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¿Qué es el muestreo sistemático?

El muestreo sistemático es un tipo de método de muestreo probabilístico en el que los miembros de la muestra se seleccionan de una población más grande mediante un punto de partida aleatorio, pero con un intervalo periódico fijo. Este intervalo, conocido como intervalo de muestreo, se calcula dividiendo el tamaño de la población por el tamaño de muestra requerido. A pesar de la preselección de la población de la muestra, se sigue considerando el muestreo aleatorio sistemático si el intervalo periódico se determina de antemano y el punto de partida es aleatorio.

Conclusiones clave

  • El muestreo sistemático es un método de muestreo probabilístico en el que se selecciona una muestra aleatoria, con un intervalo periódico fijo, de una población más grande.
  • El intervalo periódico fijo, conocido como intervalo de muestreo, se calcula dividiendo el tamaño de la población por el tamaño de muestra requerido.
  • Otras ventajas de esta metodología incluyen la eliminación del fenómeno de selección de conglomerados y la baja probabilidad de corrupción de datos.
  • Las desventajas incluyen sobrerrepresentación o sobrerrepresentación de ciertos patrones y un mayor riesgo de manipulación de datos.

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Muestreo sistemático

Comprender el muestreo sistemático

Dado que el muestreo aleatorio simple de una población puede resultar ineficaz y requerir mucho tiempo, los estadísticos recurren a otros métodos, como el muestreo sistemático. El tamaño de la muestra se puede seleccionar mediante un enfoque sistemático rápido. Una vez que se ha identificado un punto de partida fijo, se selecciona un intervalo fijo para facilitar la selección de los participantes.

El muestreo sistemático es preferible al muestreo aleatorio simple cuando existe un bajo riesgo de manipulación de datos. Si tal riesgo es alto cuando un investigador puede manipular la longitud del intervalo para obtener los resultados deseados, sería más apropiada una técnica de muestreo aleatorio simple.

El muestreo sistemático es popular entre investigadores y analistas debido a su simplicidad. Los investigadores generalmente asumen que los resultados son representativos de la mayoría de las poblaciones generales, a menos que una característica aleatoria sea desproporcionada para cada una «norteth «datos de muestra (poco probable). Es decir, una población debe mostrar un nivel natural de aleatoriedad a lo largo de la métrica seleccionada. Si la población tiene un tipo de patrón estandarizado, el riesgo de selección accidental de casos muy comunes es obvio.

Dentro del muestreo sistemático, al igual que con otros métodos de muestreo, se debe seleccionar una población objetivo antes de seleccionar a los participantes. Se puede identificar una población basándose en cualquier número de características deseables apropiadas para el propósito del estudio que se está llevando a cabo. Algunos criterios de selección pueden incluir edad, género, raza, ubicación, nivel de educación y / u ocupación.

Existen varios métodos de muestreo de población para inferencias estadísticas; un tipo de muestreo aleatorio es el muestreo sistemático.

Ejemplos de muestreo sistemático

Como ejemplo hipotético de muestreo sistemático, suponga que un estadístico en cada población de 10,000 selecciona a cada 100 personas para el muestreo. Los intervalos de muestreo también pueden ser sistemáticos, como seleccionar una nueva muestra para extraer cada 12 horas.

Como otro ejemplo, si desea seleccionar un grupo aleatorio de 1,000 personas de una población de 50,000 utilizando un muestreo sistemático, se deben enumerar todos los participantes potenciales y seleccionar un punto de partida. Una vez que se formó la lista, cada 50 personas en la lista (comenzando el conteo en el punto de partida elegido) sería seleccionada como participante, de 50,000 / 1,000 = 50.

Por ejemplo, si el punto de partida seleccionado era 20, se seleccionaría la 70ª persona de la lista seguida de la 120ª, y así sucesivamente. Cuando se llega al final de la lista y se necesitan participantes adicionales, el recuento se inclina hacia el principio de la lista para completar el recuento.

Muestreo sistemático vs. Muestreo de conglomerados

El muestreo sistemático se diferencia del muestreo por conglomerados en que extraen puntos de muestra de la población de muestra. El muestreo por conglomerados divide la población en conglomerados y el muestreo sistemático utiliza intervalos fijos de la población más grande para crear la muestra.

El muestreo sistemático selecciona un punto de partida aleatorio de la población, y luego se toma una muestra de intervalos regulares fijos de la población en función de su tamaño. El muestreo por conglomerados divide la población en conglomerados y luego toma una muestra aleatoria simple de cada conglomerado.

El muestreo por conglomerados se considera menos preciso que otros métodos de muestreo. Sin embargo, puede ahorrar costos para obtener una muestra. El muestreo por conglomerados es un procedimiento de muestreo de dos pasos. Se puede utilizar cuando es difícil completar una lista de la población total. Por ejemplo, puede resultar difícil entrevistar a toda la población de clientes de comestibles.

Sin embargo, se podría crear un subconjunto aleatorio de tiendas, que es el primer paso del proceso. El segundo paso es entrevistar a una muestra aleatoria de clientes de esas tiendas. Este es un proceso manual simple que puede ahorrar tiempo y dinero.

Limitaciones del muestreo sistemático

Un riesgo que los estadísticos deben considerar al realizar un muestreo sistemático es la organización de la lista utilizada con el intervalo de muestreo. Si la población agregada a la lista está organizada en un patrón cíclico correspondiente al intervalo de muestreo, la muestra seleccionada puede estar sesgada.

Por ejemplo, al departamento de recursos humanos de una empresa le gustaría seleccionar un ejemplo de empleados y preguntarles cómo se sienten acerca de las políticas de la empresa. Los empleados se agrupan en equipos de 20, cada uno encabezado por un gerente. Si la lista utilizada para elegir el tamaño de la muestra está organizada con equipos agrupados, existe el riesgo de que el estadístico seleccione solo administradores (o ningún administrador) dependiendo del intervalo de muestreo.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los beneficios del muestreo sistemático?

El muestreo sistemático es simple de llevar y fácil de entender, razón por la cual los investigadores generalmente lo prefieren. El supuesto central, que los resultados muestran la mayoría de las poblaciones normales, garantiza un muestreo justo de toda la población. Además, el muestreo sistemático proporciona un mayor nivel de control en comparación con otras metodologías de muestreo debido a su proceso. El muestreo sistemático también tiene un factor de riesgo bajo porque existe una baja probabilidad de que los datos se corrompan.

¿Cuáles son las desventajas del muestreo sistemático?

La principal desventaja del muestreo sistemático es la necesidad del tamaño de la población. Sin el conocimiento del número específico de participantes en una población, el muestreo sistemático no funciona bien. Por ejemplo, si un estadístico desea examinar la edad de las personas sin hogar en una región en particular, pero no puede averiguar exactamente cuántas personas sin hogar hay, entonces no tendrá un tamaño de población ni un punto de partida. Otra desventaja es que la población tiene que mostrar una cantidad natural de aleatoriedad con respecto a otra, lo que aumenta el riesgo de seleccionar escenarios similares, yendo en contra del propósito de la muestra.

¿Cuál es la diferencia entre el muestreo por conglomerados y el sistemático?

El muestreo por conglomerados se diferencia del muestreo sistemático en que extraen puntos muestrales de la población muestral. El muestreo por conglomerados divide la población en conglomerados y luego toma una muestra aleatoria simple de cada conglomerado. El muestreo sistemático selecciona un punto de partida aleatorio de la población, y luego se toma una muestra de intervalos regulares fijos de la población en función de su tamaño. El muestreo por conglomerados es más susceptible a errores de muestreo que el muestreo sistemático, aunque puede ser un proceso más económico.