Pengambilan sampel sistematis: kelebihan dan kekurangan

Ada keuntungan dan kerugian yang berbeda dari menggunakan pengambilan sampel sistematis sebagai metode pengambilan sampel statistik ketika melakukan penelitian terhadap populasi survei.

Apa ?

Pengambilan sampel sistematis lebih sederhana dan lebih mudah daripada pengambilan sampel acak. Ini juga bisa lebih kondusif untuk mencakup area studi yang luas. Di sisi lain, pengambilan sampel sistematis memasukkan parameter arbitrer tertentu dalam data. Hal ini dapat menyebabkan pola tertentu terlalu atau kurang terwakili.

Sampling sistematis populer di kalangan peneliti karena kesederhanaannya. Para peneliti umumnya berasumsi bahwa hasil tersebut mewakili sebagian besar populasi normal, kecuali jika terdapat karakteristik acak yang tidak proporsional dengan setiap sampel data “n” (yang kemungkinannya kecil).

Untuk memulai, seorang peneliti memilih bilangan bulat awal yang menjadi dasar sistem. Jumlah ini harus lebih kecil dari populasi secara keseluruhan (misalnya, mereka tidak mengambil setiap 500 yard sebagai sampel untuk lapangan sepak bola 100 yard). Setelah nomor dipilih, peneliti mengambil interval, atau spasi antar sampel dalam populasi.

Poin Penting

  • Karena kesederhanaannya, pengambilan sampel sistematis populer di kalangan peneliti.
  • Keuntungan lain dari metodologi ini termasuk menghilangkan fenomena seleksi berkerumun dan kemungkinan kecil mencemari data.
  • Kekurangannya mencakup representasi berlebihan atau kurang dari pola tertentu dan risiko manipulasi data yang lebih besar.

Contoh Pengambilan Sampel Sistematis

Dalam sampel yang sistematis, data yang dipilih didistribusikan secara merata. Misalnya, dalam populasi 10.000 orang, ahli statistik mungkin memilih setiap orang ke-100 untuk pengambilan sampel. Interval pengambilan sampel juga bisa sistematis, seperti memilih satu sampel baru setiap 12 jam.

Keuntungan Sampling Sistematis

Keuntungan dari pengambilan sampel sistematis meliputi:

Mudah Dieksekusi dan Dipahami

Sampel sistematis relatif mudah untuk dibuat, dijalankan, dibandingkan, dan dipahami. Ini terutama penting untuk studi atau survei yang beroperasi dengan kendala anggaran yang ketat.

Kontrol dan Rasa Proses

Sebuah metode sistematis juga memberikan peneliti dan ahli statistik dengan tingkat kontrol dan rasa proses. Ini mungkin sangat bermanfaat untuk studi dengan parameter yang ketat atau hipotesis yang dibentuk secara sempit, dengan asumsi pengambilan sampel secara wajar dibuat agar sesuai dengan parameter tertentu .

Seleksi Berkelompok Dieliminasi

Seleksi terkelompok, sebuah fenomena di mana sampel yang dipilih secara acak jarang berdekatan dalam suatu populasi, dieliminasi dalam pengambilan sampel sistematis. Sampel acak hanya dapat menangani hal ini dengan menambah jumlah sampel atau menjalankan lebih dari satu survei. Ini bisa menjadi alternatif yang mahal.

Faktor Resiko Rendah

Mungkin kekuatan terbesar dari pendekatan sistematis adalah faktor risikonya yang rendah. Kerugian potensial utama dari sistem membawa kemungkinan yang sangat rendah untuk mencemari data.

Kerugian dari Pengambilan Sampel Sistematis

Ada juga kekurangan dari metode penelitian ini:

Asumsi Ukuran Populasi Dapat Ditentukan

Metode sistematis mengasumsikan jumlah populasi tersedia atau dapat diperkirakan secara wajar. Misalnya, peneliti ingin mempelajari ukuran tikus di area tertentu. Jika mereka tidak mengetahui jumlah tikus yang ada, mereka tidak dapat secara sistematis memilih titik awal atau ukuran interval.

Kebutuhan akan Derajat Keacakan Alami

Suatu populasi perlu menunjukkan tingkat keacakan alami di sepanjang metrik yang dipilih. Jika populasi memiliki jenis pola standar, risiko memilih kasus yang sangat umum secara tidak sengaja menjadi lebih jelas.

Untuk situasi hipotetis sederhana, pertimbangkan daftar ras anjing favorit di mana (sengaja atau tidak sengaja) setiap anjing bernomor genap dalam daftar itu kecil dan setiap anjing ganjil berukuran besar. Jika pengambilan sampel sistematis dimulai dengan anjing keempat dan memilih interval enam, survei akan mengabaikan anjing besar.

Risiko Manipulasi Data yang Lebih Besar

Ada risiko manipulasi data yang lebih besar dengan pengambilan sampel sistematis karena peneliti mungkin dapat membangun sistem mereka untuk meningkatkan kemungkinan mencapai hasil yang ditargetkan daripada membiarkan data acak menghasilkan jawaban yang representatif. Statistik apa pun yang dihasilkan tidak dapat dipercaya.

Artikel terkait

  1. Pengambilan Sampel Sistematis vs. Pengambilan Sampel Klaster: Apa Perbedaannya?
  2. Stratified random sampling.
  3. Systematic Sampling.
  4. Sampel Acak Sederhana
  5. Pro dan kontra dari stratified random sampling
  6. Sampel
  7. Bagaimana stratified random sampling berfungsi
  8. Contoh
  9. Populasi
  10. Sampel representatif.

     

Pos-pos Terbaru

  • Gramm-Leach-Bliley Act of 1999 (GLBA)
  • Pertanyaan Wawancara Umum untuk Auditor Internal
  • Zero-Volatility Spread (Z-spread)
  • ZZZZ BEST
  • ZWD (Zimbabwe Dollar)
  • Z tranche
  • Z-Score
  • Zonasi
  • Peraturan Zonasi
  • Zona Perjanjian yang Mungkin (Zopa)
  • Zona dukungan dan contoh
  • Zona resistensi
  • ZOMMA Didefinisikan
  • Zombies.
  • Judul Zombie.
  • Penyitaan Zombie
  • ETF zombie
  • Hutang Zombie
  • Zombie Bank.
  • ZMK (Zambia Kwacha)