Systematic sampling is frequently u

Systematic sampling is frequently used because it is a relatively easy way to draw a sam ple while ensuring randomness. The availability of lists and the shorter time required to draw a sample versus simple random sampling makes systematic sampling an attractive, economical method for researchers. The greatest weakness of systematic random sampling is the potential for there to be hidden patterns in the data that are not found by the researcher. This could result in a sample that is not truly representative of the defined target population. Nonetheless, the potential small loss in overall representativeness of the target population is usually offset by larger savings in time, effort, and cost. Another difficulty is that the researcher must know exactly how many sampling units make up the defined target

Kết quả (Việt) 1:

Lấy mẫu hệ thống thường được sử dụng bởi vì nó là một cách tương đối dễ dàng để vẽ một ple sam đồng thời đảm bảo ngẫu nhiên. Sự sẵn có của danh sách và ngắn hơn thời gian cần thiết để vẽ một mẫu so với lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản làm cho hệ thống lấy mẫu một phương pháp kinh tế, hấp dẫn cho các nhà nghiên cứu. Điểm yếu lớn nhất của hệ thống lấy mẫu ngẫu nhiên là tiềm năng để có là các mô hình ẩn trong dữ liệu không được tìm thấy bởi các nhà nghiên cứu. Điều này có thể dẫn đến một mẫu mà không thực sự đại diện của dân số được xác định mục tiêu. Tuy nhiên, khả năng mất nhỏ trong tổng thể representativeness dân số mục tiêu thường bù đắp bằng cách tiết kiệm lớn hơn trong thời gian, công sức và chi phí. Một khó khăn là các nhà nghiên cứu phải biết chính xác bao nhiêu lấy mẫu đơn vị chiếm được xác định mục tiêu

Kết quả (Việt) 2:

Lấy mẫu có hệ thống thường được sử dụng bởi vì nó là một cách tương đối dễ dàng để vẽ một ví sam trong khi đảm bảo tính ngẫu nhiên. Tính sẵn có của các danh sách và thời gian ngắn hơn cần thiết để có được mẫu so với lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản giúp bạn lấy mẫu có hệ thống hấp dẫn, phương pháp kinh tế cho các nhà nghiên cứu. Điểm yếu lớn nhất của việc lấy mẫu ngẫu nhiên hệ thống là tiềm năng cho các mẫu có được ẩn trong các dữ liệu mà không được tìm thấy bởi các nhà nghiên cứu. Điều này có thể dẫn đến một mẫu mà không phải là đại diện thật sự của dân số mục tiêu. Tuy nhiên, sự mất mát nhỏ tiềm năng trong tính đại diện chung của dân số mục tiêu thường được bù đắp bằng khoản tiết kiệm lớn hơn trong thời gian, công sức và chi phí. Một khó khăn khác là các nhà nghiên cứu phải biết chính xác có bao nhiêu đơn vị lấy mẫu, tạo nên mục tiêu được xác định