Existem vantagens e desvantagens distintas do uso da amostragem sistemática como método de amostragem estatística ao realizar pesquisas em uma população de pesquisa.
Amostragem sistemática: uma visão geral
A amostragem sistemática é mais simples e direta do que a amostragem aleatória. Também pode ser mais propício para cobrir uma ampla área de estudo. Por outro lado, a amostragem sistemática introduz certos parâmetros arbitrários nos dados. Isso pode causar super ou sub-representação de padrões particulares.
A amostragem sistemática é popular entre os pesquisadores devido à sua simplicidade. Os pesquisadores geralmente assumem que os resultados são representativos da maioria das populações normais, a menos que exista uma característica aleatória desproporcionalmente a cada "enésima" amostra de dados (o que é improvável).
Para começar, um pesquisador seleciona um número inteiro inicial no qual basear o sistema. Esse número precisa ser menor que a população como um todo (por exemplo, eles não escolhem a cada 500 jardas para amostrar um campo de futebol de 100 jardas). Após a seleção de um número, o pesquisador escolhe o intervalo ou espaços entre as amostras na população.
Principais Takeaways
- Devido à sua simplicidade, a amostragem sistemática é popular entre os pesquisadores. Outras vantagens dessa metodologia incluem a eliminação do fenômeno de seleção em cluster e a baixa probabilidade de contaminação de dados. As desvantagens incluem a super ou sub-representação de padrões particulares e um maior risco de manipulação de dados..
Exemplo de amostragem sistemática
Em uma amostra sistemática, os dados escolhidos são distribuídos igualmente. Por exemplo, em uma população de 10.000 pessoas, um estatístico pode selecionar cada centésima pessoa para amostragem. Os intervalos de amostragem também podem ser sistemáticos, como escolher uma nova amostra a cada 12 horas.
Vantagens da amostragem sistemática
Os profissionais da amostragem sistemática incluem:
Fácil de Executar e Entender
Amostras sistemáticas são relativamente fáceis de construir, executar, comparar e entender. Isso é particularmente importante para estudos ou pesquisas que operam com restrições orçamentárias rígidas.
Controle e senso de processo
Um método sistemático também fornece a pesquisadores e estatísticos um certo grau de controle e senso de processo. Isso pode ser particularmente benéfico para estudos com parâmetros estritos ou uma hipótese estritamente formada, assumindo que a amostragem seja razoavelmente construída para se ajustar a determinados parâmetros.
Seleção agrupada eliminada
A seleção em cluster, um fenômeno no qual as amostras escolhidas aleatoriamente são incomumente próximas uma da população, é eliminada na amostragem sistemática. Amostras aleatórias só podem lidar com isso aumentando o número de amostras ou executando mais de uma pesquisa. Estas podem ser alternativas caras.
Fator de baixo risco
Talvez a maior força de uma abordagem sistemática seja seu baixo fator de risco. As principais desvantagens potenciais do sistema têm uma probabilidade claramente baixa de contaminar os dados.
Desvantagens da amostragem sistemática
Também existem desvantagens neste método de pesquisa:
Assume que o tamanho da população pode ser determinado
O método sistemático assume que o tamanho da população está disponível ou pode ser razoavelmente aproximado. Por exemplo, suponha que os pesquisadores desejem estudar o tamanho dos ratos em uma determinada área. Se eles não têm idéia de quantos ratos existem, eles não podem selecionar sistematicamente um ponto de partida ou tamanho de intervalo.
Necessidade de grau natural de aleatoriedade
Uma população precisa exibir um grau natural de aleatoriedade ao longo da métrica escolhida. Se a população possui um tipo de padrão padronizado, o risco de escolher acidentalmente casos muito comuns é mais aparente.
Para uma situação hipotética simples, considere uma lista de raças favoritas de cães em que (intencionalmente ou por acidente) todos os cães com números iguais na lista eram pequenos e todos os cães estranhos eram grandes. Se o amostrador sistemático começasse com o quarto cão e escolhesse um intervalo de seis, a pesquisa ignoraria os cães grandes.
Maior risco de manipulação de dados
Existe um risco maior de manipulação de dados com amostragem sistemática, porque os pesquisadores podem construir seus sistemas para aumentar a probabilidade de alcançar um resultado desejado, em vez de permitir que os dados aleatórios produzam uma resposta representativa. Não foi possível confiar em nenhuma estatística resultante.
