Theo cách tiếp cận này, ta chọn lấy các thành phần thứ kth trong dân số, bắt đầu với một con số khởi điểm ngẫu nhiên trong phạm vi từ 1 đến k. Thành phần thứ kth , còn gọi là bước nhảy (skip interval), được tính bằng cách chia cỡ mẫu cho kích cỡ của dân số.
K = bước nhảy = dân số ÷ cỡ mẫu Chúng ta cũng phải có khung mẫu chính xác và hoàn thiện. Thủ tục để tiến hành chọn mẫu hệ thống theo các bước sau:
- Xác định, lập danh sách và đánh số các cá thể của dân số - Xác định bước nhảy (k)
- Xác định con số khởi đầu một cách ngẫu nhiên
- Rút mẫu bằng cách chọn tất cả các cá thể theo các bước nhảy kth.
Phương pháp chọn mẫu hệ thống có ưu điểm là đơn giản và mềm dẻo. Tuy vậy, phương pháp này cũng có thể sinh ra các thiên lệch khó thấy. Đầu tiên là tính chất chu kỳ của dân số có thể xảy ra song song với tỷ lệ mẫu (bước nhảy). Ngoài ra, các cá thể
của dân số có thểđã được sắp xếp theo một trật tựđơn chiều nào đó. Trong nghiên cứu kinh tế, các dân số thường được sắp xếp theo trật tự sẵn có. Ví dụ, chúng ta có danh sách các cá nhân, hoặc hộ gia đình sắp xếp từ nghèo đến giàu, hoặc ngược lại; hoặc danh sách các hộ nông nghiệp sắp xếp theo quy mô tăng dần về diện tích đất canh tác, v.v. Chính vì vậy, khi chọn cá thể, chúng ta có thể bị thiên lệch về một phía nào đó của dãy số liệu.
Để tránh tình trạng thiên lệch như vậy, chúng ta nên: - Sắp xếp ngẫu nhiên dân số trước khi chọn mẫu
- Chọn con số khởi điểm một cách ngẫu nhiên vài lần khi bắt đầu chọn mẫu - Lặp lại cách chọn mẫu như vậy cho các mẫu khác.
Nếu thực hiện tốt, phương pháp này cho hiệu quả thống kê cao hơn phương pháp ngẫu nhiên đơn giản.