Sistemātiska paraugu ņemšana ir veids, kā veikt pētījumu, kas nosaka, kā atlasīt pētāmās populācijas locekļus. Daudzi pētījumi ir vērsti uz nejaušas izlases iegūšanu, kurā katram pētāmās populācijas loceklim ir vienāda iespēja tikt izvēlētam. Vēl viena izvēle ir vienkārša nejauša izlase, kurā katrai iepriekš noteikta lieluma grupai ir vienāda iespēja tikt atlasītai. Viena no alternatīvām ir sistemātiska paraugu ņemšana, kad pētnieki izvēlas sākuma locekli no grupas un pēc tam izmanto to kā līdzekli visu pārējo paraugu atlasei.
Ikviens, kurš kādreiz ir piedalījies komandu sporta veidos fiziskās audzināšanas stundā, droši vien ir pieredzējis sistemātisku paraugu ņemšanu. Treneris vada studentu rindu, saskaitot katru otro studentu, un sadala rindu divās komandās. Būtībā treneris sāk ar iesācējušu audzēkni un ņem sev līdzi katru otro audzēkni, izveidojot sākotnējās grupas paraugu, kas kļūs par pirmo vai otro komandu.
Parasti būtu nepraktiski izvēlēties “katru otru” no lielas grupas. Tā vietā pētnieki nosaka k-to elementu. K ir definēts kā elementu skaits populācijā, kas tiks izlaists starp atlasēm, un tam ir jāpaliek nemainīgam visā izlases atlases procesā. Ja kāds, kurš ņem paraugu, nolemj, ka paraugs sākas ar vienu un pēc tam katrs 50. elements tiks ievilkts kā daļa no parauga, k ir 50. Paraugu ņēmējs vilks vai pārbaudīs 1,51, 101, 151 utt., līdz tiks sasniegts. grupas beigas.
Statistikā bieži priekšroka tiek dota vienkāršai nejaušai izlasei, jo ir daudz darbību, kurām tāda ir nepieciešama, lai par kaut ko varētu novērtēt vairāk informācijas. Sistemātiska paraugu ņemšana ir ļoti noderīga un labi piemērota, lai noteiktu informāciju par populāciju tādu iemeslu dēļ kā kvalitātes kontrole. Ir svarīgi norādīt, ka izlase nav pilnībā nejaušināta, lai gan tas var būt viens no labākajiem nejaušības tuvinājumiem.
Liela daļa sistemātiskas izlases precizitātes ir atkarīga no izlases lieluma, kas reprezentē populāciju. Tas nozīmē, ka k ir jābūt pietiekami mazam, lai izveidotu atbilstošu izlases lielumu, kas informē pētniekiem vai testētājiem par to, kas notiek vispārējā populācijā. K nevar būt pārāk mazs vai tā atlasītā grupa ir ļoti liela, un to var būt nepraktiski un dārgi pārbaudīt. Jāņem vērā, ka sistemātiskā paraugā var būt cilvēki, dzīvnieki vai lietas, atkarībā no tā, kas tiek pārbaudīts.
Ražošanā bieži parādās sistemātiska paraugu ņemšana. Daudzas rūpnīcas automātiski pārbauda vai izvelk no līnijas katru k-to produktu. Jo īpaši daži pārtikas ražotāji to izmanto kā pārdošanas punktu, lai demonstrētu augstus kvalitātes kontroles standartus.
SmartAsset.