L'utilisation de l'échantillonnage systématique comme méthode d'échantillonnage statistique présente des avantages et des inconvénients distincts lors de la recherche d'une population d'enquête.
Échantillonnage systématique: un aperçu
L'échantillonnage systématique est plus simple et plus simple que l'échantillonnage aléatoire. Il peut également être plus propice à couvrir une vaste zone d'étude. En revanche, l'échantillonnage systématique introduit certains paramètres arbitraires dans les données. Cela peut entraîner une surreprésentation ou une sous-représentation de motifs particuliers.
L'échantillonnage systématique est populaire auprès des chercheurs en raison de sa simplicité. Les chercheurs supposent généralement que les résultats sont représentatifs de la plupart des populations normales, à moins qu'une caractéristique aléatoire n'existe de manière disproportionnée avec chaque "nième" échantillon de données (ce qui est peu probable).
Pour commencer, un chercheur sélectionne un entier de départ sur lequel baser le système. Ce nombre doit être inférieur à la population dans son ensemble (par exemple, ils ne choisissent pas tous les 500 mètres pour échantillonner un terrain de football de 100 mètres). Après qu'un nombre a été sélectionné, le chercheur choisit l'intervalle ou les espaces entre les échantillons dans la population.
Points clés à retenir
- En raison de sa simplicité, l'échantillonnage systématique est populaire auprès des chercheurs.Les autres avantages de cette méthodologie incluent l'élimination du phénomène de sélection en grappes et une faible probabilité de contamination des données.Les inconvénients incluent une surreprésentation ou une sous-représentation de modèles particuliers et un plus grand risque de manipulation des données..
Exemple d'échantillonnage systématique
Dans un échantillon systématique, les données choisies sont réparties uniformément. Par exemple, dans une population de 10 000 personnes, un statisticien peut sélectionner une personne sur 100 pour l'échantillonnage. Les intervalles d'échantillonnage peuvent également être systématiques, comme le choix d'un nouvel échantillon toutes les 12 heures.
Avantages de l'échantillonnage systématique
Les avantages de l'échantillonnage systématique comprennent:
Facile à exécuter et à comprendre
Les échantillons systématiques sont relativement faciles à construire, à exécuter, à comparer et à comprendre. Ceci est particulièrement important pour les études ou enquêtes qui fonctionnent avec des contraintes budgétaires strictes.
Contrôle et sens du processus
Une méthode systématique fournit également aux chercheurs et aux statisticiens un certain degré de contrôle et de sens du processus. Cela pourrait être particulièrement bénéfique pour les études avec des paramètres stricts ou une hypothèse étroitement formée, en supposant que l'échantillonnage est raisonnablement construit pour s'adapter à certains paramètres.
Sélection groupée éliminée
La sélection en grappes, un phénomène dans lequel les échantillons choisis au hasard sont inhabituellement rapprochés dans une population, est éliminée dans l'échantillonnage systématique. Les échantillons aléatoires ne peuvent y faire face qu'en augmentant le nombre d'échantillons ou en exécutant plus d'une enquête. Il peut s'agir d'alternatives coûteuses.
Facteur de risque faible
La plus grande force d'une approche systématique est peut-être son faible facteur de risque. Les principaux inconvénients potentiels du système entraînent une probabilité nettement faible de contamination des données.
Inconvénients de l'échantillonnage systématique
Il y a aussi des inconvénients à cette méthode de recherche:
Suppose que la taille de la population peut être déterminée
La méthode systématique suppose que la taille de la population est disponible ou peut être raisonnablement estimée. Par exemple, supposons que les chercheurs souhaitent étudier la taille des rats dans une zone donnée. S'ils n'ont aucune idée du nombre de rats, ils ne peuvent pas systématiquement sélectionner un point de départ ou une taille d'intervalle.
Besoin de degré naturel de hasard
Une population doit présenter un degré aléatoire naturel le long de la métrique choisie. Si la population a un type de schéma standardisé, le risque de choisir accidentellement des cas très courants est plus apparent.
Pour une situation hypothétique simple, considérez une liste de races de chiens préférées où (intentionnellement ou par accident) chaque chien numéroté uniformément sur la liste était petit et chaque chien impair était grand. Si l'échantillonneur systématique commençait avec le quatrième chien et choisissait un intervalle de six, l'enquête ignorerait les gros chiens.
Risque accru de manipulation des données
Il y a un plus grand risque de manipulation des données avec l'échantillonnage systématique parce que les chercheurs pourraient être en mesure de construire leurs systèmes pour augmenter la probabilité d'atteindre un résultat cible plutôt que de laisser les données aléatoires produire une réponse représentative. Aucune statistique résultante n'a pu être approuvée.
