En el muestreo aleatorio simple, se selecciona aleatoriamente una muestra de bienes de una población, y cada artículo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. El muestreo aleatorio simple utiliza una tabla de números aleatorios o un generador electrónico de números aleatorios para seleccionar elementos para su muestra. Por ejemplo, la lotería funciona con un muestreo aleatorio simple, y cada número tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Mientras tanto, el muestreo sistemático implica seleccionar elementos de una población ordenada utilizando un intervalo de muestreo o salto. Eso significa todo «norteu «Se selecciona una muestra de datos en un gran conjunto de datos. El muestreo sistemático es más apropiado que el muestreo aleatorio simple cuando el presupuesto del proyecto es ajustado y requiere simplicidad para completar y comprender los resultados del estudio. El muestreo sistemático es preferible al muestreo aleatorio cuando los datos no muestran patrones y existe un riesgo bajo de que un investigador manipule los datos, ya que a menudo es un método de muestreo más barato y sencillo.
Conclusiones clave
- En el muestreo aleatorio simple, todos los puntos de datos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Mientras tanto, el muestreo sistemático selecciona un punto de datos por cada intervalo preestablecido.
- Aunque el muestreo sistemático es más fácil de realizar que el muestreo aleatorio simple, puede dar resultados sesgados si el conjunto de datos muestra patrones. También se manipula más fácilmente.
- Por el contrario, el muestreo aleatorio simple se utiliza mejor para conjuntos de datos más pequeños y puede proporcionar resultados más representativos.
Simplicidad de ejecución
El muestreo aleatorio simple requiere que cada aspecto de la población se identifique y seleccione por separado, y el muestreo sistemático se basa en una regla de intervalo de muestreo para seleccionar cada uno. Si el tamaño de la población es pequeño o el tamaño de las muestras individuales y su número es relativamente pequeño, el muestreo aleatorio proporciona los mejores resultados, ya que todos los candidatos tienen la misma oportunidad de ser seleccionados. Sin embargo, a medida que aumenta el tamaño de muestra requerido y un investigador necesita crear múltiples muestras de la población, esto puede resultar muy costoso y costoso. Como resultado, el muestreo sistemático se considera el mejor método en tales circunstancias.
Presencia de patrón
El muestreo sistemático es preferible al muestreo aleatorio simple cuando no existe un patrón en los datos. Sin embargo, si la población no es aleatoria, existe el riesgo de que un investigador elija elementos para la muestra que presenten las mismas características. Por ejemplo, si cada octavo widget en una fábrica se dañó debido a una determinada máquina que funciona mal, es más probable que un investigador seleccione estos widgets rotos con un muestreo sistemático que con un muestreo aleatorio simple, lo que da como resultado una muestra sesgada.
Manipulación de datos
A la hora de decidir cuándo utilizar el muestreo sistemático, es importante tener en cuenta que siempre existe el riesgo de manipulación que amenaza con realizar un estudio informativo claro. Por lo tanto, en los casos en que existe un riesgo bajo de manipulación de datos, el muestreo sistemático es preferible al muestreo aleatorio simple para facilitar su uso. Sin embargo, si tal riesgo es alto cuando un investigador puede manipular la longitud del intervalo para obtener los resultados deseados, por ejemplo, poder cambiar cada 100 número extraído en una muestra sistemática, una técnica sería más apropiada para el muestreo aleatorio simple.
