Isi
Statistik adalah alat yang memungkinkan Anda membuat keputusan yang tepat. Jika sebuah survei menunjukkan bahwa persentase pekerja di suatu daerah tidak dipekerjakan, kaum muda dapat memasukkan angka ini dalam pilihan karier mereka. Pengambilan sampel, sebuah proses di mana peneliti memilih partisipan secara acak, dapat menjadi mahal dan memakan waktu, terutama dengan kelompok sampel yang besar. Namun, pengambilan sampel sistematis - proses di mana peneliti memilih sampel yang representatif menggunakan standar - dapat menjadi cara yang baik untuk menghemat uang. Misalnya, perusahaan rental dapat mewawancarai setiap pelanggan kesepuluh yang kembali dengan video tersebut untuk menyelesaikan survei.
Kecepatan dan kenyamanan
Pengambilan sampel didasarkan pada pemilihan individu atau objek. Dalam pengambilan sampel terstandarisasi, peneliti membakukan cara menyusun satuan populasi. Misalnya, pemverifikasi dapat memeriksa setiap batch kacang yang ketiga. Sampel sistematis sangat sederhana, cepat, dan nyaman bagi mereka yang telah memiliki daftar unit dalam populasi. Ahli statistik mendapat manfaat dari penggunaan pengambilan sampel ini saat mempelajari populasi besar karena mencakup area secara merata. Misalnya, jika departemen negara bagian mempelajari bagaimana penduduk menggunakan tabir surya, idealnya harus memiliki sampel dari seluruh negara bagian, bukan hanya sampel dari beberapa kota.
Frekuensi
Peristiwa yang terjadi secara berkala bersifat berkala. Misal: program televisi yang tayang setiap hari selasa pukul 20.00 memiliki periodisitas. Dalam suatu penelitian, populasi sampel mungkin memiliki karakteristik seperti itu. Misalnya, ikan salmon bisa berenang di hilir sungai pada waktu yang sama setiap tahun. Peneliti juga mungkin memperhatikan pola periodisitas. Misalnya, mungkin ada lebih banyak beruang di suatu wilayah setiap kali salmon mengalir ke hilir. Namun, periodisitas dalam sampel mungkin tidak sesuai dengan periodisitas standar.
Dalam contoh lain, ahli statistik dapat secara acak memilih anggota klub untuk studi. Namun, peserta terpilih mungkin tidak mewakili proporsi sebenarnya dari anggota dalam populasi. Sampel yang dipilih mungkin hanya mencakup anggota yang mengidap diabetes, tetapi kenyataannya tidak semua pelanggan tetap mengalami kondisi ini. Situasi di mana partisipan sampel memiliki karakteristik yang sangat berbeda dari norma populasi sampel tidak mungkin terjadi, dan mengulangi studi di kemudian hari akan mengungkap ketidaknormalan dalam penelitian.
Sampel rata-rata
Menurut situs web Stony Brook University, menemukan banyak sampel dan mengulangi penelitian dapat meningkatkan peluang memperoleh hasil global yang akurat. Seorang peneliti dapat, misalnya, mempelajari prevalensi penyakit tertentu di antara kentang dengan memeriksanya di empat pertanian budidaya yang berbeda.Sebuah peternakan dapat memiliki jumlah patogen yang sangat tinggi karena praktik pertanian yang buruk. Dengan memilih empat properti berbeda untuk studi kedua dan merata-ratakan hasil pertanian pertama dan kedua, pertanian abnormal sekarang hanya mewakili 12,5% dari hasil rata-rata, bukan 25%.
Pengaruh
Pengambilan sampel sistematik adalah jenis pengambilan sampel probabilistik, artinya peneliti perlu memastikan bahwa sampel mewakili semua anggota populasi secara merata. Jika tidak, hasilnya akan menyimpang, menyimpang dari karakteristik penduduk yang sebenarnya. Sebuah studi mungkin melaporkan, misalnya, bahwa 70% penduduk Campinas menentang pemogokan tertentu. Namun, jika survei dilakukan hanya dengan menanyakan kepada mahasiswa UNICAMP, hasilnya akan menyimpang, karena survei tidak akan mewakili semua orang di kota tersebut.
Peneliti dapat menghindari pengaruh eksternal jika mereka memilih unit pengambilan sampel secara sistematis. Daripada hanya mengandalkan mahasiswa, alternatif lain adalah menelepon setiap penduduk keseratus yang tercantum dalam buku telepon dan mewawancarai mereka.
