نمونه‌گیری سیستماتیک یک روش نمونه‌گیری احتمالی است که در آن نمونه‌ها از یک جمعیت بزرگ‌تر بر اساس یک نقطه شروع تصادفی اما با یک فاصله ثابت و دوره‌ای انتخاب می‌شوند. این فاصله نمونه‌گیری با تقسیم اندازه جمعیت بر اندازه نمونه مورد نظر محاسبه می‌شود.
نکات کلیدی
- یک فاصله دوره‌ای ثابت نمونه‌گیری سیستماتیک را تعریف می‌کند.
- فاصله دوره‌ای ثابت، که فاصله نمونه‌گیری نامیده می‌شود، با تقسیم اندازه جمعیت بر اندازه نمونه مورد نظر محاسبه می‌شود.
- مزایای این روش‌شناسی شامل حذف پدیده انتخاب خوشه‌ای و احتمال پایین آلودگی داده است.
- معایب شامل بیش‌نمایی یا کم‌نمایی الگوهای خاص و ریسک بیشتر دستکاری داده است.
- سه نوع اصلی نمونه‌های سیستماتیک وجود دارد: نمونه‌های سیستماتیک تصادفی، نمونه‌های سیستماتیک خطی و نمونه‌های سیستماتیک دایره‌ای.
درک نمونه‌گیری سیستماتیک
وقتی به درستی روی یک جمعیت بزرگ با اندازه تعریف‌شده اجرا شود، نمونه‌گیری سیستماتیک می‌تواند به محققان، از جمله متخصصان بازاریابی و فروش، کمک کند تا یافته‌های نماینده‌ای در مورد یک گروه عظیم از افراد بدون نیاز به تماس با هر یک از آن‌ها به دست آورند. از آنجا که نمونه‌گیری تصادفی ساده از یک جمعیت می‌تواند ناکارآمد و زمان‌بر باشد، آمارشناسان به روش‌های دیگر، مانند نمونه‌گیری سیستماتیک، روی می‌آورند. انتخاب اندازه نمونه از طریق رویکرد سیستماتیک می‌تواند سریع انجام شود. هنگامی که یک نقطه شروع ثابت شناسایی شد، یک فاصله ثابت برای تسهیل انتخاب شرکت‌کنندگان انتخاب می‌شود. نمونه‌گیری سیستماتیک زمانی ترجیح داده می‌شود که ریسک دستکاری داده پایین باشد. اگر چنین ریسکی بالا باشد وقتی محقق می‌تواند طول فاصله را برای به دست آوردن نتایج مورد نظر دستکاری کند، تکنیک نمونه‌گیری تصادفی ساده مناسب‌تر خواهد بود. نمونه‌گیری سیستماتیک به دلیل سادگی‌اش در میان محققان و تحلیلگران محبوب است. محققان عموماً فرض می‌کنند نتایج نماینده اکثر جمعیت‌های عادی هستند مگر اینکه یک ویژگی تصادفی به طور نامتناسبی با هر نمونه داده nth وجود داشته باشد (که بعید است). به عبارت دیگر، جمعیت باید درجه طبیعی از تصادفی بودن را همراه با معیار انتخاب‌شده نشان دهد. اگر جمعیت نوعی الگوی استانداردشده داشته باشد، ریسک انتخاب تصادفی موارد بسیار رایج آشکارتر است. در نمونه‌گیری سیستماتیک، مانند سایر روش‌های نمونه‌گیری، باید جمعیت هدف قبل از انتخاب شرکت‌کنندگان انتخاب شود. جمعیت می‌تواند بر اساس هر تعداد ویژگی مورد نظر که با هدف مطالعه انجام‌شده مناسب است، شناسایی شود. برخی معیارهای انتخاب ممکن است شامل سن، جنسیت، نژاد، مکان، سطح تحصیلات یا حرفه باشد.
مهم
چندین روش برای نمونه‌گیری جمعیت برای استنتاج آماری وجود دارد. نمونه‌گیری سیستماتیک یک شکل از نمونه‌گیری تصادفی است.
چه زمانی از نمونه‌گیری سیستماتیک استفاده کنیم
یکی از موقعیت‌هایی که نمونه‌گیری سیستماتیک ممکن است بهترین مناسب باشد، زمانی است که جمعیت مورد مطالعه درجه‌ای از نظم یا منظم بودن نشان می‌دهد. برای مثال، اگر مشتریان ورودی به یک فروشگاه را نظرسنجی می‌کنید، نمونه‌گیری سیستماتیک به شما اجازه می‌دهد هر مشتری nth را به طور سیستماتیک انتخاب کنید و نمایندگی در زمان‌های مختلف روز یا هفته را تضمین کنید. این رویکرد به اجتناب از سوگیری‌ها که ممکن است از انتخاب تنها مشتریان ورودی در دوره‌های خاص ناشی شود، کمک می‌کند. سناریوی دیگری که نمونه‌گیری سیستماتیک می‌تواند خوب کار کند، زمانی است که اندازه جمعیت شناخته‌شده و نسبتاً بزرگ باشد. به جای لیست کردن و انتخاب تصادفی افراد از کل جمعیت، نمونه‌گیری سیستماتیک فرآیند را با انتخاب نمونه‌ها در یک ریتم ثابت ساده می‌کند. این به ویژه در مطالعات بزرگ‌مقیاس که زمان و منابع محدود هستند، مفید است، به این معنا که نیازی به صرف انرژی زیاد برای برنامه‌ریزی نمونه نیست. نمونه‌گیری سیستماتیک می‌تواند وقتی محققان می‌خواهند اطمینان حاصل کنند که نمونه به طور یکنواخت در کل جمعیت پخش شده است، استفاده شود. برای مثال، شرکتی می‌تواند هر شخص nth را از فهرست شرکت فیلترشده بر اساس نام خانوادگی انتخاب کند. اشکال دیگر نمونه‌گیری ممکن است به طور تصادفی جمعیت‌های مشابه را خوشه‌بندی کنند (یعنی افراد زیادی از بخش مالی بر اساس نحوه جمع‌آوری نمونه انتخاب شوند). علاوه بر این، نمونه‌گیری سیستماتیک مزیت سادگی و سهولت پیاده‌سازی را در مقایسه با روش‌های نمونه‌گیری دیگر ارائه می‌دهد. نیاز به محاسبه حداقل دارد و می‌تواند به راحتی با استفاده از الگوریتم‌های ساده اجرا شود، به ویژه اگر اندازه نمونه هدف و اندازه کل جمعیت شناخته‌شده باشد.
مراحل ایجاد یک نمونه سیستماتیک
می‌توانید از مراحل زیر برای ایجاد یک نمونه سیستماتیک استفاده کنید:¹
- جمعیت خود را تعریف کنید: این گروهی است که از آن نمونه‌گیری می‌کنید.
- روی اندازه نمونه تصمیم بگیرید: چند موضوع می‌خواهید/نیاز دارید از جمعیت نمونه‌گیری کنید؟
- به هر عضو جمعیت یک شماره اختصاص دهید: اگر گروهی که به آن نگاه می‌کنید شامل، مثلاً، ۱۰,۰۰۰ نفر باشد، شروع به ردیف کردن آن‌ها و دادن شماره کنید.
- فاصله نمونه‌گیری را تصمیم بگیرید: این می‌تواند با تقسیم اندازه جمعیت بر اندازه نمونه مورد نظر به دست آید.
- نقطه شروع را انتخاب کنید: این می‌تواند با انتخاب یک عدد تصادفی انجام شود.
- اعضای نمونه خود را شناسایی کنید: اگر نقطه شروع ۱۵ و فاصله نمونه ۱۰۰ داشته باشید، اولین عضو نمونه ۱۱۵ خواهد بود و به همین ترتیب.
نمونه‌هایی از نمونه‌گیری سیستماتیک
به عنوان یک مثال فرضی از نمونه‌گیری سیستماتیک، فرض کنید در جمعیتی از ۱۰,۰۰۰ نفر، یک آمارشناس هر شخص ۱۰۰ام را برای نمونه‌گیری انتخاب می‌کند. فواصل نمونه‌گیری همچنین می‌تواند سیستماتیک باشد، مانند انتخاب یک نمونه جدید برای کشیدن هر ۱۲ ساعت. به عنوان مثال دیگر، اگر بخواهید گروه تصادفی ۱,۰۰۰ نفر را از جمعیتی از ۵۰,۰۰۰ با استفاده از نمونه‌گیری سیستماتیک انتخاب کنید، همه شرکت‌کنندگان بالقوه باید در یک لیست قرار گیرند و نقطه شروع انتخاب شود. هنگامی که لیست تشکیل شد، هر شخص ۵۰ام در لیست (شروع شمارش از نقطه شروع انتخاب‌شده) به عنوان شرکت‌کننده انتخاب می‌شود، زیرا ۵۰,۰۰۰ ÷ ۱,۰۰۰ = ۵۰. برای مثال، اگر نقطه شروع انتخاب‌شده ۲۰ باشد، شخص ۶۰ام در لیست انتخاب می‌شود و سپس ۱۲۰ام و به همین ترتیب. هنگامی که به انتهای لیست رسیدید و اگر شرکت‌کنندگان اضافی نیاز باشد، شمارش به ابتدای لیست برمی‌گردد تا شمارش را تمام کند.
حقیقت سریع
برای انجام نمونه‌گیری سیستماتیک، ابتدا باید اندازه جمعیت هدف را بدانید.
انواع نمونه‌گیری سیستماتیک
به طور کلی، سه راه برای تولید نمونه سیستماتیک وجود دارد: نمونه‌گیری سیستماتیک تصادفی، نمونه‌گیری سیستماتیک خطی و نمونه‌گیری سیستماتیک دایره‌ای.
نمونه‌گیری سیستماتیک تصادفی
این شکل کلاسیک نمونه‌گیری سیستماتیک است که در آن موضوع در فاصله از پیش تعیین‌شده انتخاب می‌شود. برای مثال، اگر محقق بخواهد نمونه‌ای از ۱۰۰ دانشجو از جمعیتی از ۱,۰۰۰ انتخاب کند، می‌تواند از نمونه‌گیری سیستماتیک تصادفی با انتخاب هر دانشجوی ۱۰ام از لیستی مرتب‌شده به ترتیب تصادفی استفاده کند. این رویکرد تضمین می‌کند که هر عضو جمعیت شانس برابر برای انتخاب داشته باشد، در حالی که الگوی نمونه‌گیری سیستماتیک را حفظ می‌کند.
نمونه‌گیری سیستماتیک خطی
به جای انتخاب تصادفی فاصله نمونه‌گیری، این زمانی است که الگوی پرش پس از یک مسیر خطی ایجاد می‌شود. این به معنای آن است که به جای انتخاب هر عضو nth از جمعیت، فرآیند انتخاب یک توالی از پیش تعیین‌شده را دنبال می‌کند، مانند انتخاب هر عضو پنجم، سپس هر عضو هفتم، سپس هر عضو نهم و به همین ترتیب. نمونه‌گیری سیستماتیک خطی می‌تواند در موقعیت‌هایی مفید باشد که نظم یا توالی خاصی در جمعیت وجود دارد، مانند مکان‌های جغرافیایی در امتداد یک مسیر خطی.
نمونه‌گیری سیستماتیک دایره‌ای
این زمانی است که نمونه پس از پایان دوباره از همان نقطه شروع می‌شود. این به معنای آن است که هنگامی که فاصله نمونه‌گیری به آخرین عضو جمعیت رسید، به ابتدای آن برمی‌گردد و فرآیند انتخاب را ادامه می‌دهد. نمونه‌گیری سیستماتیک دایره‌ای اغلب در موقعیت‌هایی استفاده می‌شود که جمعیت الگوهای چرخه‌ای نشان می‌دهد یا جایی که نقطه شروع یا پایان واضحی وجود ندارد. برای مثال، اگر محققان رشد درختان در یک جنگل را مطالعه کنند، می‌توانند از نمونه‌گیری سیستماتیک دایره‌ای با انتخاب درختان در فواصل منظم در امتداد یک مسیر دایره‌ای استفاده کنند و پوشش جامع منطقه جنگل را تضمین کنند.
نمونه‌گیری سیستماتیک در برابر نمونه‌گیری خوشه‌ای
نمونه‌گیری سیستماتیک و نمونه‌گیری خوشه‌ای در نحوه کشیدن نقاط نمونه از جمعیت включشده در نمونه تفاوت دارند. نمونه‌گیری خوشه‌ای جمعیت را به خوشه‌ها تقسیم می‌کند، در حالی که نمونه‌گیری سیستماتیک از فواصل ثابت از جمعیت بزرگ‌تر برای ایجاد نمونه استفاده می‌کند. نمونه‌گیری سیستماتیک نقطه شروع تصادفی از جمعیت انتخاب می‌کند، سپس نمونه‌ای از فواصل ثابت منظم جمعیت بسته به اندازه آن گرفته می‌شود. نمونه‌گیری خوشه‌ای جمعیت را به خوشه‌ها تقسیم می‌کند و سپس نمونه تصادفی ساده از هر خوشه می‌گیرد. نمونه‌گیری خوشه‌ای نسبت به روش‌های نمونه‌گیری دیگر دقت کمتری دارد. با این حال، ممکن است هزینه‌های به دست آوردن نمونه را صرفه‌جویی کند. نمونه‌گیری خوشه‌ای یک فرآیند نمونه‌گیری دو مرحله‌ای است. ممکن است وقتی تکمیل لیست کل جمعیت دشوار باشد، استفاده شود. برای مثال، ساخت کل جمعیت مشتریان یک فروشگاه مواد غذایی برای مصاحبه دشوار است. با این حال، فرد می‌تواند زیرمجموعه تصادفی از فروشگاه‌ها ایجاد کند، که اولین گام در فرآیند است. گام دوم مصاحبه نمونه تصادفی از مشتریان آن فروشگاه‌ها است. این یک فرآیند ساده و دستی است که می‌تواند زمان و پول صرفه‌جویی کند.
اشتباهاتی که هنگام نمونه‌گیری سیستماتیک باید اجتناب کرد
یکی از تله‌های رایج که هنگام استفاده از نمونه‌گیری سیستماتیک باید مراقب آن بود، انتخاب فاصله نمونه‌گیری نامناسب است. انتخاب فاصله نمونه‌گیری خیلی کوچک ممکن است منجر به بیش‌نمونه‌گیری و افزایش خطای نمونه‌گیری شود، در حالی که انتخاب فاصله خیلی بزرگ ممکن است منجر به کم‌نمونه‌گیری و کاهش نمایندگی نمونه شود. این خطا می‌تواند با درک کامل دامنه جمعیت قبل از شروع نمونه‌گیری اجتناب شود. اشتباه دیگری که باید اجتناب کرد، عدم حساب کردن برای سوگیری‌های بالقوه معرفی‌شده توسط چارچوب نمونه‌گیری است. اگر چارچوب نمونه‌گیری نماینده جمعیت مورد علاقه نباشد، نمونه‌گیری سیستماتیک ممکن است منجر به نتایج یک طرفه می‌شود. برای مثال، اگر چارچوب نمونه‌گیری تنها افراد از گروه‌های جمعیتی خاص یا مکان‌های جغرافیایی را شامل شود، نمونه تنوع کل جمعیت را منعکس نخواهد کرد. این نوع خطا در همه اشکال نمونه‌گیری وجود دارد. نکته دیگری که باید به آن توجه کرد، حساب کردن برای حضور الگوهای سیستماتیک یا چرخه‌ها در جمعیت است. اگر الگو یا روند دوره‌ای در جمعیت وجود داشته باشد که با فاصله نمونه‌گیری همخوانی کند، بخش‌های خاصی از جمعیت ممکن است به طور سیستماتیک بیش‌نمایی یا کم‌نمایی شوند. برای مثال، تصور کنید بازیکنان تصادفی از فهرست‌های بیسبال انتخاب می‌کنید. اگر آن فهرست‌ها به ترتیب موقعیت لیست شوند، ممکن است بازیکنان از موقعیت‌های مشابه در تیم‌ها انتخاب کنید زیرا جمعیت الگوی چرخه‌ای دارد.
محدودیت‌های نمونه‌گیری سیستماتیک
یکی از ریسک‌هایی که آمارشناسان باید هنگام انجام نمونه‌گیری سیستماتیک در نظر بگیرند، نحوه سازماندهی لیستی است که با فاصله نمونه‌گیری استفاده می‌شود. اگر جمعیت قرارگرفته در لیست به صورت الگوی چرخه‌ای سازماندهی شود که با فاصله نمونه‌گیری مطابقت داشته باشد، نمونه انتخاب‌شده ممکن است جانب دارانه باشد. برای مثال، فرض کنید دپارتمان منابع انسانی شرکتی می‌خواهد نمونه‌ای از کارکنان انتخاب کند و بپرسد چگونه در مورد سیاست‌های شرکت احساس می‌کنند. کارکنان در تیم‌های ۲۰ نفره گروه‌بندی شده‌اند، با هر تیم به رهبری یک مدیر. اگر لیستی که برای انتخاب اندازه نمونه استفاده می‌شود با تیم‌ها خوشه‌بندی‌شده با هم سازماندهی شود، آمارشناس ریسک انتخاب تنها مدیران (یا هیچ مدیری) را بسته به فاصله نمونه‌گیری دارد.
چگونه نمونه‌گیری سیستماتیک انجام دهم؟
برای انجام نمونه‌گیری سیستماتیک، ابتدا اندازه کل جمعیتی که می‌خواهید از آن نمونه‌گیری کنید را تعیین کنید. سپس، نقطه شروع تصادفی انتخاب کنید و هر عضو nth را از جمعیت بر اساس فاصله نمونه‌گیری از پیش تعیین‌شده انتخاب کنید.
چه زمانی باید از نمونه‌گیری سیستماتیک استفاده کنم؟
باید از نمونه‌گیری سیستماتیک وقتی استفاده کنید که به روش ساده و کارآمد برای انتخاب نمونه نماینده از جمعیت بزرگ با ساختار شناخته‌شده و یکنواخت توزیع‌شده نیاز دارید، و وقتی randomization امکان‌پذیر یا لازم برای اهداف تحقیق شما نیست.
مزایای نمونه‌گیری سیستماتیک چیست؟
نمونه‌گیری سیستماتیک ساده برای انجام و آسان برای درک است، به همین دلیل عموماً توسط محققان ترجیح داده می‌شود. فرض مرکزی، که نتایج نماینده اکثر جمعیت‌های عادی هستند، تضمین می‌کند که کل جمعیت به طور یکنواخت نمونه‌گیری شده است. همچنین، نمونه‌گیری سیستماتیک درجه کنترل افزایش‌یافته‌ای در مقایسه با روش‌شناسی‌های نمونه‌گیری دیگر به دلیل فرآیند آن ارائه می‌دهد. نمونه‌گیری سیستماتیک همچنین عامل ریسک پایینی دارد زیرا شانس کمی وجود دارد که داده آلوده شود.
معایب نمونه‌گیری سیستماتیک چیست؟
معایب اصلی نمونه‌گیری سیستماتیک این است که اندازه جمعیت مورد نیاز است. بدون دانستن تعداد خاص شرکت‌کنندگان در جمعیت، نمونه‌گیری سیستماتیک خوب کار نمی‌کند. برای مثال، اگر آمارشناسی بخواهد سن افراد بی‌خانمان در منطقه خاصی را بررسی کند اما نتواند به طور دقیق تعداد افراد بی‌خانمان را به دست آورد، جمعیت اندازه یا نقطه شروعی نخواهد داشت. معایب دیگر این است که جمعیت باید مقدار طبیعی از تصادفی بودن را نشان دهد یا ریسک انتخاب موارد مشابه افزایش می‌یابد و هدف نمونه را شکست می‌دهد.
نمونه‌گیری خوشه‌ای و نمونه‌گیری سیستماتیک چگونه تفاوت دارند؟
نمونه‌گیری خوشه‌ای و نمونه‌گیری سیستماتیک در نحوه کشیدن نقاط نمونه از جمعیت включشده در نمونه تفاوت دارند. نمونه‌گیری خوشه‌ای جمعیت را به خوشه‌ها تقسیم می‌کند و سپس نمونه تصادفی ساده از هر خوشه می‌گیرد. نمونه‌گیری سیستماتیک نقطه شروع تصادفی از جمعیت انتخاب می‌کند، سپس نمونه‌ای از فواصل ثابت منظم جمعیت بسته به اندازه آن گرفته می‌شود. نمونه‌گیری خوشه‌ای مستعد خطای نمونه‌گیری بزرگ‌تر از نمونه‌گیری سیستماتیک است، اگرچه ممکن است فرآیند کم‌هزینه‌تری باشد.
نتیجه‌گیری
نمونه‌گیری می‌تواند راه مؤثری برای نتیجه‌گیری در مورد گروه گسترده‌ای از افراد، اقلام یا چیز دیگری از علاقه باشد. نمونه‌گیری سیستماتیک یکی از محبوب‌ترین راه‌ها برای این کار است، زیرا ارزان‌تر و کمتر زمان‌بر از گزینه‌های دیگر است. بله، بی‌نقص نیست. با این حال، اگر مجموعه داده بزرگی بدون الگوهای بین فواصل داشته باشید، نمونه‌گیری سیستماتیک قادر به ارائه نمونه‌های قابل اعتماد با هزینه نسبتاً پایین است.
نظرات کاربران