Bagaimana cara memilih interval yang tepat dalam systematic random sampling

Untuk memilih interval yang tepat dalam systematic random sampling, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Tentukan Populasi dan Ukuran Sampel:
   • Tentukan dengan jelas siapa atau apa yang akan diteliti dengan mendefinisikan populasi target.
   • Tentukan jumlah sampel yang diperlukan untuk penelitian.
2. Susun Daftar Populasi:
   • Susun daftar lengkap semua anggota populasi. Hal ini disebut sebagai sampling frame.
3. Hitung Interval Sampling (k):
   • Hitung interval sampling dengan menggunakan rumus: k=Nnk=nN
     dimana:
     • NN adalah total jumlah populasi.
     • nn adalah ukuran sampel yang diinginkan.
   • Interval tersebut ditentukan dengan membagi total jumlah populasi dengan jumlah sampel yang diinginkan.
4. Pilih Angka Acak Sebagai Titik Awal:
   • Pilih angka acak antara 1 dan kk sebagai titik awal.
5. Pilih Sampel Secara Sistematis:
   • Hitung setiap elemen ke-kk dalam daftar untuk diambil sebagai sampel1. Mulailah mengambil sampel dimulai dari angka atau nomor awal yang terpilih, dan nomor interval berikutnya hingga memenuhi jumlah sampel.
6. Periksa Bias:
   • Periksa sampel untuk memastikan tidak ada bias. Apabila ada bias, ulangi proses dengan penyesuaian pada interval atau titik awal.

Contoh:

Misalnya, Anda memiliki populasi 1000 orang (N=1000N=1000) dan Anda membutuhkan sampel 100 orang (n=100n=100). Maka, interval samplingnya adalah:
k=1000100=10k=1001000=10
Ini berarti setiap elemen ke-10 dalam populasi akan dipilih sebagai sampel. Anda mulai dengan memilih nomor acak antara 1 dan 10 sebagai titik awal, misalnya angka 3. Maka, sampel Anda akan terdiri dari orang ke-3, ke-13, ke-23, ke-33, dan seterusnya.

Penting untuk diperhatikan:

• Jika terdapat pola periodik dalam populasi yang berkorelasi dengan interval pemilihan, efektivitas metode ini dapat berkurang. Pemilihan interval harus dilakukan dengan hati-hati untuk menghindari bias sampling.
• Ketika melakukan pengambilan sampel sistematis dengan daftar pada populasi, maka sangat penting untuk mempertimbangkan urutan setiap populasi terdaftar agar bisa memastikan bahwa sampel Anda benar-benar valid.
• Systematic sampling lebih tepat digunakan ketika data tidak memiliki pola. Luck365