Systematische Probenahme
Was ist systematische Stichprobenziehung?
Systematische Abtastung ist eine Art von Wahrscheinlichkeitsprobenahmeverfahren, bei dem Proben Mitglieder aus einer größeren Population ausgewählt werden, nach einem Zufallsstartpunkt, aber mit einem festen, periodischen Intervall. Dieses Intervall, das als Stichprobenintervall bezeichnet wird, wird berechnet, indem die Populationsgröße durch die gewünschte Stichprobengröße geteilt wird. Obwohl die Stichprobenpopulation im Voraus ausgewählt wurde, wird die systematische Stichprobenziehung immer noch als zufällig angesehen, wenn das periodische Intervall im Voraus festgelegt wird und der Ausgangspunkt zufällig ist.
Die zentralen Thesen
- Die systematische Stichprobenziehung ist ein Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren, bei dem eine Zufallsstichprobe mit einem festen periodischen Intervall aus einer größeren Grundgesamtheit ausgewählt wird.
- Das feste periodische Intervall, das als Stichprobenintervall bezeichnet wird, wird berechnet, indem die Populationsgröße durch die gewünschte Stichprobengröße geteilt wird.
- Weitere Vorteile dieser Methodik sind die Eliminierung des Phänomens der geclusterten Selektion und eine geringe Wahrscheinlichkeit einer Kontaminierung von Daten.
- Nachteile sind die Über- oder Unterdarstellung bestimmter Muster und ein höheres Risiko der Datenmanipulation.
Grundlegendes zur systematischen Probenahme
Da eine einfache Zufallsstichprobe einer Grundgesamtheit ineffizient und zeitaufwändig sein kann, wenden sich Statistiker anderen Methoden zu, beispielsweise der systematischen Stichprobenziehung. Die Auswahl einer Stichprobengröße durch einen systematischen Ansatz kann schnell erfolgen. Sobald ein fester Ausgangspunkt identifiziert wurde, wird ein konstantes Intervall gewählt, um die Teilnehmerauswahl zu erleichtern.
Eine systematische Stichprobenziehung ist einer einfachen Zufallsstichprobe vorzuziehen, wenn ein geringes Risiko der Datenmanipulation besteht. Wenn ein solches Risiko hoch ist, wenn ein Forscher die Intervalllänge manipulieren kann, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, wäre eine einfache Zufallsstichprobentechnik angemessener.
Bevölkerung, es sei denn ein zufälliges Merkmal proportional mit jedem „existiert n – ten“ Datenprobe (was unwahrscheinlich ist). Mit anderen Worten, eine Population muss entlang der gewählten Metrik einen natürlichen Grad an Zufälligkeit aufweisen. Wenn die Bevölkerung eine Art standardisiertes Muster aufweist, ist das Risiko, versehentlich sehr häufige Fälle auszuwählen, offensichtlicher.
Bei der systematischen Stichprobenziehung muss wie bei anderen Stichprobenverfahren vor der Auswahl der Teilnehmer eine Zielpopulation ausgewählt werden. Eine Population kann basierend auf einer beliebigen Anzahl von gewünschten Merkmalen identifiziert werden, die dem Zweck der durchgeführten Studie entsprechen. Einige Auswahlkriterien können Alter, Geschlecht, Rasse, Standort, Bildungsniveau und/oder Beruf sein.
Es gibt verschiedene Methoden, um eine Population zur statistischen Inferenz abzutasten. Die systematische Stichprobe ist eine Form der Zufallsstichprobe.
Beispiele für systematisches Sampling
Als hypothetisches Beispiel für eine systematische Stichprobe wird angenommen, dass bei einer Bevölkerung von 10.000 Personen ein Statistiker jede 100. Person für die Stichprobe auswählt. Die Probenahmeintervalle können auch systematisch sein, z. B. indem alle 12 Stunden eine neue Probe gezogen wird.
Wenn Sie als weiteres Beispiel eine zufällige Gruppe von 1.000 Personen aus 50.000 Einwohnern mithilfe systematischer Stichproben auswählen möchten, müssen alle potenziellen Teilnehmer in eine Liste aufgenommen und ein Ausgangspunkt ausgewählt werden. Sobald die Liste erstellt wurde, würde jede 50. Person auf der Liste (beginnend mit der Zählung am ausgewählten Startpunkt) als Teilnehmer ausgewählt, da 50.000/1.000 = 50.
Wenn der ausgewählte Startpunkt beispielsweise 20 war, würde die 70. Person auf der Liste ausgewählt, gefolgt von der 120. und so weiter. Sobald das Ende der Liste erreicht ist und zusätzliche Teilnehmer benötigt werden, wird die Zählung an den Anfang der Liste geschleift, um die Zählung abzuschließen.
Systematische Stichproben vs. Cluster-Sampling
Systematische Stichprobenziehung und Clusterstichprobe unterscheiden sich darin, wie sie Stichprobenpunkte aus der in die Stichprobe einbezogenen Grundgesamtheit ziehen. Bei der Clusterstichprobe wird die Grundgesamtheit in Cluster unterteilt, während bei der systematischen Stichprobenziehung feste Intervalle aus der größeren Grundgesamtheit verwendet werden, um die Stichprobe zu erstellen.
Bei der systematischen Stichprobenziehung wird ein zufälliger Startpunkt aus der Grundgesamtheit ausgewählt, und dann wird eine Stichprobe aus regelmäßigen festen Intervallen der Grundgesamtheit in Abhängigkeit von ihrer Größe gezogen. Bei der Clusterstichprobe wird die Bevölkerung in Cluster unterteilt und dann aus jedem Cluster eine einfache Zufallsstichprobe gezogen.
Cluster-Sampling gilt als weniger präzise als andere Stichprobenverfahren. Es können jedoch Kosten bei der Beschaffung einer Probe gespart werden. Cluster-Sampling ist ein zweistufiges Sampling-Verfahren. Es kann verwendet werden, wenn es schwierig ist, eine Liste der gesamten Bevölkerung zu erstellen . Zum Beispiel könnte es schwierig sein, die gesamte Population der Kunden eines Lebensmittelgeschäfts zu befragen.
Eine Person könnte jedoch eine zufällige Teilmenge von Geschäften erstellen, was der erste Schritt in diesem Prozess ist. Der zweite Schritt besteht darin, eine zufällige Stichprobe der Kunden dieser Geschäfte zu befragen. Dies ist ein einfacher manueller Vorgang, der Zeit und Geld sparen kann.
Einschränkungen der systematischen Probenahme
Ein Risiko, das Statistiker bei der Durchführung systematischer Stichproben berücksichtigen müssen, besteht darin, wie die mit dem Stichprobenintervall verwendete Liste organisiert ist. Wenn die in die Liste aufgenommene Grundgesamtheit in einem zyklischen Muster organisiert ist, das dem Stichprobenintervall entspricht, kann die ausgewählte Stichprobe verzerrt sein.
Zum Beispiel möchte die Personalabteilung eines Unternehmens eine Stichprobe von Mitarbeitern auswählen und fragen, wie sie zu den Unternehmensrichtlinien stehen. Die Mitarbeiter werden in 20-köpfige Teams eingeteilt, wobei jedes Team von einem Manager geleitet wird. Wenn die zur Auswahl der Stichprobengröße verwendete Liste mit zusammengeclusterten Teams organisiert ist, riskiert der Statistiker, je nach Stichprobenintervall nur Manager (oder überhaupt keine Manager) auszuwählen.
Häufig gestellte Fragen
Was sind die Vorteile der systematischen Probenahme?
Die systematische Probenahme ist zu einfach durchzuführen und leicht zu verstehen, weshalb sie von Forschern im Allgemeinen bevorzugt wird. Die zentrale Annahme, dass die Ergebnisse die Mehrheit der Normalpopulationen repräsentieren, garantiert, dass die gesamte Population gleichmäßig beprobt wird. Außerdem bietet die systematische Probenahme aufgrund ihres Prozesses im Vergleich zu anderen Probenahmemethoden ein erhöhtes Maß an Kontrolle. Die systematische Probenahme birgt auch einen geringen Risikofaktor, da die Wahrscheinlichkeit einer Kontaminierung der Daten gering ist.
Was sind die Nachteile der systematischen Stichprobenziehung?
Der Hauptnachteil der systematischen Stichprobenziehung besteht darin, dass die Größe der Bevölkerung benötigt wird. Ohne die genaue Anzahl der Teilnehmer in einer Population zu kennen, funktioniert eine systematische Stichprobenziehung nicht gut. Wenn ein Statistiker beispielsweise das Alter von Obdachlosen in einer bestimmten Region untersuchen möchte, aber nicht genau ermitteln kann, wie viele Obdachlose es gibt, hat er weder eine Bevölkerungsgröße noch einen Ausgangspunkt. Ein weiterer Nachteil besteht darin, dass die Population ein natürliches Maß an Zufälligkeit aufweisen muss, da sonst das Risiko erhöht wird, ähnliche Instanzen zu wählen, wodurch der Zweck der Stichprobe zunichte gemacht wird.
Wie unterscheiden sich Cluster und systematisches Sampling?
Cluster-Sampling und systematisches Sampling unterscheiden sich darin, wie sie Stichprobenpunkte aus der in die Stichprobe einbezogenen Population ziehen. Bei der Clusterstichprobe wird die Bevölkerung in Cluster unterteilt und dann aus jedem Cluster eine einfache Zufallsstichprobe gezogen. Bei der systematischen Stichprobenziehung wird ein zufälliger Startpunkt aus der Grundgesamtheit ausgewählt, und dann wird eine Stichprobe aus regelmäßigen festen Intervallen der Grundgesamtheit in Abhängigkeit von ihrer Größe gezogen. Das Cluster-Sampling ist anfällig für einen größeren Stichprobenfehler als das systematische Sampling, obwohl es ein billigerer Prozess sein kann.