Business Analytics Data Analysis and Decision Making 6th Edition Albright Solutions Manual
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There is clearly no "right answer", but here are some ideas that could be pursued.
1 To get simple random samples, use StatTools's option for generating random samples. This the most efficient sampling procedure, however.
2 To get a systematic sample of size n, we want to divide the 10,000 customers into n groups one systematically from each group For example, if n=50, there are 50 groups, each of size 10 customers 1-200, customers 201-400, etc. Then we'd randomly select a number from 1 to 200 person, along with every 200th after this person This is easy to do in Excel, using the MOD fu Systematic sheet of this file.)
3. We might want to try stratified sampling by stratifying on location (state and city) and/or g this, we would sort appropriately to get each stratum in contiguous rows, then separate each blank row (and copy the column headings to the top of each stratum's data). From there, we StatTools's option for generating random samples to generate a simple random sample from e
4. We might want to consider cluster samples (pick a few cities at random and use only these but we see no advantage to doing so. Cluster samples are usually advantageous when sampli concern, which is not the case here.
s is probably not and then pick 0000/50=200: 0 and pick this nction. (See the
ender. To do stratum with a could use ach stratum in the sample), ng cost is a
Systematic sampling
Note that there are only 200 poss systematic samples. Columns D a E have these 200 samples in contiguous rows.
Customer Sample Customer Sample 1 1 1 1 2 2 201 1 3 3 401 1 4 4 601 1 5 5 801 1 6 6 1001 1 7 7 1201 1 8 8 1401 1 9 9 1601 1 10 10 1801 1 11 11 2001 1 12 12 2201 1 13 13 2401 1 14 14 2601 1 15 15 2801 1 16 16 3001 1 17 17 3201 1 18 18 3401 1 19 19 3601 1 20 20 3801 1 21 21 4001 1 22 22 4201 1 23 23 4401 1 24 24 4601 1 25 25 4801 1 26 26 5001 1 27 27 5201 1 28 28 5401 1 29 29 5601 1 30 30 5801 1 31 31 6001 1 32 32 6201 1 33 33 6401 1 34 34 6601 1 35 35 6801 1 36 36 7001 1 37 37 7201 1 38 38 7401 1
Population size 10000 Sample size 50 Sorted version
39 39 7601 1 40 40 7801 1 41 41 8001 1 42 42 8201 1 43 43 8401 1 44 44 8601 1 45 45 8801 1 46 46 9001 1 47 47 9201 1 48 48 9401 1 49 49 9601 1 50 50 9801 1 51 51 2 2 52 52 202 2 53 53 402 2 54 54 602 2 55 55 802 2 56 56 1002 2 57 57 1202 2 58 58 1402 2 59 59 1602 2 60 60 1802 2 61 61 2002 2 62 62 2202 2 63 63 2402 2 64 64 2602 2 65 65 2802 2 66 66 3002 2 67 67 3202 2 68 68 3402 2 69 69 3602 2 70 70 3802 2 71 71 4002 2 72 72 4202 2 73 73 4402 2 74 74 4602 2 75 75 4802 2 76 76 5002 2 77 77 5202 2 78 78 5402 2 79 79 5602 2 80 80 5802 2 81 81 6002 2 82 82 6202 2
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