. Dies ist ein einfacher manueller Vorgang, der Zeit und Geld sparen kann.

Grenzen der systematischen Probenahme

Ein Risiko, das Statistiker bei der Durchführung systematischer Stichproben berücksichtigen müssen, besteht darin, wie die mit dem Stichprobenintervall verwendete Liste organisiert ist. Wenn die in die Liste aufgenommene Grundgesamtheit in einem zyklischen Muster organisiert ist, das dem Stichprobenintervall entspricht, kann die ausgewählte Stichprobe verzerrt sein.

Beispielsweise möchte die Personalabteilung eines Unternehmens eine Stichprobe von Mitarbeitern auswählen und sie fragen, wie sie über die Unternehmensrichtlinien denken. Die Mitarbeiter werden in Teams von 20 Personen eingeteilt, wobei jedes Team von einem Manager geleitet wird. Wenn die Liste, die zur Auswahl der Stichprobengröße verwendet wird, mit Teams organisiert ist, die zusammen gruppiert sind, riskiert der Statistiker, je nach Stichprobenintervall nur Manager (oder überhaupt keine Manager) auszuwählen.

Höhepunkte

• Weitere Vorteile dieser Methodik sind die Eliminierung des Phänomens der geclusterten Auswahl und eine geringe Wahrscheinlichkeit, Daten zu verunreinigen.

• Das feste periodische Intervall, das als Stichprobenintervall bezeichnet wird, wird berechnet, indem die Populationsgröße durch die gewünschte Stichprobengröße dividiert wird.

• Zu den Nachteilen zählen die Über- oder Unterrepräsentation bestimmter Muster und ein größeres Risiko der Datenmanipulation.

• Systematisches Sampling ist ein Wahrscheinlichkeits-Sampling-Verfahren, bei dem eine Zufallsstichprobe mit einem festen periodischen Intervall aus einer größeren Grundgesamtheit ausgewählt wird.

FAQ

Was sind die Vorteile systematischer Stichproben?

Die systematische Probennahme ist einfach durchzuführen und leicht zu verstehen, weshalb sie im Allgemeinen von Forschern bevorzugt wird. Die zentrale Annahme, dass die Ergebnisse die Mehrheit der Normalpopulationen repräsentieren, garantiert, dass die gesamte Population gleichmäßig beprobt wird. Außerdem bietet die systematische Probenahme aufgrund ihres Prozesses im Vergleich zu anderen Probenahmemethoden ein höheres Maß an Kontrolle. Systematisches Sampling birgt auch einen geringen Risikofaktor, da die Wahrscheinlichkeit gering ist, dass die Daten kontaminiert werden können.

Wie unterscheiden sich Cluster und systematisches Sampling?

Cluster-Sampling und systematisches Sampling unterscheiden sich darin, wie sie Stichprobenpunkte aus der in der Stichprobe enthaltenen Grundgesamtheit ziehen. Cluster-Sampling teilt die Grundgesamtheit in Cluster ein und nimmt dann eine einfache Zufallsstichprobe aus jedem Cluster. Bei der systematischen Stichprobenziehung wird ein zufälliger Startpunkt aus der Grundgesamtheit ausgewählt, und dann wird eine Stichprobe aus regelmäßigen festen Intervallen der Grundgesamtheit in Abhängigkeit von ihrer Größe gezogen. Cluster-Sampling ist anfällig für einen größeren Stichprobenfehler als systematisches Sampling, obwohl es ein billigerer Prozess sein kann.

Was sind die Nachteile systematischer Stichproben?

Der Hauptnachteil der systematischen Stichprobenziehung besteht darin, dass die Größe der Grundgesamtheit benötigt wird. Ohne die genaue Anzahl der Teilnehmer in einer Population zu kennen, funktioniert systematisches Sampling nicht gut. Wenn beispielsweise ein Statistiker das Alter von Obdachlosen in einer bestimmten Region untersuchen möchte, aber nicht genau feststellen kann, wie viele Obdachlose es gibt, dann hat er weder eine Bevölkerungsgröße noch einen Ausgangspunkt. Ein weiterer Nachteil besteht darin, dass die Population ein natürliches Maß an Zufälligkeit aufweisen muss, da sonst das Risiko der Auswahl ähnlicher Instanzen erhöht wird, wodurch der Zweck der Stichprobe vereitelt wird.