Systematic sampling does have an el

Systematic sampling does have an element of randomness. Having determined the sample size, every xth member of the population is sampled, where x is the interval between them and is kept constant. Beginning with the yth member of the population, y is selected at random and counted from the first member of the population or some other, appropriate starting point - e.g. people walking past a certain location, beginning at a particular time of
day. Given a population of known size, the sampling fraction (n/N) can be
used to determine the members of the population to be sampled systematically, where N is the total population and n is the number in the sample. The sampling fraction indicates the members of 'groups' in the population (this will be x). Random numbers provide the starting member of the first group
(y), so the members of the samples are y, y + x, y + 2x, . . .. The sampling is
in the form of an arithmetic progression (or arithmetic series) which sums to
y + (x2  1).
Stratified sampling is appropriate where the population occurs in
'distinct', groups or strata. Strata may be selected by others for their own purposes - such as national, published statistics, e.g. the UK statistics of sizes of firms - measured by strata, numbers of employees etc. Strata may be selected for the purposes of the research by, e.g. type of firm - industrial, commercial, etc. Ideally, the differences within each group or stratum should be small relative to differences between strata from the perspective of the research project. Having determined the strata, sampling occurs, most commonly by considering the relative importance of each stratum in the population and using such weighting to divide n, the sample size, between the strata; the members to be sampled are selected randomly from each stratum.
Cluster sampling, e.g. testing medicine over a wide range of people, is appropriate where a population is divided into groups such that it is likely that inter-group differences are believed to be small, whilst intra-group differences are believed to be large. The population is divided into the groups,

Kết quả (Việt) 1:

Hệ thống mẫu có một yếu tố ngẫu nhiên. Có xác định kích thước mẫu, mỗi thành viên chấp dân lấy mẫu, trong đó x là khoảng thời gian giữa chúng và được giữ liên tục. Bắt đầu với các thành viên yth dân, y được chọn ngẫu nhiên và tính từ thành viên đầu tiên của người hoặc một số điểm khởi đầu khác, thích hợp - ví dụ: người đi bộ qua vị trí nhất định, bắt đầu tại một thời điểm cụ thể của ngày. Do dân số kích thước được biết đến, phần lấy mẫu (n/N) có thể được sử dụng để xác định các thành viên của dân số để được lấy mẫu có hệ thống, nơi N là tổng dân số và n là một số trong mẫu. Phần lấy mẫu chỉ ra các thành viên của 'nhóm' trong dân số (điều này sẽ là x). Số ngẫu nhiên cung cấp viên khởi đầu của nhóm đầu tiên (y), do đó, các thành viên của các mẫu y, y + x, y + 2 x..... Việc lấy mẫu là trong các hình thức của một số học tiến triển (hoặc số học loạt) tổng y + (x 2  1). Lấy mẫu phân tầng là thích hợp mà dân số xảy ra trong 'riêng biệt', nhóm hoặc địa tầng. Địa tầng có thể được lựa chọn bởi những người khác cho mục đích riêng của họ - chẳng hạn như quốc gia, được xuất bản thống kê, ví dụ như các số liệu thống kê UK của kích thước của công ty - đo bằng địa tầng, số lượng nhân viên vv. Địa tầng có thể được chọn cho các mục đích của nghiên cứu bằng, ví dụ như loại công ty - công nghiệp, thương mại, vv. Lý tưởng nhất, sự khác biệt trong mỗi nhóm hoặc tầng lớp nên nhỏ liên quan đến sự khác biệt giữa các địa tầng từ quan điểm của dự án nghiên cứu. Có xác định các địa tầng, lấy mẫu xảy ra, phổ biến nhất bằng cách xem xét tầm quan trọng tương đối của mỗi tầng lớp trong dân số và sử dụng nặng như vậy để chia n, kích thước mẫu, giữa các tầng lớp; Các thành viên để được lấy mẫu được lựa chọn ngẫu nhiên từ tầng lớp mỗi. Cụm lấy mẫu, ví dụ như thử nghiệm y học trên một loạt các người, là thích hợp nơi dân được chia thành các nhóm như vậy mà nó có khả năng rằng sự khác biệt giữa hai nhóm được cho là nhỏ, trong khi sự khác biệt trong nhóm được cho là lớn. Dân số được chia thành các nhóm,

Kết quả (Việt) 2:

Lấy mẫu hệ thống không có một yếu tố ngẫu nhiên. Sau khi quyết định kích cỡ mẫu, mỗi thành viên thứ X của dân số được lấy mẫu, trong đó x là khoảng cách giữa họ và được giữ không đổi. Bắt đầu với các thành viên YTH dân số, y được chọn ngẫu nhiên và tính từ thành viên đầu tiên của dân số hoặc một số khác, điểm khởi đầu phù hợp - ví dụ như những người đi bộ qua một vị trí nhất định, bắt đầu tại một thời gian cụ thể của
ngày. Với một dân số của kích thước được biết, phần lấy mẫu (n / N) có thể được
sử dụng để xác định các thành viên của dân số được lấy mẫu có hệ thống, trong đó N là tổng dân số và n là số trong mẫu. Các phần lấy mẫu cho thấy các thành viên của "nhóm" trong dân số (điều này sẽ là x). Số ngẫu nhiên cung cấp cho các thành viên bắt đầu của nhóm đầu tiên
(y), vì vậy các thành viên của các mẫu được y, y + x, y + 2x,. . .. Việc lấy mẫu là
trong các hình thức của một cấp số cộng (hoặc loạt số học) mà tổng kết để
y + (x2  1).
lấy mẫu phân tầng là thích hợp, nơi dân số xảy ra trong
'khác biệt', nhóm hay tầng lớp nhân dân. Strata có thể được lựa chọn bởi những người khác cho mục đích riêng của họ - như quốc gia, công bố số liệu thống kê, ví dụ như các số liệu thống kê của Anh có kích thước của các công ty - được đo bằng tầng lớp nhân dân, số lượng nhân viên vv Strata có thể được lựa chọn cho các mục đích của nghiên cứu bằng cách, ví dụ như loại của công ty - công nghiệp, thương mại, vv Lý tưởng nhất, sự khác biệt trong mỗi nhóm hay tầng cần được nhỏ liên quan đến sự khác biệt giữa các tầng lớp từ quan điểm của các dự án nghiên cứu. Sau khi quyết định các tầng lớp nhân dân, lấy mẫu xảy ra, phổ biến nhất bằng cách xem xét tầm quan trọng tương đối của mỗi tầng trong dân số và sử dụng trọng số như vậy để chia n, cỡ mẫu, giữa các tầng lớp nhân dân; các thành viên phải lấy mẫu được lựa chọn ngẫu nhiên từ mỗi tầng.
chọn mẫu chùm, ví dụ như thử nghiệm thuốc trên một phạm vi rộng của người dân, là nơi thích hợp một dân số được chia thành các nhóm như vậy mà nó có khả năng là sự khác biệt giữa các nhóm được cho là nhỏ, trong khi nội bộ tập đoàn khác biệt được cho là lớn. Dân số được chia thành các nhóm,