ישנם יתרונות וחסרונות ברורים של שימוש בדגימה שיטתית כשיטת דגימה סטטיסטית בעת ביצוע מחקר של אוכלוסיית סקר.
דגימה שיטתית: סקירה כללית
דגימה שיטתית פשוטה ופשוטה יותר מדגימה אקראית. זה יכול גם להיות מועיל יותר לכיסוי שטח לימודים רחב. מצד שני, דגימה שיטתית מציגה פרמטרים שרירותיים מסוימים בנתונים. זה יכול לגרום לייצוג יתר או תת-נמוך של דפוסים מסוימים.
דגימה שיטתית פופולרית בקרב החוקרים בגלל הפשטות שלה. החוקרים מניחים בדרך כלל שהתוצאות הן ייצוגיות של מרבית האוכלוסיות הנורמליות, אלא אם כן קיים מאפיין אקראי באופן לא פרופורציונאלי עם כל מדגם נתונים "nth" (מה שלא סביר).
כדי להתחיל, חוקר בוחר מספר שלם עליו ניתן לבסס את המערכת. המספר הזה צריך להיות קטן מהאוכלוסייה בכללותה (למשל, הם לא בוחרים כל 500 חצר לדגימה למגרש כדורגל של 100 מטר). לאחר שנבחר מספר, החוקר בוחר את המרווח או את הרווחים בין דגימות באוכלוסייה.
Takeaways מפתח
- בגלל הפשטות שלה, הדגימה השיטתית פופולרית בקרב חוקרים. יתרונות אחרים של מתודולוגיה זו כוללים ביטול תופעת הבחירה באשכול וסבירות נמוכה לזיהום נתונים. החסרונות כוללים ייצוג יתר או תת-נמוך של דפוסים מסוימים וסיכון גדול יותר למניפולציה של נתונים..
דוגמא לדגימה שיטתית
במדגם שיטתי, הנתונים הנבחרים מופצים באופן שווה. לדוגמה, באוכלוסייה המונה 10, 000 אנשים, סטטיסטיקאי עשוי לבחור כל 100 מאדם לדגימה. מרווחי הדגימה יכולים להיות גם שיטתיים, כמו למשל לבחור מדגם חדש אחד כל 12 שעות.
יתרונות הדגימה השיטתית
היתרונות של דגימה שיטתית כוללים:
קל לביצוע ולהבנה
דגימות שיטתיות קלות יחסית לבנייה, ביצוע, השוואה והבנה. זה חשוב במיוחד למחקרים או סקרים שפועלים עם מגבלות תקציב הדוקות.
שליטה ותחושת התהליך
שיטה שיטתית מספקת גם לחוקרים ונתונים סטטיסטיים דרגה של שליטה ותחושת תהליך. זה עשוי להועיל במיוחד למחקרים עם פרמטרים קפדניים או להשערה צרה יחסית, בהנחה שהדגימה בנויה באופן סביר כך שתתאים לפרמטרים מסוימים.
הבחירה באשכול הודחה
בחירה מקובצת, תופעה בה דגימות שנבחרו באופן אקראי קרובים באופן נדיר זה לזה באוכלוסייה, מבוטלות בדגימה שיטתית. דגימות אקראיות יכולות להתמודד עם זה רק על ידי הגדלת מספר הדגימות או הפעלת יותר מסקר אחד. אלה יכולות להיות חלופות יקרות.
גורם סיכון נמוך
אולי החוזק הגדול ביותר של גישה שיטתית הוא גורם הסיכון הנמוך שלה. החסרונות הפוטנציאליים העיקריים של המערכת הם בעלי סבירות נמוכה במיוחד לזיהום הנתונים.
חסרונות של דגימה שיטתית
יש גם חסרונות בשיטת מחקר זו:
מניח שניתן לקבוע גודל אוכלוסייה
השיטה השיטתית מניחה שגודל האוכלוסייה זמין או שניתן לערוך אותה באופן סביר. לדוגמה, נניח שחוקרים רוצים ללמוד את גודל החולדות באזור נתון. אם אין להם מושג כמה חולדות יש, הם לא יכולים לבחור באופן שיטתי נקודת התחלה או גודל מרווח.
צורך בדרגת אקראיות טבעית
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.
למצב פשוט היפותטי, שקול רשימה של גזעי כלבים מועדפים שבהם (בכוונה או במקרה) כל כלב שמספר שווה ברשימה היה קטן וכל כלב מוזר היה גדול. אם הדגימה השיטתית תתחיל בכלב הרביעי ותבחר מרווח של שישה, הסקר היה מדלג על הכלבים הגדולים.
סיכון גדול יותר למניפולציה של נתונים
קיים סיכון גדול יותר למניפולציה של נתונים באמצעות דגימה שיטתית מכיוון שחוקרים עשויים להיות מסוגלים לבנות את המערכות שלהם כדי להגדיל את הסבירות להשיג תוצאה ממוקדת במקום לתת לנתונים האקראיים לייצר תשובה מייצגת. לא ניתן היה לסמוך על כל סטטיסטיקות שהתקבלו.
