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什么是系统抽样？

系统采样或多或少是一种方法，该方法涉及从采样帧中选择各种元素的选择，然后采用该统计过程从随机选择属于列表的元素开始，然后从帧中选择每个采样间隔并只有在所有给定总体上都是同质的情况下，才可以应用这种采样方法，因为这些采样单位在整个总体上系统地分布。

这是通过以固定间隔从总体中随机选择样本成员来执行概率采样的方法。将该周期性间隔更好地称为采样间隔，可以通过确定所需的样本大小并将其除以总体大小来计算。

它是如何工作的？

• 统计员可以节省时间或不满意从简单随机抽样方法获得的结果，可以使用系统抽样。在确定了固定的起点之后，统计人员会选择一个固定的时间间隔，以方便参与者的选择。
• 在这种方法中，最初，甚至在选择参与者之前就需要选择目标人群。识别人口并进行研究的基础是多种多样的特征。这些期望的特征可以是年龄，种族，性别，位置，职业和/或教育水平。
• 例如，研究人员希望借助系统抽样在10,000人的人口中选择2000人。他必须征召所有潜在的参与者，并据此选择一个起点。一旦形成此列表，该列表中的第5个人将被选为参与者，因为10,000 / 2000 = 5。

系统抽样的类型

＃1 –线性

• 之所以称其为线性，是因为它遵循非常线性的路径，并且相对于特定总体而言往往会在最后停止。在这种类型的采样中，最终不会重复任何采样。
• 同样，选择“ n”个单位构成人口中具有“ N”个单位的样本的一部分。分析人员和研究人员可以将跳跃逻辑用于选择“ n”个单位，而不是从给定样本中随机选择这些“ n”个单位。
• 通过排列总种群并按顺序对总种群进行分类，选择“ n”或样本量，计算抽样间隔（K = N / n），从1到K中随机选择一个数字，来选择线性系统样本将“ K”（采样间隔）添加到随机选择的数字，以将下一个成员添加到样本中，并重复此过程以添加样本中的其余成员。

＃2 –通告

• 在这种类型的采样中，可以看到样本从结束点开始。这意味着样本将从实际结束的点重新开始。在这种类型的统计采样方法中，元素以圆形方式排列。
• 在这种类型的统计抽样方法中，特别有两种方法可以形成样本。如果K = 3，则样本将是ad，be，ca，db和ec；而如果K = 4，则样本将是ae，ba，cb，dc和ed。

线性与圆形系统采样

它倾向于遵循线性路径，然后在给定总体的末端停止，而在循环系统抽样的情况下，样本将从实际结束的点重新开始。线性系统抽样中的“ k”表示抽样间隔，而循环系统抽样中的“ N”表示总体抽样。在线性方法中，所有样本单元在选择过程之前均以线性方式排列，而在循环方法中，所有元素均以圆形方式排列。

系统采样的优势

＃1 –快速

这是一种快速的方法，即可以为统计人员节省大量时间。对于研究人员和分析人员来说，借助这种方法选择样本量变得非常容易，因为它非常快。对样本中的每个成员进行编号的需求微不足道，这也有助于更快，更简单地表示特定人群。

＃2 –适当性和效率

从系统采样中获得的结果也是合适的。与其他统计方法相比，从统计方法得出的结果是高效且适当的。

＃3 –数据处理风险低

与其他统计方法相比，数据处理的概率确实很低。

＃4 –简单

这种方法真的很简单。这是分析人员和研究人员更喜欢采用此方法而不是其他任何方法的主要原因之一。这种方法的简单性使其在分析人员和研究人员中非常受欢迎。

＃5 –风险最小

系统抽样方法所涉及的风险是最低的。

系统采样的缺点

当无法估计人口规模时，这变得困难。这甚至损害了在各个领域进行系统采样的有效性，例如对动物的野外研究。由于研究人员可以选择采样间隔，因此还存在数据操纵和业务的可能性。

结论

• 它使分析人员和研究人员可以从较大的人群中抽取少量样本。可以基于各种因素（例如年龄，性别，位置等）进行选择。此类统计抽样主要用于社会学和经济学领域。它可以是线性和循环系统抽样两种类型。
• 这可能真的很容易，而且还使研究人员和分析人员可以更好地控制。它甚至可以帮助消除群集选择。这种类型的统计方法具有极低的错误和数据处理可能性。这很简单，因此这就是为什么该方法真正受大多数统计学家欢迎和偏爱的原因。