체계적인 샘플링이란?

체계적인 샘플링은 연구 할 모집단 구성원을 선택하는 방법을 결정하는 연구를 수행하는 방법입니다. 많은 연구 노력이 무작위 표본을 얻는 데 중점을 두는데, 연구 대상 집단의 모든 구성원이 동일한 선택 기회를 갖습니다. 다른 선택은 미리 결정된 크기의 모든 그룹이 동일한 선택 기회를 갖는 간단한 랜덤 샘플을 취하는 것입니다. 한 가지 대안은 연구자가 그룹의 시작 구성원을 선택한 다음이를 다른 모든 샘플을 선택하는 수단으로 사용하는 체계적인 샘플링입니다.

체육 수업에서 팀 스포츠에 참여한 사람은 아마도 체계적인 샘플링을 경험했을 것입니다. 코치는 학생들의 라인을 이끌고 다른 모든 학생을 세고 라인을 두 팀으로 나눕니다. 기본적으로 코치는 시작하는 학생으로 시작하여 다른 모든 학생을 데리고 가서 팀 1 또는 팀 2가 될 원래 그룹의 샘플을 만듭니다.

일반적으로 큰 그룹의 "다른 모든"을 선택하는 것은 비현실적입니다. 대신에 연구원들은 k 번째 요소를 결정합니다. K 는 모집단에서 피킹 사이에 건너 뛸 요소 수로 정의되며 전체 샘플 선택 프로세스에서 일정하게 유지되어야합니다. 표본을 채취 한 누군가가 표본이 1로 시작한다고 결정하면 이후 50 번째 요소가 표본의 일부로 그려 질 것입니다. k 는 50입니다. 표본 추출기는 도달 할 때까지 1,51, 101, 151 등을 당기거나 테스트합니다. 그룹의 끝.

통계에서 간단한 랜덤 샘플이 종종 선호되는데, 그 중 하나가 필요한 연산이 많기 때문에 더 많은 정보를 평가할 수 있습니다. 체계적인 샘플링은 품질 관리와 같은 이유로 인구에 대한 정보를 결정하는 데 매우 유용하고 적합합니다. 표본이 완전히 무작위 화되지는 않았지만 무작위성에 대한 더 나은 근사치 중 하나 일 수 있음을 지적하는 것이 중요합니다.

체계적인 표본의 정확성은 대부분 모집단을 대표하는 표본 크기를 선택하는 데 달려 있습니다. 즉, k 는 연구원이나 테스터에게 일반 인구에서 일어나는 일을 알려주는 적절한 표본 크기를 만들 수있을 정도로 작아야합니다. K 는 너무 작거나 선택하는 그룹이 매우 커서 테스트하기에 비실용적이고 비쌀 수 있습니다. 체계적인 샘플은 테스트 대상에 따라 사람, 동물 또는 사물로 구성 될 수 있습니다.

체계적인 샘플링은 제조 과정에서 자주 나타납니다. 많은 공장에서 k 번째 제품마다 라인을 자동으로 검사하거나 끌어옵니다. 특히 일부 식품 제조업체는이를 높은 수준의 품질 관리를 입증하기위한 판매 지점으로 사용합니다.