Hay 4 pasos clave para seleccionar una muestra aleatoria simple.
Comience por decidir sobre la población que desea estudiar.
Es importante asegurarse de que tenga acceso a cada miembro individual de la población, para que pueda recopilar datos de todos los que son seleccionados para la muestra.
A continuación, debe decidir qué tan grande será el tamaño de su muestra. Aunque las muestras más grandes proporcionan más certeza estadística, también cuestan más y requieren mucho más trabajo.
Hay varias formas potenciales de decidir sobre el tamaño de su muestra, pero una de las más simples implica usar una fórmula con el intervalo de confianza y el nivel de confianza deseado, el tamaño estimado de la población con la que está trabajando y la desviación estándar de lo que desee. medir en su población.
El intervalo de confianza más común y los niveles utilizados son 0.05 y 0.95, respectivamente. Como es posible que no conozca la desviación estándar de la población que está estudiando, debe elegir un número lo suficientemente alto como para tener en cuenta una variedad de posibilidades (como 0.5).
Esto se puede hacer de una de dos maneras: la lotería o el método de número aleatorio.
En el método de lotería, elige la muestra al azar «dibujando desde un sombrero» o utilizando un programa de computadora que simulará la misma acción.
En el método de número aleatorio, asigna a cada individuo un número. Al usar un generador de números aleatorios o tablas de números aleatorios, luego elige aleatoriamente un subconjunto de la población. También puede usar la función de número aleatorio (RAND) en Microsoft Excel para generar números aleatorios.
¿Qué es un muestreo aleatorio simple?
Los datos son una de las cosas más importantes en las estadísticas. Debido a dificultades prácticas, no será posible usar los datos de una población completa cuando se pruebe una hipótesis. Por lo tanto, los valores de las muestras se toman para hacer inferencias en una población. Dado que no se utilizan todos los datos; Hay una incertidumbre (que se llama error de muestreo) en las inferencias hechas. Para minimizar estas incertidumbres, es importante elegir muestras imparciales.
Cuando los individuos son elegidos para una muestra de tal manera que cada individuo en la población tiene la probabilidad de ser seleccionados, entonces esta muestra se llama muestra aleatoria. Por ejemplo, considere el caso en el que 10 casas de 100 casas en un vecindario deben elegirse como muestra. El número de cada casa está escrito en pedazos de papel, y las 100 piezas están en una canasta. Uno al azar elige 10 piezas de papel diferentes con reemplazo del carrito. Entonces los 10 números elegidos serán una muestra aleatoria.
El muestreo aleatorio simple y el muestreo aleatorio sistemático son técnicas de muestreo, que se traducen en muestras aleatorias con algunas cualidades diferentes.
Una muestra aleatoria simple es una muestra aleatoria elegida de tal manera que cada una de las muestras de ese tamaño de muestra (que puede ser elegida por la población) tiene una probabilidad igual de ser seleccionada como muestra. Esta técnica de muestreo requiere la velocidad de flujo en todo el alcance total de la población. En otras palabras, la población debe ser lo suficientemente pequeña, temporal y espacialmente, para hacer un muestreo aleatorio simple de manera eficiente. Mirando hacia atrás en el ejemplo, en el segundo párrafo, puede ver que lo que se hace es un muestreo aleatorio simple y la muestra de 10 casas diseñadas de esta manera es una muestra aleatoria simple.
Por ejemplo, considere las bombillas apropiadas producidas por una empresa de por vida. La población en cuestión son todas las bombillas producidas por la compañía. Pero en este caso, todavía tienen que producirse algunas bombillas y ya se han vendido algunas bombillas. Por lo tanto, el muestreo se limita temporalmente a las bombillas actualmente en stock. En este caso, no es posible realizar un muestreo aleatorio simple, ya que es imposible asegurarse de que, para cada k, cada muestra de tamaño K tenga la misma probabilidad de ser seleccionado como muestra para analizar.
¿Cuál es la fórmula de muestreo aleatorio simple?
Aquí P es una probabilidad, N es el tamaño de la muestra y N representa la población.
Ahora, si uno cancela 1- (n-n/n), proporcionará p = n/n.
Además, se necesita la posibilidad de que una muestra se seleccione más de una vez: p = 1- (1- (1/n)) n.
Suponga que una empresa con 1000 empleados, de los 100 son necesarios para completar un trabajo en el sitio. Ahora todos sus nombres están en la canasta y se elegirán 100. Ahora, en este caso, cada empleado tiene la misma oportunidad de ser seleccionados.
De esta base de datos, se puede seleccionar fácilmente la probabilidad, una vez que el tamaño de la muestra y la población están disponibles. Aquí está el cálculo –
La posibilidad de selección única es: P = N/N = 100/1000 = 10%
El muestreo aleatorio es importante para sacar una conclusión imparcial de un gran conjunto de datos. Reduce las posibilidades de cualquier error y hace que este proceso sea rápido. Este es uno de los conceptos más importantes de estadísticas que los estudiantes necesitan comprender para sobresalir en su examen final.
El muestreo aleatorio en las estadísticas está disponible en el sitio web de Vedantu, una de las principales plataformas de aprendizaje electrónico de la India. Los estudiantes pueden descargar materiales de estudio con una explicación lúcida de temas y ejemplos detallados. Además, las clases en línea en vivo y las sesiones de compensación de duda ayudan aún más a los estudiantes a este respecto.
Respuesta. El muestreo sistemático es una variación del muestreo de probabilidad donde las muestras se preseleccionan de una gran población basada en un punto de partida aleatorio, pero con un intervalo establecido y periódico. Este intervalo se conoce como intervalo de muestreo. El cálculo incluye dividir la población por tamaño de muestra. Aunque el tamaño de la muestra está predeterminado, este proceso todavía se percibe como aleatorio.
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