Systematyczne pobieranie próbek

Warstwowe pobieranie próbek. W pewnych przypadkach można otrzymać bardziej reprezentatywną próbkę dzieląc klasę na części, tzw. podklasy, na podstawie jakiejś innej cechy [znanej, o której przypuszczamy, że jest skorelowana z cechą badaną, przyp. red.], a następnie pobierając próbkę z każdej podklasy. Liczebność każdej podklasy zależy technicznie od zmienności badanej właściwości w ramach każdej podklasy (program uprawnienia budowlane na komputer).

I tak na przykład jeśli klasa składa się z obywateli Stanów Zjednoczonych, a interesuje nas ich opinia dotycząca proponowanej taryfy podatkowej, to można otrzymać wyniki zasługujące na więcej zaufania dzieląc całość obywateli na podklasy odpowiednio do ich dochodu, następnie zaś wybierając losowo z każdej podklasy pewną liczbę elementów. Ta metoda pobierania próbek tylko wówczas jest lepsza niż całkowicie losowa postępowanie, gdy wiadomo, że elementy każdej podklasy są bardziej jednorodne względem badanej właściwości niż cała klasa (program uprawnienia budowlane na ANDROID).

Ponieważ pobranie rzeczywiście losowej próbki jest często pracochłonne, stosuje się często inną metodę. Wybiera się mianowicie co n-ty kolejny element. Jeżeli początkowe uporządkowanie elementów było losowe, metoda ta jest równoważna losowemu pobraniu próbki, ale nie zawsze tak jest. Gdy na przykład interesują nas codzienne obserwacje przezroczystości powietrza nad jakimś miastem, wówczas wybierając wyniki co siódmy dzień otrzymamy prawdopodobnie próbkę tendencyjną (uprawnienia budowlane). Ponadto nie możemy zastosować odmienności w ramach próbki, aby ocenić z dużą pewnością jej rzetelność. Oczywiste są trudności pojawiające się w doświadczeniach medycznych, gdy co drugiemu pacjentowi przepisuje się pewną kurację. Pacjenci niekiedy orientują się w tym i starają się wpływać na kolejność ku swemu domniemanemu pożytkowi (program egzamin ustny).

Metody statystyczne

Dla zachowania prostoty systematycznego pobierania próbek (oraz pewnych zalet, które ma ta metoda, gdy mamy do czynienia z trendami lub okresowością), można pobierać pewną liczbę próbek systematycznych, np. dziesięć, wszystkie z zachowaniem tego samego odstępu, ale zaczynając każdą serię od elementu wybranego losowo w pierwszym odstępie. I tak na przykład próbkę systematyczną (czyli grupę) będzie tworzyć co 731 nazwisko, przy czym możemy wybrać dziesięć takich grup rozpoczynając od pozycji 716, 438, 317, 215, 206, 480, 362, 76 i 197, które znaleziono z tablicy liczb losowych. Wartość przeciętna dziesięciu takich grup może być porównywana i użyta do oceny rozrzutu w oparciu o metody statystyczne (opinie o programie).

W pewnych okolicznościach próbka taka może być lepsza niż pobrana całkowicie w sposób losowy. Przy wyborze odstępów należy unikać liczb okrągłych, jak np. 10 000, gdyż istnieje zwiększone prawdopodobieństwo występowania okresów wyrażających się takimi liczbami. Liczebność próbki. Ile elementów powinna zawierać badana próbka? Jeśli klasa jest tak dobrze określona, że wszystkie jej elementy z pewnością wykażą tę samą wartość danej cechy, to wystarczy jeden element. W rzeczywistości jednak trudno sobie wyobrazić, w jaki sposób taką pewność co do jednorodności klasy można byłoby osiągnąć bez zbadania większej ilości jej elementów (segregator aktów prawnych).

Tam, gdzie badanie jest pozbawione oparcia na wynikach otrzymanych uprzednio w podobnych przypadkach, dobrą podstawą obliczenia właściwej wielkości próbki jest metoda przedziałów ufności. Jak podkreślono uprzednio, w fizyce i chemii używa się zazwyczaj bardzo małych próbek. Jeśli tam postępowanie takie jest uzasadnione, to tylko dzięki dostępności rozległej uprzedniej wiedzy dotyczącej jednorodności danej klasy (promocja 3 w 1).