체계적인 샘플링이란 무엇입니까?

체계적인 샘플링은 연구 할 인구의 구성원을 선택하는 방법을 결정하는 연구를 수행하는 방법입니다. 많은 연구 노력은 연구중인 인구의 모든 구성원이 선택 될 가능성이 같은 임의의 샘플을 얻는 데 중점을 둡니다. 또 다른 선택은 미리 결정된 크기의 모든 그룹이 선택 될 가능성이 같은 간단한 무작위 샘플을 취하는 것입니다. 한 가지 대안은 체계적인 샘플링이며, 여기서 연구원은 그룹의 시작 구성원을 선택한 다음 다른 모든 샘플을 선택하는 수단으로 사용합니다.

체육 수업에서 팀 스포츠에 참여한 사람은 아마도 체계적인 샘플링을 경험했을 것입니다. 코치는 학생들의 라인을 따라 다른 모든 학생을 세고 두 팀으로 나뉩니다. 본질적으로 코치는 시작 학생으로 시작하여 다른 모든 학생을 데리고 팀원 1 또는 팀 2가 될 원래 그룹의 샘플을 만듭니다.

대개 대규모 그룹의“모든”를 선택하는 것은 비현실적입니다. 대신, 연구자들은 kth 요소를 결정합니다. k 는 픽 사이에 건너 뛸 수있는 모집단의 요소 수로 정의되며 전체 샘플 선택 프로세스에 대해 일정하게 유지되어야합니다. 샘플을 복용하는 사람이 샘플이 샘플의 일부로 1 개 및 50 번째 요소로 시작한다고 결정하면 k 는 50입니다. 샘플러는 그룹의 끝에 도달 할 때까지 1,51, 101, 151 등을 당기거나 테스트합니다.

통계에서는 간단한 랜덤 샘플이 종종 필요한 작업이 필요한 작업이 많기 때문에 종종 선호되므로 무언가에 대한 더 많은 정보를 평가할 수 있습니다. 체계적인 샘플링은 품질 관리와 같은 이유로 인구에 대한 정보를 결정하기 위해 매우 유용하고 적합합니다. OU를 가리키는 것이 중요합니다t 샘플이 완전히 무작위 화되지는 않지만 무작위성의 더 나은 근사치 중 하나 일 수 있습니다.

체계적인 샘플의 정확도는 대부분 인구를 대표하는 샘플 크기를 선택하는 데 달려 있습니다. 이것은 k 가 연구원이나 테스터에게 일반 인구에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알려주는 적절한 표본 크기를 만들기에 충분히 작아야한다는 것을 의미합니다. k 는 너무 작거나 선택한 그룹이 매우 크며 비현실적이고 테스트 비용이 많이들 수 있습니다. 체계적인 샘플은 테스트중인 내용에 따라 사람, 동물 또는 사물 일 수 있습니다.

체계적인 샘플링은 제조에서 자주 나타납니다. 많은 공장들이 모든 kth 제품마다 라인에서 자동으로 검사하거나 그려집니다. 특히 일부 식품 제조업체는이를 높은 표준의 품질 관리를 보여주는 판매 지점으로 사용합니다.