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통계는 정보에 입각 한 결정을 내릴 수있는 도구입니다. 설문 조사에서 한 지역의 근로자 중 일부가 고용되지 않은 것으로 밝혀지면 젊은이들은이 수치를 자신의 직업 선택에 포함 할 수 있습니다. 연구자가 참가자를 무작위로 선택하는 프로세스 인 샘플링은 특히 대규모 샘플 그룹의 경우 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 그러나 체계적인 샘플링 (연구자들이 표준을 사용하여 대표 샘플을 선택하는 프로세스)은 비용을 절약하는 좋은 방법이 될 수 있습니다. 예를 들어, 렌탈 회사는 설문 조사를 완료하기 위해 비디오를 가지고 돌아 오는 모든 10 번째 고객을 인터뷰 할 수 있습니다.
속도와 편리함
샘플링은 개인 또는 개체의 선택을 기반으로합니다. 표준화 된 샘플링에서 연구자들은 모집단 단위를 정렬하는 방법을 표준화합니다. 예를 들어 검증자는 땅콩의 세 번째 배치를 각각 검사 할 수 있습니다. 체계적인 샘플은 모집단에 이미 단위 목록이있는 사람들에게 매우 간단하고 빠르고 편리합니다. 통계 학자들은이 표본이 지역을 균등하게 다루기 때문에 많은 인구를 연구 할 때이 표본을 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 주 부서에서 주민들이 자외선 차단제를 사용하는 방법을 연구하는 경우 일부 지방 자치 단체의 샘플이 아닌 전체주의 샘플을 보유하는 것이 이상적입니다.
회수
정기적으로 발생하는 이벤트는 주기적입니다. 예를 들어 매주 화요일 오후 8시에 방영되는 TV 프로그램은 주기적입니다. 한 연구에서 표본 모집단은 이러한 특성을 가질 수 있습니다. 예를 들어 연어는 매년 동시에 강에서 하류로 헤엄 칠 수 있습니다. 연구원들은 또한 주기성의 패턴을 발견 할 수 있습니다. 예를 들어 연어가 하류로 갈 때마다 한 지역에 더 많은 곰이있을 수 있습니다. 그러나 샘플의 주기성은 표준주기 성과 일치하지 않을 수 있습니다.
또 다른 예로, 통계학자는 연구를 위해 클럽 회원을 무작위로 선택할 수 있습니다. 그러나 선택된 참가자는 모집단의 실제 구성원 비율을 나타내지 않을 수 있습니다. 선택된 샘플에는 당뇨병이있는 회원 만 포함될 수 있지만 실제로 모든 일반인이이 질환을 가지고있는 것은 아닙니다. 표본 참가자가 표본 모집단의 규범과 매우 다른 특성을 갖는 상황은 거의 발생하지 않으며 나중에 연구를 반복하면 연구의 이상이 드러납니다.
평균 샘플
Stony Brook University 웹 사이트에 따르면 여러 샘플을 찾고 연구를 반복하면 정확한 글로벌 결과를 얻을 가능성이 높아집니다. 예를 들어, 연구원은 4 개의 다른 재배 농장에서 감자를 조사하여 감자 중 특정 질병의 유병률을 연구 할 수 있습니다.농장은 열악한 농업 관행으로 인해 매우 많은 수의 병원균을 가질 수 있습니다. 두 번째 연구를 위해 네 가지 속성을 선택하고 첫 번째와 두 번째 농장의 결과를 평균함으로써 비정상 농장은 이제 평균 결과의 25 %가 아닌 12.5 %에 불과합니다.
영향
체계적 표본 추출은 확률 적 표본 추출의 한 유형으로, 연구자는 표본이 모집단의 모든 구성원을 동등하게 대표하는지 확인해야합니다. 그렇지 않으면 결과가 왜곡되어 인구의 실제 특성과 다릅니다. 예를 들어, 한 연구에서 Campinas 거주자의 70 %가 특정 파업에 반대한다고보고 할 수 있습니다. 그러나 UNICAMP 학생들에게만 질문하여 설문 조사를 수행하면 설문 조사가 도시의 모든 사람을 대표하지 않기 때문에 결과가 왜곡됩니다.
연구자들은 체계적인 방식으로 샘플링 단위를 선택하면 외부 영향을 피할 수 있습니다. 대학생들에게만 의존하는 대신 전화 번호부에 나와있는 100 번째 거주자에게 전화를 걸어 인터뷰하는 것이 대안입니다.
