57143

Jeżeli elementy populacji są uporządkowane według cech nie mających związku z badaną cechą, to losowanie systematyczne daje wyniki podobne do losowania prostego niezależnego.

W przeciwnym przypadku, losowanie systematyczne zwiększa reprezentatywność próby (z wyjątkiem sytuacji, gdy uporządkowanie danych w populacji wykazuje cykliczność)

Główna zaleta: me wymaga znajomości całego operatu losowania, (np szacunki poparcia parti w dniu wyborów, opinie prenumeratorów czasopism)

Losowanie warstwowe (stratified sampling)

Jest to dwustopniowa procedura w której populację dzieli się na subpopulacje (ang. Strata) i z poszczególnych subpopulacji (warstw) losuję się w sposób propalistyczny elementy do próby.

Warstwy - wyłączające się (mutually exclusive) obejmujące wszystkie jednostki populacji (collectively exkaustive) zróżnicowane między sobą i homogeniczne wewnątrz.

Cechy warstwujące (ang. Strafification veriables) - powiązane z badaną cechą, łatwe do pomiaru i wykorzystywania, zwykle zawierające cechy demograficzne, typ konsumenta, wielkość firmy, rodzaj działalności ekonomicznej, itp.

W praktyce liczba cech warstwujących nie przewyższa 6.

Sposoby rozmieszczania (alokacji) próby w warstwach:

-równomiernie (tyle samo, z każdej warstwy) ale później trzeba stosować uwagi do wyników

-proporcjonalnie (próba automatycznie wyważona)

-alokacja J. Neymana (minimum wariancji)

-optymalne (uwzględnia koszt losowania w warstwach)

Losowanie zespołowe (cluster sampling)

Populacja zostaje podzielona na subpopulacje (ang. Clusters)