Diferença entre amostra aleatória simples e amostra aleatória sistemática

Amostra aleatória simples versus amostra aleatória sistemática

Os dados são uma das coisas mais importantes nas estatísticas. Devido a dificuldades práticas, não será possível utilizar dados de uma população inteira quando uma hipótese for testada. Portanto, valores de dados de amostras são tomadas para fazer inferências sobre uma população. Como não são utilizados todos os dados; há uma incerteza (que é chamado de erro de amostragem) nas inferências feitas. Para minimizar tais incertezas, é importante que sejam escolhidas amostras imparciais.

Quando os indivíduos são escolhidos para uma amostra de tal forma que cada indivíduo na população tenha uma probabilidade igual de ser selecionado, então essa amostra é chamada de amostra aleatória. Por exemplo, considere o caso em que 10 casas de 100 casas em um bairro devem ser escolhidas como uma amostra. O número de cada casa está escrito em pedaços de papel, e todas as 100 peças estão em uma cesta. Um escolhe aleatoriamente 10 pedaços diferentes de papel com a substituição da cesta. Então, os 10 números escolhidos serão uma amostra aleatória.

Amostragem aleatória simples e amostragem aleatória sistemática são técnicas de amostragem, que resultam em amostras aleatórias com algumas qualidades diferentes.

O que é uma amostra aleatória simples?

Uma amostra aleatória simples é uma amostra aleatória escolhida de tal forma que cada uma das amostras desse tamanho de amostra (que pode ser escolhido da população) tem uma probabilidade igual de ser selecionada como amostra. Esta técnica de amostragem requer o alcance ao longo do alcance total da população. Em outras palavras, a população deve ser suficientemente pequena, temporária e espacial, para fazer amostragem aleatória simples de forma eficiente. Olhando para o exemplo, no segundo parágrafo, pode-se ver que o que é feito lá é amostragem aleatória simples e a amostra de 10 casas desenhadas dessa maneira é uma amostra aleatória simples.

Por exemplo, considere o caso de testar lâmpadas produzidas por uma empresa, por toda a vida. A população considerada é todas as lâmpadas produzidas pela empresa. Mas neste caso, algumas lâmpadas ainda não foram produzidas e algumas lâmpadas já estão vendidas. Portanto, a amostragem é temporariamente limitada às lâmpadas atualmente em estoque. Neste caso, a amostragem aleatória simples não pode ser feita, uma vez que é impossível garantir que, para cada k, cada amostra de tamanho k tenha a mesma probabilidade de ser selecionada como amostra para ser investigado.

O que é uma amostra aleatória sistemática?

As amostras aleatórias escolhidas com padrão sistemático são chamadas de amostras aleatorizadas sistemáticas. Há várias etapas na escolha de uma amostra usando este método.

• Indica a população (os números devem ser atribuídos aleatoriamente)
• Calcule o valor máximo do intervalo de amostragem (o número de indivíduos na população divididos pelo número de indivíduos a serem escolhidos para a amostra).
• Selecione um número aleatório entre 1 e o valor máximo.
• Adiciona repetidamente o valor máximo para selecionar o resto dos indivíduos.
• Escolha a amostra selecionando os indivíduos correspondentes à seqüência de números obtida.

Por exemplo, considere a seleção de 10 casas de 100 casas. Então, as casas são numeradas de 1 a 100, para encontrar uma amostra aleatória sistemática. Então, o valor máximo é ¹⁰⁰ / ₁₀ = 10. Agora, escolha um número aleatoriamente no intervalo de 1-10. Pode ser feito desenhando lotes. Digamos, 7 é o número obtido como resultado. A amostra aleatória é as casas numeradas 7, 17, 27, 37, 47, 57, 67, 77, 87 e 97.

Qual a diferença entre amostra aleatória simples e amostra aleatória sistemática? • A amostra aleatória simples exige que cada indivíduo seja selecionado separadamente, mas a amostra aleatória sistemática não. • Na amostragem aleatória simples, para cada k, cada amostra de tamanho k tem a mesma probabilidade de ser selecionada como amostra, mas não é assim em amostragem aleatória sistemática.