Systematic Random Sampling systemat

Systematic Random Sampling systematic (SYMRS) is to requires that the defined target population be ordered in some way, usually in the form of a customer list, taxpayer roll, or membership roster. In research practices, S has become a popular alternative probability method o random sampling, systematic random sampling is less costly because it can be done rela tively quickly. When executed properly, SYMRS can create a sample of objects or prospec- tive respondents that is very similar in quality to a sample drawn To employ systematic random sampling, the researcher must be able to secure a com plete listing of the potential sampling units that make up the defined target population. But unlike SRS, there is no need to give the sampling units any special code prior to drawing the sample. Instead, sampling units are selected according to their position using a skip interval. The skip interval is determined by dividing the number of potential sampling units in the defined target population by the number of units desired in the sample. The required skip interval is calculated using the following formula:

Kết quả (Việt) 2:

Có hệ thống lấy mẫu ngẫu nhiên hệ thống (SYMRS) là để đòi hỏi dân số mục tiêu được đặt trong một cách nào đó, thường là trong các hình thức của một danh sách khách hàng, đối tượng nộp thuế cuộn, hoặc thành viên đội hình. Trong thực tiễn nghiên cứu, S đã trở thành một phương pháp xác suất thay thế phổ biến o lấy mẫu ngẫu nhiên, lấy mẫu ngẫu nhiên hệ thống là ít tốn kém bởi vì nó có thể được thực hiện RELA cực nhanh. Khi thực hiện đúng, SYMRS có thể tạo ra một mẫu của các đối tượng hoặc người được hỏi tình tương lai đó là rất giống nhau trong chất lượng cho một mẫu vẽ Để sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên hệ thống, các nhà nghiên cứu phải có khả năng đảm bảo một bảng liệt kê com plete của các đơn vị mẫu tiềm năng mà làm lên dân số mục tiêu. Nhưng không giống như SRS, không có nhu cầu để cung cấp cho các đơn vị mẫu mã đặc biệt trước khi vẽ mẫu. Thay vào đó, các đơn vị lấy mẫu được lựa chọn theo vị trí của họ bằng cách sử dụng một khoảng thời gian bỏ qua. Khoảng thời gian bỏ qua được xác định bằng cách chia số đơn vị mẫu tiềm năng trong dân số mục tiêu được xác định bởi số lượng các đơn vị mong muốn trong mẫu. Khoảng thời gian bỏ qua yêu cầu được tính theo công thức sau: