Amostragem Sistemática: Vantagens e Desvantagens
Existem vantagens e desvantagens distintas em usar a amostragem sistemática como um método de amostragem estatística ao conduzir pesquisas de uma população de pesquisa.
Amostragem Sistemática: Uma Visão Geral
A amostragem sistemática é mais simples e direta do que a amostragem aleatória. Também pode ser mais propício para cobrir uma ampla área de estudo. Por outro lado, a amostragem sistemática introduz certos parâmetros arbitrários nos dados. Isso pode causar super ou sub-representação de padrões específicos.
A amostragem sistemática é popular entre os pesquisadores devido à sua simplicidade. Os pesquisadores geralmente presumem que os resultados são representativos da maioria das populações normais, a menos que exista uma característica aleatória desproporcionalmente com cada “enésima” amostra de dados (o que é improvável).
Para começar, um pesquisador seleciona um número inteiro inicial no qual basear o sistema. Esse número precisa ser menor do que a população como um todo (por exemplo, eles não escolhem cada 500 jardas para amostrar para um campo de futebol de 100 jardas). Depois que um número foi selecionado, o pesquisador escolhe o intervalo, ou espaços entre as amostras na população.
Principais vantagens
- Devido à sua simplicidade, a amostragem sistemática é popular entre os pesquisadores.
- Outras vantagens desta metodologia incluem a eliminação do fenômeno de seleção agrupada e uma baixa probabilidade de dados contaminantes.
- As desvantagens incluem super ou sub-representação de padrões específicos e um maior risco de manipulação de dados.
Exemplo de Amostragem Sistemática
Em uma amostra sistemática, os dados escolhidos são distribuídos uniformemente. Por exemplo, em uma população de 10.000 pessoas, um estatístico pode selecionar cada 100 pessoas para amostragem. Os intervalos de amostragem também podem ser sistemáticos, como a escolha de uma nova amostra a cada 12 horas.
Vantagens da Amostragem Sistemática
Os prós da amostragem sistemática incluem:
Fácil de executar e entender
Amostras sistemáticas são relativamente fáceis de construir, executar, comparar e entender. Isso é particularmente importante para estudos ou pesquisas que operam com restrições orçamentárias rígidas.
Controle e Sentido de Processo
Um método sistemático também fornece aos pesquisadores e estatísticos um certo grau de controle e senso de processo. Isso pode ser particularmente benéfico para estudos com parâmetros estritos ou uma hipótese estreitamente formada, assumindo que a amostragem seja razoavelmente construída para se ajustar a certos parâmetros.
Seleção agrupada eliminada
A seleção agrupada, um fenômeno no qual as amostras escolhidas aleatoriamente são incomumente próximas em uma população, é eliminada na amostragem sistemática. Amostras aleatórias só podem lidar com isso aumentando o número de amostras ou executando mais de uma pesquisa. Essas alternativas podem ser caras.
Fator de baixo risco
Talvez a maior força de uma abordagem sistemática seja seu baixo fator de risco. As principais desvantagens potenciais do sistema apresentam uma probabilidade nitidamente baixa de contaminar os dados.
Desvantagens da Amostragem Sistemática
Existem também desvantagens neste método de pesquisa:
Presume que o tamanho da população pode ser determinado
O método sistemático assume que o tamanho da população está disponível ou pode ser razoavelmente aproximado. Por exemplo, suponha que os pesquisadores queiram estudar o tamanho dos ratos em uma determinada área. Se eles não têm nenhuma ideia de quantos ratos existem, eles não podem selecionar sistematicamente um ponto de partida ou tamanho de intervalo.
Necessidade de grau natural de aleatoriedade
Uma população precisa exibir um grau natural de aleatoriedade ao longo da métrica escolhida. Se a população possui um tipo de padrão padronizado, o risco de escolha acidental de casos muito comuns é mais aparente.
Para uma situação hipotética simples, considere uma lista de raças de cães favoritas em que (intencionalmente ou por acidente) todos os cães com números pares na lista eram pequenos e todos os cães ímpares eram grandes. Se o amostrador sistemático começasse com o quarto cão e escolhesse um intervalo de seis, a pesquisa ignoraria os cães grandes.
Maior risco de manipulação de dados
Há um risco maior de manipulação de dados com amostragem sistemática porque os pesquisadores podem ser capazes de construir seus sistemas para aumentar a probabilidade de alcançar um resultado desejado, em vez de permitir que os dados aleatórios produzam uma resposta representativa. Quaisquer estatísticas resultantes não eram confiáveis.