Campionamento sistematico

Che cos'è il campionamento sistematico?

Il campionamento sistematico è un tipo di metodo di campionamento probabilistico in cui i membri del campione di una popolazione più ampia vengono selezionati in base a un punto di partenza casuale ma con un intervallo periodico. Questo intervallo, chiamato intervallo di campionamento, viene calcolato dividendo la dimensione della popolazione per la dimensione del campione desiderata. Nonostante la popolazione campione sia stata selezionata in anticipo, il campionamento sistematico è ancora pensato come casuale se l'intervallo periodico è determinato in anticipo e il punto di partenza è casuale.

Punti chiave

• Il campionamento sistematico è un metodo di campionamento probabilistico in cui un campione casuale, con un intervallo periodico fisso, è selezionato da una popolazione più ampia.
• L'intervallo periodico fisso, chiamato intervallo di campionamento, viene calcolato dividendo la dimensione della popolazione per la dimensione del campione desiderata.
• Altri vantaggi di questa metodologia includono l'eliminazione del fenomeno della selezione cluster e una bassa probabilità di contaminazione dei dati.
• Gli svantaggi includono una rappresentazione eccessiva o insufficiente di particolari modelli e un rischio maggiore di manipolazione dei dati.

Campionamento sistematico

Comprendere il campionamento sistematico

Poiché il semplice campionamento casuale di una popolazione può essere inefficiente e richiedere molto tempo, gli statistici si rivolgono ad altri metodi, come il campionamento sistematico. La scelta di una dimensione del campione attraverso un approccio sistematico può essere eseguita rapidamente. Una volta individuato un punto di partenza fisso, viene selezionato un intervallo costante per facilitare la selezione dei partecipanti.

Il campionamento sistematico è preferibile al semplice campionamento casuale quando vi è un basso rischio di manipolazione dei dati. Se tale rischio è elevato quando un ricercatore può manipolare la lunghezza dell'intervallo per ottenere i risultati desiderati, una semplice tecnica di campionamento casuale sarebbe più appropriata.

Il campionamento sistematico è popolare tra ricercatori e analisti per la sua semplicità. I ricercatori generalmente presumono che i risultati siano rappresentativi della maggior parte delle popolazioni normali a meno che non esista una caratteristica casuale sproporzionatamente con ogni " n th" campione di dati (che è improbabile). In altre parole, una popolazione deve esibire un grado naturale di casualità lungo la metrica scelta. Se la popolazione ha un tipo di modello standardizzato, il rischio di scegliere accidentalmente casi molto comuni è più evidente.

All'interno del campionamento sistematico, come con altri metodi di campionamento, una popolazione target deve essere selezionata prima di selezionare i partecipanti. Una popolazione può essere identificata in base a un numero qualsiasi di caratteristiche desiderate che si adattano allo scopo dello studio condotto. Alcuni criteri di selezione possono includere età, Genere, corsa, Posizione, livello di istruzione e/o professione.

Esistono diversi metodi per campionare una popolazione per l'inferenza statistica; il campionamento sistematico è una forma di campionamento casuale.

Esempi di campionamento sistematico

Come esempio ipotetico di campionamento sistematico, supponiamo che in una popolazione di 10, 000 persone, uno statistico seleziona ogni 100 persone per il campionamento. Gli intervalli di campionamento possono anche essere sistematici, come la scelta di un nuovo campione da cui attingere ogni 12 ore.

Come altro esempio, se volessi selezionare un gruppo casuale di 1, 000 persone su una popolazione di 50, 000 utilizzando il campionamento sistematico, tutti i potenziali partecipanti devono essere inseriti in un elenco e verrà selezionato un punto di partenza. Una volta formata la lista, ogni 50 persone sulla lista (a partire dal punto di partenza selezionato) verrebbe scelto come partecipante, dal 50, 000/1, 000 =50.

Per esempio, se il punto di partenza selezionato era 20, verrebbe scelta la 70esima persona della lista seguita dalla 120esima, e così via. Una volta raggiunta la fine della lista e se sono necessari ulteriori partecipanti, il conteggio torna all'inizio dell'elenco per terminare il conteggio.

Per effettuare un campionamento sistematico, i ricercatori devono prima conoscere la dimensione della popolazione target.

Campionamento sistematico vs. campionamento a grappolo

Il campionamento sistematico e il campionamento a grappolo differiscono nel modo in cui estraggono i punti campione dalla popolazione inclusa nel campione. Il campionamento a grappolo suddivide la popolazione in grappoli, mentre il campionamento sistematico utilizza intervalli fissi dalla popolazione più ampia per creare il campione.

Il campionamento sistematico seleziona un punto di partenza casuale dalla popolazione, e quindi viene prelevato un campione da intervalli regolari fissi della popolazione a seconda della sua dimensione. Il campionamento a cluster divide la popolazione in cluster e quindi preleva un semplice campione casuale da ciascun cluster.

Il campionamento a grappolo è considerato meno preciso di altri metodi di campionamento. Però, può risparmiare sui costi per ottenere un campione. Il campionamento a grappolo è una procedura di campionamento in due fasi. Può essere utilizzato quando è difficile completare un elenco dell'intera popolazione. Per esempio, potrebbe essere difficile ricostruire l'intera popolazione dei clienti di un negozio di alimentari da intervistare.

Però, una persona potrebbe creare un sottoinsieme casuale di negozi, che è il primo passo nel processo. Il secondo passo è intervistare un campione casuale dei clienti di quei negozi. Questo è un semplice processo manuale che può far risparmiare tempo e denaro.

Limiti del campionamento sistematico

Un rischio che gli statistici devono considerare quando conducono un campionamento sistematico riguarda il modo in cui è organizzato l'elenco utilizzato con l'intervallo di campionamento. Se la popolazione inserita nell'elenco è organizzata secondo uno schema ciclico che corrisponde all'intervallo di campionamento, il campione selezionato può essere distorto.

Per esempio, il dipartimento delle risorse umane di un'azienda desidera selezionare un campione di dipendenti e chiedere come si sentono riguardo alle politiche aziendali. I dipendenti sono raggruppati in squadre di 20, con ogni squadra guidata da un manager. Se l'elenco utilizzato per selezionare la dimensione del campione è organizzato con team raggruppati insieme, lo statistico rischia di scegliere solo manager (o nessun manager) a seconda dell'intervallo di campionamento.

Quali sono i vantaggi del campionamento sistematico?

Il campionamento sistematico è semplice da condurre e facile da capire, ecco perché è generalmente favorito dai ricercatori. L'ipotesi centrale che i risultati rappresentano la maggioranza delle popolazioni normali, garantisce che l'intera popolazione sia campionata in modo uniforme. Anche, il campionamento sistematico fornisce un maggiore grado di controllo rispetto ad altre metodologie di campionamento a causa del suo processo. Il campionamento sistematico comporta anche un basso fattore di rischio perché c'è una bassa probabilità che i dati possano essere contaminati.

Quali sono gli svantaggi del campionamento sistematico?

Il principale svantaggio del campionamento sistematico è che è necessaria la dimensione della popolazione. Senza conoscere il numero specifico di partecipanti in una popolazione, il campionamento sistematico non funziona bene. Per esempio, se uno statistico desidera esaminare l'età dei senzatetto in una regione specifica ma non può ottenere con precisione quanti senzatetto ci sono, allora non avranno una dimensione della popolazione o un punto di partenza. Un altro svantaggio è che la popolazione ha bisogno di mostrare una naturale quantità di casualità, altrimenti aumenta il rischio di scegliere istanze simili, vanificare lo scopo del campione.

In cosa differiscono il campionamento a cluster e sistematico?

Il campionamento a grappolo e il campionamento sistematico differiscono nel modo in cui estraggono i punti campione dalla popolazione inclusa nel campione. Il campionamento a cluster divide la popolazione in cluster e quindi preleva un semplice campione casuale da ciascun cluster. Il campionamento sistematico seleziona un punto di partenza casuale dalla popolazione, e quindi viene prelevato un campione da intervalli regolari fissi della popolazione a seconda della sua dimensione. Il campionamento a cluster è suscettibile di un errore di campionamento maggiore rispetto al campionamento sistematico, sebbene possa essere un processo più economico.