Жүйелі іріктеу: артықшылықтары мен кемшіліктері
Жауапты популяцияны зерттеу кезінде статистикалық іріктеу әдісі ретінде жүйелі іріктеуді пайдаланудың ерекше артықшылықтары мен кемшіліктері бар.
Жүйелі іріктеу: шолу
Жүйелі іріктеу кездейсоқ іріктеуге қарағанда қарапайым және қарапайым. Сондай-ақ, бұл зерттеу аймағын кеңінен қамтуы мүмкін. Екінші жағынан, жүйелі іріктеу деректерге белгілі бір ерікті параметрлерді енгізеді. Бұл белгілі бір үлгілерді артық немесе жеткіліксіз көрсетуге әкелуі мүмкін.
Жүйелік іріктеу қарапайымдылығымен зерттеушілерге ұнайды. Зерттеушілер, әдетте, кездейсоқ сипаттама диспропорционалды түрде әр «n-ші» деректер үлгісінде болмаса (бұл екіталай), көптеген популяциялардың өкілдері деп санайды.
Бастау үшін зерттеуші жүйені негіздейтін бастапқы бүтін санды таңдайды. Бұл сан жалпы тұрғындардан аз болуы керек (мысалы, олар 100 ярдтық футбол алаңына іріктеу үшін әр 500-ші аулаларды жинамайды). Нөмір таңдалғаннан кейін зерттеуші интервалды немесе популяциядағы үлгілер арасындағы бос орынды таңдайды.
Негізгі өнімдер
- Қарапайымдылығына байланысты жүйелі іріктеу зерттеушілерге ұнайды.
- Осы әдістеменің басқа артықшылықтарына кластерлік іріктеу құбылысын жою және мәліметтердің ластану ықтималдығының төмендігі жатады.
- Кемшіліктерге белгілі бір заңдылықтардың шамадан тыс немесе аз ұсынылуы және деректерді манипуляциялаудың үлкен қаупі жатады.
Жүйелік іріктеу мысалы
Жүйелік таңдамада таңдалған мәліметтер біркелкі бөлінеді. Мысалы, 10000 адамда статист іріктеу үшін әрбір 100-ші адамды таңдай алады. Іріктеу аралықтары жүйелі болуы мүмкін, мысалы, әр 12 сағат сайын бір жаңа үлгі таңдау.
Жүйелі іріктеудің артықшылықтары
Жүйелі іріктеудің оң жақтарына мыналар жатады:
Орындау және түсіну оңай
Жүйелік үлгілерді құрастыру, орындау, салыстыру және түсіну салыстырмалы түрде қарапайым. Бұл әсіресе бюджеттік шектеулермен жұмыс жасайтын зерттеулер немесе сауалнамалар үшін өте маңызды.
Процесті басқару және сезім
Жүйелі әдіс зерттеушілер мен статисттерге процестің бақылау және сезіну дәрежесін береді. Бұл, әсіресе, қатаң параметрлері бар немесе тар қалыптасқан гипотезасы бар зерттеулер үшін пайдалы болуы мүмкін, егер іріктеу белгілі бір параметрлерге сәйкес жасалған болса.
Кластерлік таңдау жойылды
Жүйелі іріктеу кезінде кездейсоқ таңдалған үлгілер популяцияда сирек жақын болатын құбылыс кластерлік іріктеу жойылады. Кездейсоқ үлгілер мұны тек үлгілер санын көбейту немесе бірнеше зерттеу жүргізу арқылы шеше алады. Бұл қымбат балама болуы мүмкін.
Төмен қауіпті фактор
Жүйелі тәсілдің ең үлкен күші оның төмен тәуекел факторы болуы мүмкін. Жүйенің алғашқы ықтимал кемшіліктері деректердің ластану ықтималдығының айқын төмендігіне ие.
Жүйелі іріктеудің кемшіліктері
Бұл зерттеу әдісінің кемшіліктері де бар:
Халықтың санын анықтауға болады деп болжайды
Жүйелік әдіс популяцияның саны қол жетімді немесе олардың шамаланған болуы мүмкін деп болжайды. Мысалы, зерттеушілер белгілі бір аймақтағы егеуқұйрықтардың мөлшерін зерттегісі келеді делік. Егер оларда қанша егеуқұйрық бар екендігі туралы ешқандай түсінік болмаса, олар жүйелі түрде бастапқы нүктені немесе аралық өлшемін таңдай алмайды.
Табиғи кездейсоқтықтың қажеттілігі
Халық таңдалған метрика бойынша кездейсоқтықтың табиғи дәрежесін көрсетуі керек. Егер популяцияда стандартталған үлгі түрі болса, кездейсоқ өте кең таралған жағдайларды таңдау қаупі көбірек көрінеді.
Қарапайым гипотетикалық жағдай үшін тізімдегі барлық біркелкі нөмірленген иттер аз және тақ тақталар үлкен болған сүйікті ит тұқымдарының тізімін қарастырыңыз (әдейі немесе кездейсоқ). Егер жүйелі іріктегіш төртінші иттен басталып, алты аралықты таңдаса, сауалнама ірі иттерді өткізіп жібереді.
Деректермен жұмыс жасаудың үлкен қаупі
Жүйелі іріктеу кезінде деректерді манипуляциялаудың үлкен қаупі бар, өйткені зерттеушілер кездейсоқ деректердің репрезентативті жауап беруіне жол бермей, мақсатты нәтижеге жету ықтималдығын арттыру үшін өз жүйелерін құра алады. Кез келген алынған статистикаға сену мүмкін емес.