روش نمونه گیری سیستماتیک (Systematic sampling)

در دنیای پژوهش و آمار، نمونه‌گیری یکی از گام‌های حیاتی در جمع‌آوری داده‌هاست. یکی از روش‌های مؤثر در این زمینه، نمونه‌گیری سیستماتیک است که با دقت و منطقی بودن خود، به تحلیل دقیقتر و نتایج قابل اعتمادتر در تحقیقات کمک می‌کند.

در این مقاله، به بررسی عمیق‌تر نمونه‌گیری سیستماتیک خواهیم پرداخت و روش‌ها، مزایا، و کاربردهای آن را بررسی خواهیم کرد. همچنین، اهمیت این روش در حوزه پژوهش‌های مختلف را بررسی و نقد خواهیم کرد تا خواننده را با دلایل علمی و منطقی پشت انتخاب نمونه‌گیری سیستماتیک آشنا سازیم.

نمونه گیری سیستماتیک چیست؟

نمونه‌گیری سیستماتیک (Systematic sampling) یا نمونه‌گیری اصولی و قاعده‌دار یک روش نمونه‌گیری احتمالی است که در آن اعضای نمونه از یک جمعیت بزرگتر با استفاده از یک بازه زمانی ثابت و دوره‌ای، اما با یک نقطه شروع، تصادفی انتخاب می‌شوند. این فاصله زمانی که فاصله نمونه‌گیری نامیده می‌شود، با تقسیم جامعه بر حجم نمونه مورد نظر محاسبه خواهد شد. هر یک از اعضای گروه به‌طور منظم برای ایجاد یک نمونه در این کاربرد گسترده نمونه‌گیری احتمالی انتخاب می‌شوند.

ویدیو آموزشی نمونه‌گیری سیستماتیک

در این ویدیو، نمونه گیری سیستماتیک به صورت ویدیویی و با زبان ساده توضیح داده شده است.

انواع نمونه گیری سیستماتیک

همان‌طور که اشاره شد، نمونه‌گیری سیستماتیک یک تکنیک آماری است که برای انتخاب تصادفی و سیستماتیک یک نمونه از جمعیت بزرگتر استفاده می‌شود. این رویکرد زمانی سودمند است که جمعیت قابل توجه، متنوع و چالش برانگیز برای تحقیق وجود داشته باشد. 3 روش برای ایجاد یک نمونه سیستماتیک وجود دارد که به‌شرح زیر است:

نمونه گیری تصادفی سیستماتیک

یک روش نمونه‌گیری سنتی است که در آن موضوع در فواصل زمانی از پیش تعیین شده انتخاب می‌شود. مثلا، هر پنجمین یا هفتمین شخصی که وارد یک فروشگاه می‌شود، مورد ارزیابی قرار گیرند. در این مدل، محقق می‌تواند یک نقطه شروع دلخواه بین 1 و فاصله نمونه‌برداری l انتخاب کند.

نمونه گیری سیستماتیک خطی

با استفاده از نمونه‌گیری سیستماتیک خطی می‌توان واحدهای "n" را به‌عنوان بخشی از نمونه با واحدهای جمعیتی "N" انتخاب کرد که در پایان نمونه‌ها تکرار نمی‌شود. یک محقق نیازی به انتخاب تصادفی این "n" واحد ندارد. در عوض، محقق می‌تواند از منطق پرش استفاده کند. به‌طور معمول، تیم‌ها در یک خط مستقیم حرکت می‌کنند و در لبه یک جمعیت خاص متوقف می‌شوند.

نمونه گیری سیستماتیک دایره ای

در مدل نمونه‌گیری سیستماتیک دایره‌ای، یک نمونه پس از پایان دوباره در همان نقطه شروع می‌شود. برخی از محققان نمونه‌برداری دایره‌ای را بهترین انتخاب مدل برای اندازه‌گیری سیستماتیک معرفی کرده‌اند.

تفاوت بین نمونه گیری سیستماتیک خطی و دایره ای

به منظور درک بیشتر مدل نمونه‌گیری سیستماتیک دایره‌ای و خطی در جدول زیر تفاوت‌‌های این دو روش را مشاهده کنید.

مزایای نمونه گیری سیستماتیک

این نمونه‌گیری زمانی که به درستی بر روی یک جمعیت بزرگ با اندازه تعریف شده انجام شود، می‌تواند به محققان، از جمله متخصصان بازاریابی و فروش، در به دست آوردن یافته‌های قابل توجهی از مشتریان کمک کند. به‌طور کلی‌ اصلی‌ترین مزیت‌های نمونه‌گیری سیستماتیک عبارت‌اند از:
•    ساده و قابل اجرا است.
•    سریع و مقرون‌به‌صرفه قبل اجراست.
•    نیازی به شماره‌گذاری هر یک از اعضای یک نمونه نیست.
•    نمونه‌های ایجاد شده بر اساس دقت هستند.
•    احتمال سوگیری (جانب‌داری غیر اصولی) در اطلاعات را کاهش می‌دهد.
•    این روش توزیع یکنواخت اعضا را برای تشکیل نمونه ایجاد می‌کند.

محدودیت ها و معایب نمونه گیری سیستماتیک

اگرچه این نمونه‌گیری مزایای بی‌شماری دارد، اما با اشکالات و محدودیت‌هایی نیز مواجه است. مهمترین معایب این روش نمونه‌گیری به‌شرح زیر است: 
•    این فرآیند نیاز به تقریب نزدیک از یک جمعیت و اطلاعات دقیق از جامعه دارد تا به درستی انجام شود. 
•    اگر گروه کوچک‌تری از جمعیت تحت بررسی باشد، این روش نمونه‌گیری می‌تواند توسط برخی از شرکت‌کنندگان شناسایی شود. 
•    روش نمونه‌گیری سیستماتیک شانس های کسری برای انتخاب ایجاد می کند؛ به بیان ساده‌تر در این مدل نمونه‌گیری همیشه چیزی را از دست می‌دهند که می‌توانست آنها را به یک یافته جدید هدایت کند.
•    خطر بالای دستکاری داده ها وجود دارد؛ بدین صورت که محققان می توانند سیستم های نمونه‌گیری سیستماتیک خود را بسازند تا احتمال وقوع یک نتیجه هدفمند را افزایش دهند.
•    اگر تصادفی بودن، اولویت اصلی برای تحقیق باشد، نمونه‌گیری سیستماتیک بهترین گزینه برای انتخاب نیست؛ زیرا ماهیت قابل پیش‌بینی در این روش نمونه‌گیری وجود دارد. 
•    این روش به طور بالقوه می تواند با صفات دوره‌ای پنهان تعامل داشته باشد؛ بدان معنا که مجموعه داده‌ی نهایی، نماینده تصادفی کل گروه نخواهد بود، زیرا بر ماهیت صفت دوره‌ای بیش از حد تأکید می‌کند.
•    فرآیندهای نمونه‌گیری سیستماتیک تنها زمانی می‌تواند عملی شود که یک گروه جمعیتی، درجاتی از تصادفی بودن را به همراه داشته باشد.

مراحل انجام یک نمونه گیری سیستماتیک

فرآیند انجام این روش نمونه‌گیری ساده است. این پیش فرض اساسی که نتایج تا حد زیادی منعکس کننده جمعیت‌های عادی است، تضمین می‌کند که کل جمعیت به طور عادلانه نمونه‌برداری شده است. چند مرحله برای انجام یک نمونه‌گیری سیستماتیک وجود دارد که به‌ترتیب زیر اجرا می‌شود:
•    تعیین اندازه نمونه
•    مشخص کردن جمعیت اصلی
•    محاسبه بازه نمونه‌گیری
•    انتخاب عضو اول نمونه
•    مشخص کردن فاصله بین نمونه‌ها
•    انتخاب سایر اعضا بر اساس فاصله مشخص شده

مثال نمونه گیری سیستماتیک

فرض کنید می‌خواهید دانشجویان یک دانشگاه را بررسی کنید. ابتدا تعداد کل دانشجویان (مثلا 1000 نفر) مشخص می‌شود. حال برای نمونه‌گیری سیستماتیک می‌توانید از روش زیر استفاده کنید:
1.    با تقسیم تعداد کل دانشجویان بر تعداد مطلوب نمونه (مثلاً 100 نفر)، حاصل 10 را بدست می‌آورید.
2.    با استفاده از یک جدول تصادفی یا یک نرم‌افزار اتوماتیک، یک عدد تصادفی بین 1 و 10 (مثلا 7) انتخاب می‌کنید. 
3.    ابتدا از دانشجویی که در ردیف 7 جدول تصادفی قرار دارد شروع کرده و با فاصله 10 دانشجویی به سمت پایان جدول ادامه می‌دهید. بنابراین، دانشجوهای در ردیف‌های 7، 17، 27، ... انتخاب می‌شوند تا به تعداد نمونه مورد نظر برسید.

چه زمانی از نمونه گیری سیستماتیک استفاده کنیم؟

در حال حاضر طیف وسیعی از کسب و کارها و سازمان‌ها از این روش نمونه‌گیری استفاده می کنند. اگر از این روش نمونه‌گیری در زمان مناسب استفاده کنید، می تواند ابزار قدرتمندی باشد. با‌این حال برای استفاده از این روش بهتر است یکی از شرایط زیر را داشته باشید: 

جمعیت زیاد: نمونه‌گیری سیستماتیک برای جمعیت،های نسبتاً زیاد بسیار سودمندتر است. با این حال، اگر می‌خواهید در مورد یک گروه 150 نفره استنباط کنید، نظرسنجی از هر 15 نفر ممکن است به یافته‌های آماری معنی‌داری منجر نشود.
محدودیت‌های بودجه: نمونه‌گیری سیستماتیک برای محققانی که با محدودیت‌های مالی کار می‌کنند ایده‌آل است، زیرا اغلب کم هزینه‌ترین راه برای تولید یک نمونه تصادفی قابل مشاهده محسوب می‌شود. 
نمونه‌گیری سیستماتیک بدون فهرست جمعیت: زمانی که از قبل به فهرست کامل جامعه دسترسی ندارید، می‌توان از این مدل نمونه‌گیری برای تقلید تصادفی‌سازی نمونه‌گیری تصادفی ساده استفاده کرد.
اجرای ساده: از آنجایی که نمونه‌گیری سیستماتیک برای تعیین نمونه بر فواصل نمونه‌گیری از پیش تعیین شده متکی است، مدیریت نمونه‌هایی با پاسخ‌دهندگان بیشتر برای محققان و آمارگران آسان می‌شود..

کاربردهای نمونه گیری سیستماتیک

این تکنیک گسترده برای محققان و تحلیلگرانی است که می‌خواهند داده‌ها را از یک جمعیت بزرگ بدون نظرسنجی از هر فرد جمع‌آوری کنند. از اصلی‌ترین موارد کاربردی این مدل نمونه‌گیری می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
•    تحقیقات علمی
•    آمار پزشکی
•    بررسی‌های بازاریابی
•    بررسی رضایتمندی مشتریان

سخن پایانی

نمونه‌گیری سیستماتیک یک روش آماری است که با روش قاعده‌مند از فواصل منظم و ثابت برای نمونه‌گیری از یک جمعیت بزرگ استفاده می‌کند. اگرچه این روش نمونه‌گیری دارای معایبی از جمله پیش نیازهای دقیق و مشکلات خوشه بندی است، اما محققان غالباً این روش نمونه‌گیری را ترجیح می‌دهند. اجرای ساده، کم هزینه و سوگیری کمتر در این روش همواره آن را به تکنیک مورد علاقه‌ی بسیاری از تحلیل‌گران تبدیل کرده است. 

سوالات متداول 

آیا نمونه‌گیری سیستماتیک برای همه مطالعات مناسب است؟

بله، این روش نمونه‌گیری برای بسیاری از مطالعات آماری مناسب است و به دلیل سادگی و قابل اجرا بودن مورد استفاده قرار می‌گیرد.

آیا نمونه‌گیری سیستماتیک نیاز به دانش قبلی دارد؟

بله، برای اجرای این مدل نمونه‌گیری به دانش آماری و دقت در محاسبات و فاصله‌ها نیاز است.

چه تفاوتی بین نمونه‌گیری سیستماتیک و نمونه‌گیری تصادفی ساده وجود دارد؟

در نمونه‌گیری تصادفی ساده، تمام اعضای جامعه دارای فرصت برابری برای انتخاب به عنوان عضو نمونه هستند، در حالی که در نمونه‌گیری سیستماتیک فقط اعضایی که با فاصله مشخصی یکی از دیگری قرار می‌گیرند، انتخاب می‌شوند.

آیا نمونه‌گیری سیستماتیک منجر به نمونه آماری مناسب از جامعه می‌شود؟

بله، اگر با فاصله مناسبی بین نمونه‌ها انتخاب شوند، نمونه‌گیری سیستماتیک نمونه آماری مناسبی از جامعه را فراهم می‌کند.

اهمیت استفاده از روش های سیستماتیک برای به دست آوردن نمونه چیست؟

نمونه‌گیری سیستماتیک بسیار ساختار یافته است، که منجر به نمایش معتبرتری از کل جمعیت می‌شود. مهم نیست که گروه چقدر متنوع است، این فرآیند انتخاب مجموعه ای از موضوعات را به طور مساوی توزیع می کند.