В HR-исследованиях часто требуется сформировать репрезентативную выборку из большого массива данных. Например, выборка из сотрудников, кандидатов, результатов опроса и др. Одним из самых простых и часто используемых методов отбора является механическая (систематическая) выборка.
1️⃣ Что такое механическая выборка?
Механическая выборка — это метод формирования выборочной совокупности. С его помощью единицы из генеральной совокупности отбираются с определенным шагом (интервалом), начиная со случайной точки.
2️⃣ Достоинства и недостатки механического метода
Преимущества метода:
✅ Простота (не нужны сложные расчеты).
✅ Равномерное покрытие, — если нет скрытых закономерностей или последовательности.
✅ Экономия ресурсов времени — особенно при обработке большого массива данных.
Недостатки:
❌ Риск смещения, если есть периодичность, или данные стратифицированные. Например, если список составлен по отделам (каждый 10-й — руководитель), а шаг кратен 10.
3️⃣ Пошаговая инструкция по формированию механической выборки
- Определить генеральную совокупность.
- Упорядочить данные по критериям. Например: табельный номер, фамилия (алфавитный порядок), дата трудоустройства (хронология) и другое.
- Рассчитать шаг выборки по формуле: k = округлить_вниз(N / n).
- Выбрать стартовую точку, например, используя генератор случайных чисел (от 1 до `k`).
- Отобрать элементы с шагом `k`.
4️⃣ Примеры механической выборки в анализе HR данных
Пример 1. Опрос удовлетворенности в крупной компании
Генеральная совокупность: 2000 сотрудников.
Упорядочивание: по табельного номеру.
Необходимая выборка: 200 человек (10%).
Шаг:`k = 2000 / 200 = 10`.
Начальное число: Случайное число 7.
Выборка: Сотрудники №7, 17, 27, ..., 1997.
Пример 2. Анализ эффективности адаптации новых сотрудников
Генеральная совокупность: 300 новых сотрудников, принятых за год.
Необходимая выборка: 30 человек.
Упорядочивание: по дате выхода кандидата на работу.
Шаг:** `k = 300 / 30 = 10`.
Начальное число: случайное число 5.
Выборка: 5-й, 15-й, 25-й... новичок по списку.
Резюмируя, можно сказать, что механическая выборка — это «золотая середина» между простотой и репрезентативностью. Она отлично подходит для массовых опросов, аудитов и быстрых проверок. Главное — убедиться, что исходные данные не содержат скрытых закономерностей, которые исказят результаты.
