40579

•    losowo wybiera się jednostkę „k” z przedziału <1; “T >

•    kolejne jednostki wybrane do próby oddalone są od pierwszej o wielokrotność liczby T , tzn.: k , k + T, k + 2r, fc+3r, ..., k+(n — l)r

Jeżeli elementy populacji są uporządkowane według cech(y) - (np. uporządkowanie firm według nazwy) -nie mających związku z badaną cechą, to losowanie systematyczne daje wyniki podobne do losowania prostego niezależnego.

W przeciwnym przypadku, losowanie systematyczne zwiększa reprezentatywność próby - (np. uporządkowanie firm według liczby zatrudnionych) - (z wyjątkiem sytuacji, gdy uporządkowanie danych w populacji wykazuje cykliczność).

Główna zaleta: nie wymaga znajomości całego operatu losowania (np. szacunki poparcia partii w dniu wyborów - exit poll, opinie prenumeratorów czasopism).

Losowanie warstw owe (stratified sampling)

■ dwustopniowa procedura, w której populację dzieli się na subpopulacje (ang. strata) i z

poszczególnych subpopulacji (warstw) losuje się w sposób probabilistyczny elementy do próby.

Warstwy - wzajemnie wykluczające się (mutually exclusive), obejmujące wszystkie jednostki populacji (collectively exhaustive), zróżnicowanie między sobą i homogeniczne wewnętrznie.

Cechy w arstw ującc (ang. stratification variables) - powiązane z badaną cechą, łatwe do pomiaru i wykorzystania, zwykle zawierające cechy demograficzne, typ konsumenta, wielkość firmy, rodzaj działalności ekonomicznej, itp.

W praktyce liczba cech warstwujących nie przewyższa 6.

Sposoby rozmieszczenia (alokacji) próby w warstwach:

•    równomierne - z każdej warstwy tyle samo jednostek,

•    proporcjonalne (próba automatycznie wyważona) - udział danej warstwy w populacji określa udział jednostek tej warstwy w próbie,

•    alokacja J. Neymana (minimum wariancji),

•    optymalne (uwzględnia koszt losowania w warstwach).