Die Verwendung systematischer Stichproben als statistische Stichprobenmethode bei der Erforschung einer Erhebungspopulation hat verschiedene Vor- und Nachteile.
Systematische Probenahme: Ein Überblick
Systematische Stichproben sind einfacher und unkomplizierter als zufällige Stichproben. Es kann auch förderlicher sein, ein breites Untersuchungsgebiet abzudecken. Auf der anderen Seite werden durch systematische Stichproben bestimmte willkürliche Parameter in die Daten eingefügt. Dies kann zu einer Über- oder Unterdarstellung bestimmter Muster führen.
Die systematische Probenahme ist bei Forschern aufgrund ihrer Einfachheit beliebt. Die Forscher gehen im Allgemeinen davon aus, dass die Ergebnisse für die meisten normalen Populationen repräsentativ sind, es sei denn, bei jeder "n-ten" Datenstichprobe (was unwahrscheinlich ist) liegt ein überproportionales Zufallsmerkmal vor.
Zu Beginn wählt ein Forscher eine Startzahl aus, auf der das System basieren soll. Diese Zahl muss kleiner sein als die Gesamtbevölkerung (z. B. pflücken sie nicht jeden 500. Yard für ein 100-Yard-Fußballfeld). Nachdem eine Zahl ausgewählt wurde, wählt der Forscher das Intervall oder die Abstände zwischen den Stichproben in der Population aus.
Die zentralen Thesen
- Aufgrund seiner Einfachheit ist systematisches Sampling bei Forschern beliebt. Zu den weiteren Vorteilen dieser Methodik gehört die Eliminierung des Phänomens der Clusterauswahl und eine geringe Wahrscheinlichkeit, Daten zu kontaminieren. Zu den Nachteilen zählen eine Über- oder Unterdarstellung bestimmter Muster und ein höheres Risiko der Datenmanipulation.
Beispiel für systematische Probenahme
In einer systematischen Stichprobe werden ausgewählte Daten gleichmäßig verteilt. Beispielsweise kann bei einer Bevölkerung von 10.000 Personen ein Statistiker jede 100. Person für die Stichprobe auswählen. Die Probenahmeintervalle können auch systematisch sein, z. B. alle 12 Stunden eine neue Probe auswählen.
Vorteile der systematischen Probenahme
Zu den Vorteilen einer systematischen Probenahme gehören:
Einfach auszuführen und zu verstehen
Systematische Beispiele sind relativ einfach zu konstruieren, auszuführen, zu vergleichen und zu verstehen. Dies ist besonders wichtig für Studien oder Umfragen, bei denen das Budget knapp ist.
Kontrolle und Prozesssinn
Eine systematische Methode bietet Forschern und Statistikern außerdem ein gewisses Maß an Kontrolle und Prozesssinn. Dies kann insbesondere für Studien mit strengen Parametern oder einer eng gefassten Hypothese von Vorteil sein, vorausgesetzt, die Stichprobe ist in angemessener Weise so konstruiert, dass sie bestimmten Parametern entspricht.
Clustered Selection eliminiert
Clustered Selection, ein Phänomen, bei dem zufällig ausgewählte Stichproben in einer Population ungewöhnlich nahe beieinander liegen, wird bei der systematischen Stichprobenauswahl eliminiert. Zufallsstichproben können dies nur bewältigen, indem sie die Anzahl der Stichproben erhöhen oder mehr als eine Umfrage durchführen. Dies können teure Alternativen sein.
Niedriger Risikofaktor
Die vielleicht größte Stärke eines systematischen Ansatzes ist der niedrige Risikofaktor. Die primären potenziellen Nachteile des Systems sind mit einer deutlich geringen Wahrscheinlichkeit verbunden, die Daten zu kontaminieren.
Nachteile der systematischen Probenahme
Es gibt auch Nachteile bei dieser Forschungsmethode:
Angenommen, die Bevölkerungsgröße kann bestimmt werden
Bei der systematischen Methode wird davon ausgegangen, dass die Bevölkerungszahl verfügbar ist oder sich vernünftigerweise annähern lässt. Angenommen, Forscher möchten die Größe von Ratten in einem bestimmten Gebiet untersuchen. Wenn sie keine Ahnung haben, wie viele Ratten es gibt, können sie nicht systematisch einen Startpunkt oder eine Intervallgröße auswählen.
Bedürfnis nach einem natürlichen Grad an Zufälligkeit
Eine Population muss einen natürlichen Grad an Zufälligkeit entlang der gewählten Metrik aufweisen. Wenn die Bevölkerung eine Art standardisiertes Muster aufweist, ist das Risiko einer versehentlichen Auswahl sehr häufiger Fälle offensichtlicher.
Betrachten Sie für eine einfache hypothetische Situation eine Liste der Lieblingshunderassen, bei denen (absichtlich oder aus Versehen) jeder gleichmäßig nummerierte Hund auf der Liste klein und jeder ungerade Hund groß war. Wenn der systematische Sampler mit dem vierten Hund begann und ein Intervall von sechs auswählte, würde die Umfrage die großen Hunde überspringen.
Höheres Risiko der Datenmanipulation
Bei systematischer Stichprobe besteht ein höheres Risiko der Datenmanipulation, da die Forscher möglicherweise ihre Systeme so konstruieren können, dass die Wahrscheinlichkeit, ein zielgerichtetes Ergebnis zu erzielen, größer ist, als dass die Zufallsdaten eine repräsentative Antwort liefern. Daraus resultierende Statistiken waren nicht vertrauenswürdig.
