Statistika "Systematic Random Sampling"

17,599 views

Published on

Materi Mata Kuliah Statistika
"Systematic Random Sampling"

Published in: Technology, Sports
  • Be the first to comment

Statistika "Systematic Random Sampling"

  1. 1. TUGAS STATISTIKA “Systematic Random Sampling” Di Susun Oleh : VENTA ADRIAN AHNAF ISEP MUSYFIE DIAN SUHERLIANTO JURUSAN MANAJEMEN INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG 20101|systematic Random Sampling
  2. 2. Sampel Random Sistematik (Systematic Random Sampling)sistematik sampling adalah metode statistik yang melibatkan pemilihan elemen-elemen darisuatu memerintahkan kerangka sampling . Bentuk yang umum sebagian besar samplingsistematis adalah probabilitas-metode yang sama, di mana setiap k elemen dalam framedipilih, di mana k, sampling interval (kadang-kadang dikenal sebagai lompat), dihitungsebagai:dimana n adalah ukuran sampel, dan N adalah ukuran populasi.Menggunakan prosedur ini setiap elemen dalam populasi memiliki probabilitas yang samadikenal dan seleksi. Hal ini membuat sistematik sampling fungsional mirip dengan simplerandom sampling . Meskipun demikian, jauh lebih efisien (jika varians dalam sampelsistematis lebih dari varians dari populasi).Peneliti harus memastikan bahwa interval sampling yang dipilih tidak akan menyembunyikanpola. Setiap pola akan mengancam keacakan. Sebuah titik awal acak juga harus dipilih.sampling sistematis yang akan diterapkan hanya jika populasi tertentu secara logis homogen,karena unit sampel sistematis yang merata atas penduduk.Contoh: Misalkan supermarket ingin belajar kebiasaan membeli pelanggan mereka, kemudianmenggunakan sampling sistematik mereka dapat memilih setiap tanggal 10 atau 15 pelangganmasuk ke supermarket dan melakukan studi di sampel ini.Ini adalah sampel acak dengan sistem. Dari kerangka sampling, titik awal dipilih secara acak,dan pilihan selanjutnya berada pada interval teratur. Misalnya, Anda ingin sampel 8 rumahdari jalan 120 rumah. 120/8=15, sehingga setiap rumah 15 dipilih setelah titik awal acakantara 1 dan 15. Jika titik awal acak adalah 11, maka rumah-rumah yang dipilih adalah 11,26, 41, 56, 71, 86, 101, dan 116.2|systematic Random Sampling
  3. 3. Jika, seperti yang lebih sering, populasi tidak merata dibagi (misalkan Anda ingin sampel 8rumah dari 125, dimana 125 / 8 = 15,625), sebaiknya Anda mengambil setiap rumah setiap15 atau 16 rumah? Jika Anda mengambil setiap rumah 16, 8 * 16 = 128, sehingga ada resikobahwa rumah terakhir yang dipilih tidak ada. Di sisi lain, jika Anda mengambil setiap rumah15, 8 * 15 = 120, sehingga lima tahun terakhir rumah-rumah tidak akan dipilih. Titik awalacak bukannya sebaiknya dipilih sebagai bukan integer antara 0 dan 15,625 (termasuk padasatu titik akhir saja) untuk memastikan bahwa setiap rumah memiliki peluang yang samauntuk dipilih; interval sekarang harus nonintegral (15,625), dan bukan integer masing-masingdipilih harus dibulatkan ke integer berikutnya Jika titik awal acak adalah 3,6, maka rumah-rumah yang dipilih adalah 4, 19, 35, 51, 66, 82, 98, dan 113, dimana ada 3 interval siklik dari15 dan 5 interval 16.Untuk menggambarkan bahaya sistematis skip menyembunyikan sebuah pola, seandainyakita adalah untuk sampel lingkungan yang direncanakan di mana jalan masing-masingmemiliki sepuluh rumah di setiap blok. Ini rumah tempat # 1, 10, 11, 20, 21, 30 di sudut-sudut blok; blok sudut mungkin kurang berharga, karena lebih banyak wilayah merekadiambil oleh dll streetfront yang tidak tersedia untuk membangun tujuanJika kita maka setiaprumah tangga 10 sampel, sampel kita baik akan terdiri hanya dari rumah sudut (jika kitamulai dari 1 atau 10) atau sudut rumah tidak (ada mulai lain); cara yang baik, tidak akanrepresentatif.Sistematis sampel juga dapat digunakan dengan probabilitas seleksi non-sama. Dalam hal ini,bukan hanya menghitung melalui unsur-unsur populasi dan memilih k setiap unit kamimengalokasikan setiap elemen ruang sepanjang garis bilangan sesuai dengan probabilitasseleksi. Kami kemudian menghasilkan mulai acak dari distribusi seragam antara 0 dan 1, danbergerak sepanjang garis bilangan pada langkah 1.3|systematic Random Sampling
  4. 4. Keuntungan Systematic Random Sampling :  menyebar sampel lebih merata atas penduduk  lebih mudah untuk melakukan dari sampel acak sederhanaKekurangan Systematic Random Sampling :  sistem dapat berinteraksi dengan beberapa pola yang tersembunyi dalam populasi,  Membutuhkan daftar populasiContoh kasus : 1. Misalnya, Anda ingin sampel 8 rumah dari jalan 120 rumah 120 / 8 = 15, sehingga setiap rumah 15 dipilih setelah titik awal acak antara 1 dan 15. Jika titik awal acak adalah 11, maka rumah-rumah yang dipilih adalah 11, 26, 41, 56, 71, 86, 101, dan 116. Jika ada 125 rumah, 125 / 8 = 15,625, jadi sebaiknya Anda mengambil setiap rumah setiap 15 atau 16 rumah. Jika Anda mengambil setiap rumah 16, 8 * 16 = 128 sehingga ada risiko bahwa rumah terakhir yang dipilih tidak ada. Untuk mengatasi ini titik awal acak harus antara 1 dan 10. Di sisi lain jika Anda mengambil setiap rumah 15, 8 * 15 = 120 sehingga lima tahun terakhir rumah-rumah tidak akan dipilih. Titik awal acak sekarang harus antara 1 dan 20 untuk memastikan bahwa setiap rumah memiliki beberapa kesempatan untuk terpilih. Dalam sebuah sampel acak setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih, yang jelas tidak terjadi di sini, tetapi dalam praktek sampel sistematis hampir selalu diterima sebagai acak.4|systematic Random Sampling
  5. 5. 2. Misalkan kita ingin orang sampel dari sebuah jalan panjang yang dimulai di kecamatan miskin (rumah # 1) dan berakhir di daerah mahal (rumah # 1000). Sebuah pilihan acak sederhana alamat dari jalan ini dengan mudah bisa berakhir dengan terlalu banyak dari ujung tinggi dan terlalu sedikit dari low end (atau sebaliknya), yang menyebabkan sampel tidak representatif. Memilih (misalnya) setiap nomor jalan 10 di sepanjang jalan memastikan bahwa sampel yang tersebar merata sepanjang jalan, mewakili semua kabupaten. (Catatan bahwa jika kita selalu mulai dari rumah # 1 dan berakhir di # 991, sampel sedikit bias terhadap low end, dengan memilih secara acak mulai antara # 1 dan # 10, bias ini dihilangkan.) Namun, sampling sistematis sangat rentan terhadap periodisitas dalam daftar. Jika periodisitas hadir dan periode merupakan kelipatan atau faktor interval yang digunakan, sampel sangat mungkin mewakili un dari keseluruhan populasi, membuat skema ini kurang akurat dibandingkan simple random sampling. Contoh: Pertimbangkan jalan di mana-nomor rumah ganjil semua di sebelah utara (mahal) sisi jalan, dan bahkan rumah bernomor semua pada sisi (murah) selatan. Di bawah skema sampling yang diberikan di atas, adalah mustahil untuk mendapatkan sampel yang representatif, baik rumah-rumah sampel semua akan dari nomor, mahal- sisi aneh, atau mereka semua akan dari nomor, murah bahkan sisi.5|systematic Random Sampling

×