체계적인 무작위 샘플링
(갈 개요)
체계적인 임의 샘플링을 사용하여 동일한 통계적인 원칙으로 간단 무작위 샘플링,는 p 값과 신뢰 구간은 동일한 방식으로 계산된다. 그러나 체계적인 무작위 샘플링은 각 가정의 별도의 무작위 선택을 포함하지 않습니다. 이러한 이유로 체계적인 무작위 샘플링은 종종 가정의 긴 목록에서 큰 샘플을 선택하는 데 사용됩니다.,
단계에서 선택하는 체계적인 무작위 샘플
- 을 계산하는 샘플링 간격(가구의 수에서의 인구는 여러분의 가정에 필요한 샘플)
- 선택 임의의 시작 1 사와 샘플링 간격
- 반복적으로 추가 샘플링 간격을 선택한 후속 가정
를 들어의 체계적인 임의 샘플링을 10 가구의 목록에서 40 는 가구.
우리는 첫 번째 계산 샘플링 간격으로 나누어의 총수는 가정에서 인구(40)수리에서 원하는 견본(10)., 이 경우 샘플링은 4 입니다. 그런 다음 난수 테이블(이 경우 3)에서 1 과 샘플링 간격 사이의 숫자를 선택합니다. 가구#3 은 첫 번째 가구입니다. 그런 다음 가구#3 으로 시작하는 목록을 카운트 다운하고 각 4 번째 가구를 선택합니다. 예를 들어,두 번째로 선택된 가정은 3+4 또는#7 입니다. 목록의 끝에 도달하면 원하는 가구 수를 선택 했어야합니다. 그렇지 않은 경우 샘플링 간격을 잘못 계산했거나 잘못 계산했습니다. 돌아가서 다시 시작해야합니다.,
이것은 당신의 최종 선택해야 하는 다음과 같다:
체계적인 임의 샘플링을 수행할 수 있습으로 어떤 목록입니다.이것은 네팔 남동부의 캠프에서 레지스트리의 일부입니다. 원래 레지스트리 스프레드 시트는 캠프에 거주하는 모든 사람을 나열했습니다. 기 때문에 우리가 하고 있던 설문조사의 청소년들,우리는 우리 사용되는 분야 YOB(출생년도)만 선택하면 그 캠프는 주민들었 10-19 년의 시대 시간에서의 설문 조사., 기밀을 유지하기 위해 이름이라는 제목의 열의 실제 이름이 제거되었습니다.
체계적인 무작위 샘플링은 목록없이 수행 할 수도 있습니다. 집이나 대피소와 같은 실제 샘플링 단위가 순서대로 배열되어 있으면 필드의 단위를 카운트 다운 할 수 있습니다. 다만 계산하는 샘플링 간격을 선택 사이의 임의의 숫자 1 와 샘플링 간격,다음 계산 시작 단위의 끝에서 인구입니다.
다음은 마케도니아의 Stankovic I camp 의 사진입니다., 텐트는 완벽한 행으로 배열되어 있으므로 캠프의 모든 가구 목록이 없어도 체계적인 무작위 샘플링이 수행되었습니다.