Adam Hayes, Ph.D., CFA, es un escritor financiero con más de 15 años de experiencia en Wall Street como comerciante de derivados. Además de su extensa experiencia en el comercio derivado, Adam es un experto en economía y finanzas conductuales. Adam recibió su maestría en economía de la nueva Escuela para la Investigación Social y su Ph.D. de la Universidad de Wisconsin-Madison en Sociología. Es un titular de CFA y tiene licencias FINRA Series 7, 55 y 63. Actualmente investiga y enseña sociología económica y los estudios sociales de las finanzas en la Universidad Hebrea de Jerusalén.
El muestreo sistemático es un tipo de método de muestreo de probabilidad en el que los miembros de la muestra de una población más grande se seleccionan de acuerdo con un punto de partida aleatorio pero con un intervalo periódico fijo. Este intervalo, llamado intervalo de muestreo, se calcula dividiendo el tamaño de la población por el tamaño de la muestra deseado. A pesar de que la población de muestra se selecciona de antemano, el muestreo sistemático todavía se considera aleatorio si el intervalo periódico se determina de antemano y el punto de partida es aleatorio.
- El muestreo sistemático es un método de muestreo de probabilidad en el que se selecciona una muestra aleatoria, con un intervalo periódico fijo, de una población más grande.
- El intervalo periódico fijo, llamado intervalo de muestreo, se calcula dividiendo el tamaño de la población por el tamaño de la muestra deseado.
- Otras ventajas de esta metodología incluyen eliminar el fenómeno de la selección agrupada y una baja probabilidad de contaminar datos.
- Las desventajas incluyen la sobrerrepresentación de patrones particulares y un mayor riesgo de manipulación de datos.
Dado que el simple muestreo aleatorio de una población puede ser ineficiente y lento, los estadísticos recurren a otros métodos, como el muestreo sistemático. La elección de un tamaño de muestra a través de un enfoque sistemático se puede hacer rápidamente. Una vez que se ha identificado un punto de partida fijo, se selecciona un intervalo constante 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 dicho riesgo es alto cuando un investigador puede manipular la longitud del intervalo para obtener los resultados deseados, una técnica de muestreo aleatorio simple sería más apropiada.
El muestreo sistemático es popular entre los investigadores y analistas debido a su simplicidad. Los investigadores generalmente asumen que los resultados son representativos de la mayoría de las poblaciones normales a menos que una característica aleatoria exista desproporcionadamente con cada muestra de datos «enésimo» (que es poco probable). En otras palabras, una población debe exhibir un grado natural de aleatoriedad junto con la métrica elegida. Si la población tiene un tipo de patrón estandarizado, el riesgo de elegir accidentalmente casos muy comunes es más evidente.
¿Qué es un muestreo aleatorio sistemático?
El muestreo aleatorio sistemático es el método de muestreo aleatorio que requiere seleccionar muestras basadas en un sistema de intervalos en una población numerada. Por ejemplo, Lucas puede dar una encuesta a cada cuarto cliente que llega al cine. El hecho de que Lucas esté dando la encuesta a cada cuarto cliente es lo que hace que el muestreo sea sistemático porque hay un sistema de intervalo. Del mismo modo, esta es una muestra aleatoria porque Lucas no puede controlar qué tipo de cliente viene a través del cine.
Además, recuerde que el muestreo aleatorio sistemático aún debe garantizar que todos los resultados tengan la misma posibilidad de ser seleccionados en la muestra. Por lo tanto, Lucas no solo puede seleccionar cada cuarto cliente que llega por la puerta durante las noches o los fines de semana. Debe seleccionar cada cuarto cliente cada vez que el teatro esté abierto.
Lucas también debe asegurarse de que al elegir cada cuarto cliente no incluya ningún tipo de patrón en la selección. Hablaremos más sobre esto al discutir los pros y los contras de un muestreo aleatorio sistemático.
Ahora que comprende la definición de muestreo aleatorio sistemático, puede aprender cuándo y cómo usar un muestreo aleatorio sistemático.
Discutamos cuándo y cómo usar un muestreo aleatorio sistemático. El jefe de Lucas quiere enviar a sus empleados a una sesión de capacitación de una semana que esté fuera de la ciudad. Debido a la financiación limitada, el jefe de Lucas, Alex, no puede enviar a todos sus empleados; Debe elegir un grupo para ir al entrenamiento. Alex posee 12 salas de cine y emplea a 200 personas. Tiene 12 gerentes de los 200 empleados. Alex puede usar un muestreo aleatorio sistemático para seleccionar el grupo de empleados que asistirán a la capacitación.
¿Qué es el muestreo aleatorio sistemático?
Imagine que un investigador quiere comprender más sobre los objetivos profesionales de los estudiantes en la Universidad de Bath. Digamos que la universidad tiene aproximadamente 10,000 estudiantes. Estos 10,000 estudiantes son nuestra población (N). Para seleccionar una muestra (n) de estudiantes de esta población de 10,000 estudiantes, podríamos elegir usar una muestra aleatoria sistemática.
Con un muestreo aleatorio sistemático, había una posibilidad igual (probabilidad) de que cada uno de los 10,000 estudiantes pudiera ser seleccionado para su inclusión en nuestra muestra. Cada uno de los 10,000 estudiantes se conoce como unidad, un caso o un objeto (estos términos a veces se usan indistintamente; usamos la unidad de palabras). Si nuestro tamaño de muestra deseado fuera alrededor de 400 estudiantes, cada uno de estos estudiantes se enviaría posteriormente un cuestionario para completar (imaginando que elegimos recopilar nuestros datos utilizando un cuestionario).
En nuestro ejemplo, la población son los 10,000 estudiantes de la Universidad de Bath. La población se expresa como N. Dado que estamos interesados en todos estos estudiantes universitarios, podemos decir que nuestro marco de muestreo es de 10,000 estudiantes. Si solo estuviéramos interesados en las estudiantes universitarias, por ejemplo, excluiríamos a todos los hombres en la creación de nuestro marco de muestreo, que sería mucho menos de 10,000.
Imaginemos que elegimos un tamaño de muestra de 100 estudiantes. La muestra se expresa como n. Este número fue elegido porque refleja el límite de nuestro presupuesto y el tiempo que tenemos que distribuir nuestro cuestionario a los estudiantes. Sin embargo, también podríamos haber determinado el tamaño de la muestra que necesitábamos utilizando un cálculo de tamaño de muestra, que es una herramienta estadística particularmente útil. Esto puede haber sugerido que necesitamos un tamaño de muestra más grande; Quizás hasta 400 estudiantes.
¿Qué es muestreo aleatorio simple y sistematico?
El muestreo sistemático es cuando los investigadores seleccionan elementos de una población ordenada utilizando un intervalo de omisión o muestreo.
Por ejemplo, si los investigadores están interesados en la población que asiste a un restaurante en particular en un día determinado, podrían establecer una tienda en el restaurante y pedirle a cada décima persona que ingrese que sea parte de su muestra.
También podrían elegir preguntar a la vigésima persona, el trigésimo o cualquier otro intervalo de muestra que se adapte a los requisitos de su estudio de investigación.
El muestreo sistemático difiere del muestreo aleatorio simple, porque en el muestreo aleatorio simple se elige una muestra de elementos al azar de una población, y cada elemento tiene una probabilidad perfectamente igual de ser elegida.
El muestreo aleatorio simple aprovecha tablas de números aleatorios o un generador de números electrónico para determinar una muestra, mientras que estos componentes no son necesarios para realizar un muestreo sistemático.
Los investigadores deben usar un muestreo sistemático en lugar de un muestreo aleatorio simple cuando un proyecto tiene un presupuesto ajustado o requiere una línea de tiempo corta.
El muestreo sistemático también se prefiere sobre el muestreo aleatorio cuando los datos relevantes no exhiben patrones, y los investigadores tienen un riesgo bajo de manipulación de datos que dará como resultado una mala calidad de datos.
Para realizar un muestreo aleatorio simple, cada elemento de la población de interés debe identificarse y seleccionarse por separado. Con el muestreo sistemático, se utiliza un intervalo de muestreo para seleccionar las personas que comprenderán la muestra.
¿Qué es muestreo sistemático ejemplos?
Consideremos un ejemplo hipotético de muestreo sistemático. Suponiendo que en una población de 20,000 personas, un investigador selecciona a cada 200 personas para participar en el muestreo. El investigador también puede establecer que los intervalos de muestreo sean sistemáticos, por ejemplo, el investigador puede elegir una nueva muestra para extraer cada 6 horas.
Para otro ejemplo de muestreo sistemático, si un investigador quiere usar un muestreo sistemático para seleccionar un grupo aleatorio de 2,000 personas de una población de 100,000, todos los participantes probablemente deben ser colocados en una lista. Posteriormente, el investigador seleccionará un punto de partida.
Entonces, una vez que se haya formado la lista, los participantes serían elegidos de cada 50 persona en la lista (el recuento debe comenzar desde el punto de partida elegido). Además, tenga en cuenta que el enfoque estaría en cada 50 persona en la lista desde 100,000/2,000 = 50.
Por lo tanto, si su punto de partida es de 30, la 80a persona en la lista se seleccionaría como participante seguido del 130º, y así sucesivamente. Una vez que haya llegado al final de la lista y necesite participantes adicionales, los bucles del conteo al comienzo de la lista para que pueda concluir su conteo.
Es por eso que es muy importante que cualquier investigador que quiera realizar un muestreo sistemático, primero familiarizarse con el tamaño de la población objetivo.
Considere el tamaño de su muestra de población y qué método es el más apropiado antes de decidir sobre la técnica de muestreo para usar en su estudio.
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