Systematic Random SamplingWhat is '

Systematic Random Sampling
What is 'Systematic Sampling'
Systematic sampling is a type of probability sampling method in which sample members from a larger population are selected according to a random starting point and a fixed periodic interval. This interval, called the sampling interval, is calculated by dividing the population size by the desired sample size. Despite the sample population being selected in advance, systematic sampling is still thought of as being random if the periodic interval is determined beforehand and the starting point is random.
BREAKING DOWN 'Systematic Sampling'
Since simply random sampling a population can be inefficient and time-consuming, statisticians turn to other methods, such as systematic sampling. Choosing a sample size through a systematic approach can be done quickly. Once a fixed starting point has been identified, a constant interval is selected to facilitate participant selection.
For example, if you wanted to select a random group of 1,000 people from a population of 50,000 using systematic sampling, all of the potential participants must be placed in a list and a starting point would be selected. Once the list is formed, every 50th person on the list, starting the count at the selected starting point, would be chosen as a participant, since 50,000/1,000 = 50. For example, if the selected starting point was 20, the 70th person on the list would be chosen followed by the 120th, and so on. Once the end of the list was reached, if additional participants are required, the count loops to the beginning of the list to finish the count.
Defining a Population
Within systematic sampling, as with other sampling methods, a target population must be selected prior to selecting participants. A population can be identified based on any number of desired characteristics that suit the purpose of the study being conducted. Some selection criteria may include age, gender, race, location, education level and/or profession.
Risks Associated with Systematic Sampling
One risk that statisticians must take into account when conducting systematic sampling involves how the list used with the sampling interval is organized. If the population placed on the list is organized in a cyclical pattern that matches the sampling interval, the selected sample may be biased. For example, a company's human resources department wants to pick a sample of employees and ask how they feel about company policies. Employees are grouped in teams of 20, with each team headed by a manager. If the list used to pick the sample size is organized with teams clustered together, the statistician risks picking only managers (or no managers at all) depending on the sampling interval.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างเป็นระบบ'สุ่มตัวอย่างระบบ' คืออะไร สุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นชนิดของความน่าเป็นการสุ่มตัวอย่างวิธีในตัวอย่างที่มีเลือกสมาชิกจากประชากรที่ใหญ่กว่าตามสุ่มจุดเริ่มต้นและช่วงเวลาคงที่เป็นครั้งคราว ช่วงเวลานี้ เรียกว่าช่วงเวลาการสุ่ม คำนวณ โดยการหารขนาดของประชากรตามขนาดตัวอย่างที่ต้องการ แม้ มีประชากรตัวอย่างเลือกไว้ล่วงหน้า ระบบสุ่มตัวอย่างยังคงที่คิดว่า เป็นการสุ่มถ้าช่วงงวดถูกกำหนดไว้ล่วงหน้า และจุดเริ่มต้นเป็นแบบสุ่มแบ่ง 'สุ่มตัวอย่างระบบ'เพราะเพียงแค่สุ่มการสุ่มตัวอย่างประชากร มี ความ ต่ำใช้เวลานาน statisticians เปิดวิธีการอื่น ๆ เช่นสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ เลือกขนาดตัวอย่างผ่านวิธีการอย่างเป็นระบบทำได้อย่างรวดเร็ว เมื่อมีการระบุจุดเริ่มต้นคงที่ ช่วงเวลาคงที่เลือกเพื่อความสะดวกในการเลือกผู้เข้าร่วมตัวอย่างเช่น ถ้าคุณต้องการเลือกกลุ่มแบบสุ่ม 1,000 คนจากประชากร 50,000 ใช้สุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ ผู้เข้าร่วมทั้งหมดต้องอยู่ในรายการ และเป็นจุดเริ่มต้นจะถูกเลือก เมื่อรายการมีรูปแบบ ทุกคน 50 ในรายการ จำนวนที่เลือกจุดเริ่มต้น เริ่มต้นจะได้รับเลือกเป็นผู้เข้าร่วม ตั้งแต่ 50,000/1,000 = 50 ตัวอย่างเช่น หากเลือกจุดเริ่มต้น 20, 70 บุคคลบนรายการจะเลือกตาม ด้วยการ 120th และอื่น ๆ เมื่อสิ้นสุดของรายการแล้ว ถ้าจำเป็นต้องมีผู้เข้าร่วมเพิ่มเติม การนับจำนวนลูปเพื่อเริ่มต้นของรายการเพื่อเสร็จสิ้นการนับการกำหนดประชากรภายในเป็นระบบสุ่มตัวอย่าง เช่นเดียวกับวิธีการสุ่มตัวอย่างอื่น ๆ ประชากรเป้าหมายต้องเลือกก่อนเลือกผู้เข้าร่วม ประชากรสามารถระบุได้ตามจำนวนของลักษณะที่ต้องการที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของการศึกษาการดำเนินการใด ๆ เกณฑ์การเลือกบางอย่างอาจรวมถึงอายุ เพศ การแข่งขัน ตำแหน่ง ระดับการศึกษา และอาชีพความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบความเสี่ยงหนึ่งที่ statisticians ต้องนำเข้าบัญชีเมื่อทำการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ เกี่ยวข้องกับวิธีการจัดระเบียบรายการใช้กับช่วงของการสุ่มตัวอย่าง ถ้าประชากรที่อยู่ในรายชื่อจะจัดในรูปแบบที่เป็นวงกลมที่ตรงกับช่วงสุ่มตัวอย่าง ตัวอย่างที่เลือกอาจจะลำเอียง ตัวอย่างเช่น ฝ่ายทรัพยากรบุคคลของบริษัทต้องการรับตัวอย่างของพนักงาน และถามว่า พวกเขารู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับนโยบายของบริษัท พนักงานมีการจัดกลุ่มของ 20 แต่ละทีมโดยผู้จัดการทีม ถ้าเป็นรายการที่ใช้ในการเลือกขนาดตัวอย่างที่จัดให้มี ทีมคลัสเตอร์ร่วมกัน ความเสี่ยง statistician รับเฉพาะผู้จัดการ (หรือผู้จัดการไม่มีเลย) ขึ้นอยู่กับช่วงของการสุ่มตัวอย่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบสุ่ม
อะไรคือ 'ระบบการสุ่มตัวอย่าง'
สุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นชนิดของวิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นในการที่สมาชิกตัวอย่างจากประชากรขนาดใหญ่ได้รับการคัดเลือกตามที่เป็นจุดเริ่มต้นสุ่มและช่วงระยะคงที่ ช่วงนี้เรียกว่าช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างคำนวณโดยการหารขนาดของประชากรโดยขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่ต้องการ แม้จะมีกลุ่มตัวอย่างที่ถูกเลือกล่วงหน้าสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นความคิดที่ยังคงเป็นแบบสุ่มถ้าช่วงระยะก่อนและกำหนดจุดเริ่มต้นที่เป็นแบบสุ่ม.
หมดสภาพ 'สุ่มตัวอย่างระบบ'
ตั้งแต่การสุ่มแบบเพียงประชากรอาจจะไม่มีประสิทธิภาพและเวลา การบริโภคสถิติหันไปใช้วิธีการอื่น ๆ เช่นการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ การเลือกขนาดของกลุ่มตัวอย่างผ่านวิธีการระบบสามารถทำได้อย่างรวดเร็ว เมื่อจุดเริ่มต้นคงได้รับการระบุช่วงเวลาที่คงเลือกที่จะอำนวยความสะดวกในการเลือกเข้าร่วม.
ตัวอย่างเช่นถ้าคุณต้องการที่จะเลือกกลุ่มสุ่ม 1,000 คนจากประชากร 50,000 โดยใช้การสุ่มตัวอย่างระบบทั้งหมดของผู้เข้าร่วมที่มีศักยภาพจะต้องวาง ในรายการและเป็นจุดเริ่มต้นที่จะได้รับการคัดเลือก เมื่อรายการจะเกิดขึ้นทุกคนที่ 50 ในรายการที่เริ่มต้นนับที่จุดเริ่มต้นที่เลือกจะได้รับการเลือกให้เป็นผู้มีส่วนร่วมตั้งแต่ 50,000 / 1,000 = 50 ตัวอย่างเช่นถ้าจุดเริ่มต้นที่เลือกเป็น 20 คน 70 ในรายการจะได้รับการแต่งตั้งตามด้วย 120 และอื่น ๆ เมื่อสิ้นสุดของรายการได้ถึงถ้าผู้เข้าร่วมเพิ่มเติมจะต้องนับลูปที่จุดเริ่มต้นของรายการที่จะเสร็จสิ้นการนับ.
กำหนดประชากร
ภายในสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเช่นเดียวกับวิธีการสุ่มตัวอย่างอื่น ๆ ประชากรกลุ่มเป้าหมายจะต้องเลือกก่อนที่จะ เลือกเข้าร่วม ประชากรสามารถระบุได้ตามจำนวนที่ต้องการลักษณะที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของการศึกษาการดำเนินการใด ๆ เกณฑ์การคัดเลือกบางคนอาจรวมถึงอายุเพศเชื้อชาติ, สถานที่, ระดับการศึกษาและ / หรือวิชาชีพ.
เสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการเก็บตัวอย่างเป็นระบบ
หนึ่งที่มีความเสี่ยงที่นักสถิติจะต้องคำนึงถึงเมื่อการดำเนินการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบที่เกี่ยวข้องกับวิธีการที่รายการนำมาใช้กับช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างมีการจัดระเบียบ หากประชากรที่วางอยู่บนรายการที่มีการจัดในรูปแบบวงจรที่ตรงกับช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างตัวอย่างที่เลือกอาจจะลำเอียง ตัวอย่างเช่น บริษัท ของฝ่ายทรัพยากรมนุษย์ต้องการที่จะเลือกตัวอย่างของพนักงานและถามว่าพวกเขารู้สึกเกี่ยวกับนโยบายของ บริษัท พนักงานจะถูกจัดกลุ่มในทีม 20 แต่ละทีมนำโดยผู้จัดการ ถ้ารายการที่ใช้ในการเลือกขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่มีการจัดให้มีทีมคลัสเตอร์กันความเสี่ยงสถิติการเลือกผู้จัดการเท่านั้น (หรือผู้จัดการที่ไม่ทั้งหมด) ขึ้นอยู่กับช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การสุ่มตัวอย่างอะไรคือ ' คน ' ระบบสุ่มเป็นระบบเป็นชนิดของความน่าจะเป็นการสุ่มตัวอย่างจากประชากรที่สมาชิกตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่เลือกตามจุดเริ่มต้นสุ่มและแก้ไขเป็นระยะๆ ช่วง ช่วงเวลานี้เรียกว่าการสุ่มตัวอย่างช่วงคำนวณโดยการหารจำนวนประชากรโดยต้องการขนาดตัวอย่าง แม้จะมีจำนวนการถูกเลือกล่วงหน้า โดยการสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบจะยังคงคิดเป็นแบบสุ่ม ถ้าช่วงระยะเวลากำหนดไว้ล่วงหน้า และจุดเริ่มต้นของการสุ่ม' คน ' เป็นระบบแบ่งเพราะเพียงแค่การสุ่มตัวอย่างประชากรจะไม่ได้ผล และใช้เวลานาน สถิติเปิดวิธีอื่น เช่น ระบบการสุ่มตัวอย่าง การเลือกขนาดตัวอย่างโดยวิธีการเชิงระบบ สามารถทำได้อย่างรวดเร็ว เมื่อกำหนดจุดเริ่มต้นก็ได้มีการระบุช่วงเวลาที่คงที่ที่สะดวกเลือกเข้าร่วมตัวอย่างเช่น ถ้าคุณต้องการเลือกกลุ่มแบบสุ่มของ 1 , 000 คน จากประชากร 50 , 000 คน โดยใช้ระบบทั้งหมดของผู้เข้าร่วมที่มีศักยภาพจะต้องถูกวางไว้ในรายการ และเป็นจุดเริ่มต้นจะถูกเลือก เมื่อรายการจะเกิดขึ้น ทุกๆ 50 คน ในรายการ เริ่มนับที่เลือก จุดเริ่มต้น ก็จะเลือกเป็นผู้เข้าร่วม ตั้งแต่ 50 , 000 / 1000 = 50 ตัวอย่างเช่น ถ้าเลือกจุดเริ่มต้นคือ 20 คน ที่ในรายการจะถูกเลือกตามเศรษฐกิจ และอื่น ๆ เมื่อจบรายการ ครบ ถ้าผู้เข้าร่วมเพิ่มเติมจะต้องนับลูปไปที่จุดเริ่มต้นของรายการที่จะเสร็จสิ้นการนับการกำหนดประชากรภายในระบบการสุ่มตัวอย่าง กับอื่น ๆตัวอย่างวิธีการ เป้าหมาย ประชากรต้องเลือกก่อนเลือกผู้เข้าร่วม ประชากรสามารถระบุตามหมายเลขใด ๆ คุณลักษณะที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของการวิจัยถูกดำเนินการ บางเกณฑ์การคัดเลือกอาจรวมถึงอายุ เพศ เชื้อชาติ ตำแหน่ง ระดับการศึกษา และ / หรือวิชาชีพความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบหนึ่งในความเสี่ยงที่ต้องคำนึงถึงเมื่อสถิติการสุ่มเป็นระบบที่เกี่ยวข้องกับวิธีรายการใช้กับช่วงเวลาที่เป็นคนจัด ถ้าประชากรอยู่ในรายการที่จะจัดในรูปแบบอื่นที่ตรงกับตัวอย่างช่วงตัวอย่างที่เลือกอาจจะลำเอียง ตัวอย่างเช่น แผนกทรัพยากรมนุษย์ของ บริษัท ต้องการที่จะเลือกตัวอย่างของพนักงาน และถามว่าพวกเขารู้สึกเกี่ยวกับนโยบายของบริษัท พนักงานแบ่งออกเป็นทีม ทีมละ 20 หัว โดยผู้จัดการ ถ้ารายการใช้ในการเลือกขนาดตัวอย่าง จัดทีมแบบด้วยกัน นักสถิติความเสี่ยงรับผู้จัดการเท่านั้น ( หรือผู้จัดการ ) ขึ้นอยู่กับ จำนวน ช่วง