מהי דגימה שיטתית?
דגימה שיטתית היא סוג של שיטת דגימה הסתברותית בה נבחרים חברי מדגם מאוכלוסיה גדולה יותר על פי נקודת התחלה אקראית אך עם מרווח תקופתי קבוע. מרווח זה, הנקרא מרווח הדגימה, מחושב על ידי חלוקת גודל האוכלוסייה בגודל המדגם הרצוי.
למרות שאוכלוסיית המדגם שנבחרה מראש, הדגימה השיטתית עדיין נחשבת לאקראית אם נקבע המרווח התקופתי לפני כן ונקודת ההתחלה היא אקראית.
ישנן מספר שיטות לדגימה של אוכלוסייה לצורך הסקה סטטיסטית; דגימה שיטתית היא צורה אחת של דגימה אקראית.
דגימה שיטתית
כיצד עובד דגימה שיטתית
מכיוון שדגימה אקראית פשוטה של אוכלוסייה יכולה להיות לא יעילה ולוקחת זמן, הסטטיסטיקאים פונים לשיטות אחרות, דוגמת דגימה שיטתית. בחירה בגודל מדגם בגישה שיטתית יכולה להתבצע במהירות. לאחר שזוהה נקודת התחלה קבועה, נבחר מרווח קבוע כדי להקל על בחירת המשתתפים.
עדיף דגימה שיטתית על דגימה אקראית פשוטה כאשר קיים סיכון נמוך למניפולציה של נתונים. אם סיכון כזה הוא גבוה כאשר חוקר יכול לתפעל את אורך המרווח כדי להשיג תוצאות רצויות, טכניקת דגימה אקראית פשוטה תהיה מתאימה יותר.
דגימה שיטתית פופולרית בקרב חוקרים ואנליסטים בגלל הפשטות שלה. החוקרים מניחים בדרך כלל שהתוצאות הן מייצגות את רוב האוכלוסיות הנורמליות, אלא אם כן קיים מאפיין אקראי באופן לא פרופורציונאלי עם כל מדגם נתונים " n " (וזה לא סביר). במילים אחרות, אוכלוסיה צריכה להציג מידה טבעית של אקראיות לאורך המדד שנבחר. אם לאוכלוסייה יש סוג של תבנית סטנדרטית, הסיכון לבחור בטעות במקרים שכיחים מאוד ברור יותר.
בתוך דגימה שיטתית, כמו בשיטות דגימה אחרות, יש לבחור אוכלוסיית יעד לפני בחירת המשתתפים. ניתן לזהות אוכלוסייה על סמך כל מספר מאפיינים רצויים המתאימים למטרת המחקר שנערך. כמה קריטריוני בחירה עשויים לכלול גיל, מין, גזע, מיקום, רמת השכלה ו / או מקצוע.
- דגימה שיטתית היא סוג של שיטת דגימה הסתברותית בה נבחרים חברי מדגם מאוכלוסייה גדולה יותר על פי נקודת התחלה אקראית אך עם מרווח תקופתי קבוע (מרווח הדגימה). בגלל הפשטות שלה, הדגימה השיטתית פופולרית בקרב החוקרים. יתרונות נוספים של מתודולוגיה זו כוללים ביטול תופעת הבחירה באשכול והסתברות נמוכה לזיהום נתונים. החסרונות כוללים ייצוג יתר או תת-דפוסי של דפוסים מסוימים וסיכון גדול יותר למניפולציה של נתונים.
דוגמאות לדגימה שיטתית
כדוגמה היפותטית לדגימה שיטתית, נניח שבאוכלוסייה המונה 10, 000 אנשים, סטטיסטיקאי בוחר כל אדם מאה לבדיקה. מרווחי הדגימה יכולים להיות גם שיטתיים, כמו למשל לבחור מדגם חדש לצייר מכל 12 שעות.
כדוגמה נוספת, אם רצית לבחור קבוצה אקראית של 1, 000 אנשים מאוכלוסייה המונה 50, 000 באמצעות דגימה שיטתית, יש למקם את כל המשתתפים הפוטנציאליים ברשימה ולבחור נקודת התחלה. לאחר יצירת הרשימה, כל אדם 50 ברשימה (מתחיל את הספירה בנקודת ההתחלה שנבחרה) ייבחר כמשתתף, שכן 50, 000 / 1, 000 = 50.
לדוגמה, אם נקודת ההתחלה שנבחרה הייתה 20, האדם ה -70 ברשימה ייבחר ואחריו ה -120 וכן הלאה. לאחר הגעת סוף הרשימה ואם נדרשים משתתפים נוספים, הספירות לולאות לתחילת הרשימה כדי לסיים את הספירה.
דגימה שיטתית לעומת דגימה לאשכול
דגימה שיטתית ודגימה מקבצים נבדלים זה מזה ביחס למשיכת נקודות מדגם מהאוכלוסייה הכלולה במדגם. דגימת אשכול מפרקת את האוכלוסייה לאשכולות, בעוד שדגימה שיטתית משתמשת במרווחי זמן קבועים מהאוכלוסייה הגדולה יותר כדי ליצור את המדגם.
דגימה שיטתית בוחרת נקודת התחלה אקראית מהאוכלוסייה ואז נלקח מדגם ממרווחי זמן קבועים של האוכלוסייה בהתאם לגודלה. דגימת אשכול מחלקת את האוכלוסייה לאשכולות ואז לוקח מדגם אקראי פשוט מכל אשכול.
דגימה באשכול נחשבת פחות מדויקת משיטות דגימה אחרות. עם זאת, זה עשוי לחסוך בעלויות בהשגת מדגם. דגימת אשכולות היא הליך דגימה דו-שלבי. זה עשוי לשמש כאשר השלמת רשימה של כלל האוכלוסייה קשה. לדוגמא, יכול להיות קשה לבנות את כל אוכלוסיית הלקוחות של חנות מכולת לראיין.
עם זאת, אדם יכול ליצור תת-אקראית של חנויות, וזה הצעד הראשון בתהליך. השלב השני הוא לראיין מדגם אקראי של הלקוחות של אותן חנויות. זהו תהליך ידני פשוט שיכול לחסוך זמן וכסף.
מגבלות של דגימה שיטתית
סיכון אחד שעל הסטטיסטיקאים לקחת בחשבון בעת ביצוע דגימה שיטתית כרוך באופן מאורגן הרשימה המשמשת עם מרווח הדגימה. אם האוכלוסייה המוצבת ברשימה מסודרת בתבנית מחזורית התואמת את מרווח הדגימה, ייתכן שהמדגם שנבחר יהיה מוטה.
לדוגמא, מחלקת משאבי אנוש של החברה רוצה לבחור מדגם של עובדים ולשאול מה הם מרגישים לגבי מדיניות החברה. עובדים מקובצים בצוותים של 20 כאשר כל צוות עומד בראש מנהל. אם הרשימה המשמשת לבחירת גודל המדגם מסודרת עם צוותים מקובצים זה בזה, הסטטיסטיקאי מסתכן בבחירת מנהלים בלבד (או ללא מנהלים בכלל) בהתאם למרווח הדגימה.
