O que é a Amostragem Sistemática?

A amostragem sistemática é uma espécie de estratégia de exame de probabilidade na qual indivíduos de uma população maior são escolhidos por uma fase inicial irregular, mas com um provisório fixo e ocasional. Este provisório, chamado de provisório de teste, é determinado pela divisão do tamanho da população pelo tamanho ideal do exemplo.

Apesar do exemplo da população ser escolhida antes do tempo, o exame deliberado ainda é uma idéia de ser irregular se o provisório intermitente for resolvido com antecedência e a fase inicial for arbitrária.

Como Funciona a Amostragem Sistemática

Como a amostragem arbitrária básica de uma população pode ser um desperdício e tediosa, os analistas recorrem a diferentes técnicas, por exemplo, o exame ordeiro. A escolha do tamanho de um exemplo através de uma metodologia metódica deve ser possível rapidamente. Quando uma etapa inicial fixa tiver sido reconhecida, é escolhido um intervalo constante para encorajar a escolha dos membros.

A amostragem sistemática é desejável sobre testes arbitrários básicos quando há um controle de informação geralmente seguro. Na hipótese remota de tal risco ser alto quando um especialista pode controlar a duração intermediária para adquirir resultados desejados, um procedimento de inspeção arbitrário simples seria cada vez mais apropriado.

A amostragem sistemática é bem conhecida por especialistas e examinadores como resultado da sua falta de esforço. Os analistas, na sua maioria, excepto os resultados, são ilustrativos da maioria das populacões típicas, excepto se a cada “nth” teste de informação (que é rebuscado) existir uma marca registada irregular de forma lopsidiosa. Como tal, uma população precisa mostrar um nível característico de irregularidade junto com a medida escolhida. Na hipótese de a população ter uma espécie de exemplo institucionalizado, o perigo de escolher inadvertidamente casos excepcionalmente regulares é cada vez mais óbvio.

Dentro da amostragem sistemática, da mesma forma, como em outras técnicas de inspeção, uma população objetiva deve ser escolhida antes de escolher os membros. Uma população pode ser reconhecida dependendo de qualquer número de atributos desejados que se adaptem ao motivo do exame a ser dirigido. Alguns critérios de escolha podem incorporar idade, orientação sexual, raça, área, nível de treinamento e adicionalmente a chamada.

Exemplos de Amostragem Sistemática

Como um caso teórico de Exemplos de Amostragem Sistemática, espera-se que numa população de 10.000 indivíduos, um analista escolha cada 100º indivíduo para inspecionar. Os intermédios inspectivos podem igualmente ser precisos, por exemplo, escolhendo outro exemplo a partir do qual se pode retirar em intervalos regulares.

Como outro modelo, na hipótese de você precisar escolher uma reunião arbitrária de 1.000 indivíduos de uma população de 50.000 utilizando uma inspeção eficiente, todos os membros potenciais devem ser colocados em um rundown e um estágio inicial seria escolhido. Quando o rundown é formado, cada 50º indivíduo no rundown (começando o cheque no estágio inicial escolhido) seria escolhido como membro, já que 50.000/1.000 = 50.

Por exemplo, se a etapa inicial escolhida fosse 20, o 70º indivíduo no final seria escolhido seguido pelo 120º, etc. Quando o fim do rundown era chegado e se forem necessários membros extras, os círculos de contagem até o início do rundown para completar o cheque.

 Amostragem Sistemática Versus Cluster Amostragem

A amostragem sistemática e a amostragem em cluster variam pela forma como eles extraem os focos de teste da população incorporada no exemplo. A amostragem de clusters divide a população em clusters e depois retira uma amostra aleatória simples de cada cluster.

A amostragem sistemática escolhe um estágio inicial arbitrário da população e, em seguida, um exemplo é retirado dos intermédios fixos normais da população, dependendo do seu tamanho. O grupo inspeciona as partições da população em grupos e então retira uma amostra aleatória simples de cada grupo.

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A amostragem em cluster é considerada menos precisa do que outros métodos de amostragem. No entanto, pode poupar custos na obtenção de uma amostra. A amostragem em cluster é um procedimento de amostragem em duas etapas. Pode ser utilizado quando se termina uma análise de toda a população, o que é problemático. Por exemplo, pode ser difícil construir toda a população dos clientes de um supermercado para atender.

Em qualquer caso, um indivíduo pode fazer um subconjunto irregular de lojas, que é a fase inicial simultaneamente. O avanço subsequente é atender a um exemplo arbitrário dos clientes dessas lojas. Este é um procedimento manual básico que pode reservar tempo e dinheiro.

Limitações da Amostragem Sistemática

Um perigo em que os analistas devem pensar quando lideram a amostragem sistemática inclui como é composto o rundown utilizado com o intervalo de amostragem. Caso a população definida no rundown seja composta em um projeto de repetição que combine com o intervalo de amostragem, o teste escolhido pode ser unilateral.

Por exemplo, o escritório de RH de uma organização precisa escolher um exemplo de trabalhadores e obter algumas informações sobre as abordagens da organização. Os representantes são reunidos em grupos de 20, sendo cada grupo chefiado por um administrador. Na hipótese remota de que a lista usada para escolher o tamanho do exemplo seja classificada com grupos agrupados, os perigos do analista que escolhem apenas administradores (ou nenhum chefe, por qualquer extensão da imaginação) dependem do exame provisório.