Зміст
Статистика - це інструмент, який дозволяє приймати обґрунтовані рішення. Якщо опитування виявить, що відсоток робітників у тій чи іншій місцевості не працевлаштований, молоді люди можуть включити цю цифру до свого вибору професії. Вибірка - процес, при якому дослідники випадковим чином вибирають учасників, може бути дорогим та трудомістким, особливо для великих груп вибірки. Однак систематичне відбір проб - процес, при якому дослідники відбирають репрезентативну вибірку за допомогою стандарту - може бути хорошим способом заощадити гроші. Наприклад, прокатна компанія може взяти інтерв’ю у кожного десятого клієнта, який повернеться із відео, щоб заповнити опитування.
Швидкість і зручність
Вибірка базується на відборі особин або предметів. При стандартизованій вибірці дослідники стандартизують порядок одиниць сукупності. Наприклад, верифікатор може дослідити кожну третю партію арахісу. Систематичні вибірки дуже прості, швидкі та зручні для тих, хто вже має перелік одиниць у сукупності. Статистики виграють від використання цієї вибірки при вивченні великих груп населення, оскільки вона охоплює територію рівномірно. Наприклад, якщо державний департамент вивчає, як жителі використовують сонцезахисний крем, він в ідеалі повинен мати вибірку всієї держави, а не лише зразки з деяких муніципалітетів.
Частота
Події, що відбуваються через рівні проміжки часу, періодичні. Наприклад: телевізійна програма, яка виходить кожного вівторка о 20:00, має періодичність. В одному дослідженні сукупність вибірки може мати такі характеристики. Наприклад, лосось може плавати вниз за течією річки в один і той же час щороку. Дослідники також можуть помітити закономірність періодичності. Наприклад, у регіоні може бути більше ведмедів, коли лосось спускається за течією. Однак періодичність у вибірці може не збігатися зі стандартною періодичністю.
В іншому прикладі, статистик може випадковим чином вибрати членів клубу для дослідження. Однак вибрані учасники можуть не представляти фактичну частку членів у популяції. До обраної вибірки можуть входити лише члени, які страждають на цукровий діабет, але насправді не всі регулярні особи мають такий стан. Ситуації, в яких учасники вибірки мають характеристики, які суттєво відрізняються від норм сукупності вибірки, малоймовірні, і повторення дослідження пізніше дозволить виявити відхилення у дослідженні.
Середні зразки
За даними веб-сайту Університету Стоні-Брук, пошук кількох зразків та повторення дослідження можуть збільшити шанси отримати точні глобальні результати. Наприклад, дослідник може вивчити поширеність певної хвороби серед картоплі, досліджуючи її на чотирьох різних фермах вирощування.Ферма може мати надзвичайно велику кількість збудників хвороб через погану сільськогосподарську практику. Вибравши чотири різні властивості для другого дослідження та усереднивши результати першої та другої ферм, ненормальна ферма зараз становить лише 12,5% середніх результатів замість 25%.
Вплив
Систематична вибірка - це тип імовірнісної вибірки, що означає, що дослідник повинен забезпечити, щоб вибірка однаково представляла всіх членів сукупності. Якщо ні, результати будуть спотворені, що відрізнятиметься від реальних характеристик населення. Одне дослідження може повідомляти, наприклад, що 70% жителів Кампінасу виступають проти певного страйку. Однак, якщо опитування проводитиметься лише з запитаннями студентів UNICAMP, результати будуть спотворені, оскільки опитування не представлятиме всіх у місті.
Дослідники можуть уникнути зовнішніх впливів, якщо систематично відбирати одиниці вибірки. Замість того, щоб покладатися виключно на студентів коледжів, альтернативою є зателефонувати кожному сотому мешканцю, зазначеному в телефонній книзі, та взяти у них інтерв’ю.
