Simple Random Sample vs Systematic Random Sample
Ang data ay isa sa pinakamahalagang bagay sa istatistika. Dahil sa mga praktikal na kahirapan hindi posible na gamitin ang data mula sa isang buong populasyon kapag sinubukan ang isang hypothesis. Samakatuwid, ang mga halaga ng data mula sa mga sample ay kinuha upang makagawa ng mga hinuha tungkol sa isang populasyon. Dahil, hindi lahat ng data ay ginagamit; mayroong kawalan ng katiyakan (na tinatawag na sampling error) sa mga hinuha na ginawa. Upang mabawasan ang mga ganitong kawalan ng katiyakan, mahalagang pumili ng walang pinapanigan na mga sample.
Kapag ang mga indibidwal ay pinili para sa isang sample sa paraang ang bawat indibidwal sa populasyon ay may pantay na posibilidad na mapili, kung gayon ang naturang sample ay tinatawag na random na sample. Halimbawa, isaalang-alang ang kaso kung saan 10 bahay sa 100 bahay sa isang kapitbahayan ang pipiliin bilang sample. Ang bilang ng bawat bahay ay nakasulat sa mga piraso ng papel, at lahat ng 100 piraso ay nasa isang basket. Ang isa ay random na pumipili ng 10 magkakaibang piraso ng papel na may kapalit mula sa basket. Pagkatapos ang napiling 10 numero ay magiging random na sample.
Simple random sampling at systematic random sampling ay parehong mga diskarte sa sampling, na nagreresulta sa mga random na sample na may ilang magkakaibang katangian.
Ano ang Simple Random Sample?
Ang isang simpleng random na sample ay isang random na sample na pinili sa paraang ang bawat isa sa mga sample ng ganoong laki ng sample (na maaaring mapili mula sa populasyon) ay may pantay na posibilidad na mapili bilang sample. Ang sampling technique na ito ay nangangailangan ng abot sa kabuuan ng kabuuang saklaw ng populasyon. Sa madaling salita, ang populasyon ay dapat na sapat na maliit, temporal at spatially, upang magawa ang simple random sampling nang mahusay. Sa pagbabalik-tanaw sa halimbawa, sa ikalawang talata, makikita na ang ginagawa doon ay simple random sampling at ang sample ng 10 bahay na iginuhit sa ganoong paraan ay isang simpleng random sample.
Halimbawa, isaalang-alang ang kaso ng pagsubok ng mga bumbilya na ginawa ng isang kumpanya, habang-buhay. Ang populasyon na isinasaalang-alang ay ang lahat ng mga bumbilya na ginawa ng kumpanya. Ngunit sa kasong ito, ang ilang mga bombilya ay hindi pa nagagawa at ang ilang mga bombilya ay naibenta na. Kaya pansamantalang limitado ang sampling sa mga bombilya na kasalukuyang nasa stock. Sa kasong ito, hindi maaaring gawin ang simpleng random sampling, dahil imposibleng matiyak na, para sa bawat k, ang bawat sample na may sukat na k ay may pantay na posibilidad na mapili bilang sample na imbestigahan.
Ano ang Systematic Random Sample?
Ang mga random na sample na pinili na may sistematikong pattern ay tinatawag na systematic random samples. Mayroong ilang mga hakbang sa pagpili ng sample gamit ang paraang ito.
- I-index ang populasyon (dapat na random na italaga ang mga numero)
- Kalkulahin ang max-value ng sampling interval (ang bilang ng mga indibidwal sa populasyon na hinati sa bilang ng mga indibidwal na pipiliin para sa sample.)
- Pumili ng random na numero sa pagitan ng 1 at ang max-value.
- Paulit-ulit na idagdag ang max na halaga upang piliin ang iba pang mga indibidwal.
- Pumili ng sample sa pamamagitan ng pagpili sa mga indibidwal na naaayon sa pagkakasunod-sunod ng numero na nakuha.
Halimbawa, isaalang-alang ang pagpili ng 10 bahay sa 100 bahay. Pagkatapos, ang mga bahay ay binibilang mula 1 hanggang 100, upang makahanap ng isang sistematikong random na sample. Pagkatapos, ang max-value ay 100/10=10. Ngayon, pumili ng numero nang random sa hanay na 1-10. Maaari itong gawin sa pamamagitan ng pagguhit ng maraming. Sabihin, 7 ang bilang na nakuha bilang resulta. Ang random na sample ay ang mga bahay na may numerong 7, 17, 27, 37, 47, 57, 67, 77, 87, at 97.
Ano ang pagkakaiba ng Simple Random Sample at Systematic Random Sample?• Ang simpleng random na sample ay nangangailangan na ang bawat indibidwal ay hiwalay na pinili ngunit ang sistematikong random na sample ay hindi. • Sa simpleng random sampling, para sa bawat k, ang bawat sample ng laki k ay may pantay na posibilidad na mapili bilang sample ngunit hindi ito ganoon sa systematic random sampling. |
