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A amostragem sistemática e a amostragem por amostragem diferem em como extraem pontos de amostra da população incluída na amostra. A amostragem em cluster fragmenta a população em grupos, enquanto a amostragem sistemática usa intervalos fixos da população maior para criar a amostra. A amostragem sistemática seleciona um ponto de partida aleatório da população e, em seguida, uma amostra é retirada de intervalos regulares fixos da população, dependendo do tamanho. A amostragem de cluster divide a população em clusters e, em seguida, toma uma amostra aleatória simples de cada cluster.

A amostragem de cluster é considerada menos precisa do que outros métodos de amostragem. No entanto, pode economizar custos na obtenção de uma amostra. A amostragem de cluster é um procedimento de amostragem em duas etapas. Pode ser usado ao completar uma lista de toda a população é difícil. Por exemplo, pode ser difícil construir toda a população dos clientes de um supermercado para entrevistar. No entanto, uma pessoa poderia criar um subconjunto aleatório de lojas, que é o primeiro passo no processo. O segundo passo é entrevistar uma amostra aleatória dos clientes dessas lojas. Este é um processo manual simples que pode economizar tempo e dinheiro.

Na amostragem sistemática, um ponto de partida aleatório na população é selecionado. Então, o nono assunto da população é selecionado para ser incluído na amostra. Isso cria uma amostra representativa de toda a amostra, desde que certas características importantes da população não sejam repetidas no mesmo intervalo que o utilizado no processo de seleção da amostra. A amostragem sistemática é simples e permite que um certo grau de processo seja usado na seleção da amostra. Este processo também garante que toda a população seja amostrada uniformemente. A amostragem sistemática é útil para determinados fins em finanças.