El muestreo sistemático es un método de muestreo de probabilidad para obtener una muestra representativa de una población. Para usar este método, los investigadores comienzan en un punto aleatorio y luego seleccionan sujetos a intervalos regulares de cada enésimo miembro de la población. Al igual que otros métodos de muestreo de probabilidad, los investigadores deben identificar su población de interés antes de muestrearlo.
Los investigadores usan un muestreo sistemático porque es más fácil de realizar que el simple muestreo aleatorio, que puede ser engorroso con grandes poblaciones. Es un proceso más simple porque solo la selección inicial es aleatoria, y luego el intervalo de muestreo fijo acelera el resto del proceso. A pesar de ser un procedimiento más sencillo, el muestreo sistemático puede producir muestras que representan fielmente a la población. Obtenga más información sobre muestras representativas.
El muestreo sistemático proporciona otro beneficio, ya que no requiere una lista completa de población por adelantado. El muestreo aleatorio simple requiere esa lista.
En esta publicación, nos profundizaremos más sobre el uso de muestreo sistemático con y sin una lista de población. Luego veremos algunos de sus posibles inconvenientes y cómo minimizarlos.
Cuando tiene una lista de toda su población, el muestreo sistemático puede aproximarse estrechamente a una muestra aleatoria simple. El proceso implica tomar su lista y seleccionar cada enésima persona en la lista. Imagine que está probando a los estudiantes en un distrito escolar y tiene una lista de todos los estudiantes en ese distrito. Simplemente comience en un punto aleatorio en la lista y luego elija cada uno, digamos, el 50º estudiante en ella. ¡Voila! Tiene una muestra representativa de estudiantes en el distrito escolar.
¿Cuáles son las características de un muestreo?
Si recopila datos y desea evaluarlos, hay tres términos básicos cuyas diferencias debe saber exactamente: población, muestra y características. Echamos un vistazo más de cerca a estos tres términos y lo explicamos usando un ejemplo: algunas clases seleccionadas de estudiantes de primaria deben llevarse a cabo en matemáticas y una prueba de vocabulario. El objetivo del análisis es encontrar información sobre las matemáticas y el conocimiento del vocabulario de todos los estudiantes de primaria de Munich.
Por lo tanto, está interesado en el conocimiento matemático y el vocabulario en una población: la Hier son todos los alumnos de cuarto grado. Sin embargo, dado que (por ejemplo, por razones financieras) no se puede cuestionar a todos los estudiantes, usted extrae una muestra de tres clases de tres escuelas diferentes y solo prueba a 90 estudiantes. Cada uno de estos estudiantes forma una unidad estadística (a menudo también mencionada). Las características de interés son el conocimiento matemático y el vocabulario, que se miden, por ejemplo, por una puntuación en una escala de 0 a 100. Las características son entonces un cierto valor en esta escala: para un estudiante y una característica, por ejemplo, el vocabulario para los terceros alumnos encuestados.
La siguiente tabla resume las diferencias nuevamente:
Extremadamente bueno para todos los principiantes. En la mayoría de los sujetos en los estudios, hay muchas palabras extranjeras al principio y nadie tiene algo como aprender como vocabulario. Los profesores ayudan con sus guiones a menudo superficiales y definiciones extremadamente cortas, mientras que no llaman a 10 palabras extranjeras a la primera película.
Por el contrario, es muy gratificante leer un texto informativo y corto en Internet que descifra la confusión que ya ha surgido sobre los términos.
¿Cuáles son las características del muestreo probabilístico?
La prueba arbitraria básica, como su nombre lo indica, es una estrategia completamente irregular para elegir el ejemplo. Esta estrategia de control es tan simple como para asignar números a las personas (prueba) y luego explorar estos números al azar por procedimiento mecanizado. Finalmente, los números elegidos son las personas que recordamos por el ejemplo.
Los ejemplos se eligen de dos maneras en esta estrategia de inspección: el marco de la lotería y el uso de la programación de la producción de números/tablas irregulares. Este procedimiento de control funciona generalmente alrededor de una población muy grande y tiene un número considerable de circunstancias y obstáculos favorables.
El muestreo probabilístico es un sistema de prueba en el que las pruebas de una población más grande se seleccionan utilizando una estrategia dependiendo de la hipótesis de probabilidad. Para que un miembro sea considerado una prueba de probabilidad, debe ser elegido para usar una elección arbitraria.
La necesidad más importante de pruebas de probabilidad es que cada miembro de su población tenga una posibilidad conocida y equivalente de ser elegido. Por ejemplo, en el caso de una población de 100 personas, cada individuo tendría una oportunidad en 100 para ser elegida. El control de probabilidad le brinda la oportunidad más obvia para hacer un ejemplo que realmente ilustra a la población.
La inspección de probabilidad utiliza hipótesis medibles para elegir arbitrariamente a un pequeño grupo de individuos (prueba) de una gran población actual y luego predecir que cada una de sus reacciones juntas coordinará a la población general.
¿Qué es el muestreo sistemático y ejemplos?
El muestreo sistemático es un tipo de método de muestreo probabilístico 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. Aunque la muestra de población se ha seleccionado de antemano, el muestreo sistemático siempre 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 probabilístico en el que se selecciona una muestra aleatoria, con un intervalo periódico fijo, en 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 la eliminación del fenómeno de la selección del grupo y una baja probabilidad de contaminación de datos.
- Las desventajas incluyen la sobrerrepresentación de modelos especiales y un mayor riesgo de manejo de datos.
Dado que el muestreo aleatorio simple de una población puede ser ineficaz y tomar tiempo, los estadísticos recurren a otros métodos, como el muestreo sistemático. La elección de un tamaño de muestra gracias a 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 participantes.
El muestreo sistemático es preferible al muestreo aleatorio simple cuando existe un bajo riesgo de manejo de datos. Si dicho riesgo es alto cuando un investigador puede manejar la longitud del intervalo para obtener los resultados deseados, una técnica de muestreo aleatorio simple sería más apropiada.
¿Cómo se realiza un muestreo sistemático?
El muestreo sistemático es un tipo de método de muestreo probabilístico en el que los miembros de la muestra de una población más amplia 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 para el tamaño de la muestra deseada. Aunque la población de muestra se ha seleccionado 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 probabilístico en el que una muestra aleatoria, con un intervalo periódico fijo, es seleccionada por una población más amplia.
- El intervalo periódico fijo, llamado intervalo de muestreo, se calcula dividiendo el tamaño de la población para el tamaño de la muestra deseada.
- Otras ventajas de esta metodología incluyen la eliminación del fenómeno de la selección agrupada y una baja probabilidad de contaminación de datos.
- Las desventajas incluyen una representación excesiva o insuficiente de modelos particulares y un mayor riesgo de manipulación de datos.
Dado que el muestreo aleatorio simple de una población puede ser ineficiente y tomar mucho tiempo, las estadísticas recurren a otros métodos, como el muestreo sistemático. La elección de un tamaño de muestra a través de un enfoque sistemático se puede realizar rápidamente. Una vez que se ha identificado un punto de partida fijo, se selecciona un intervalo constante para facilitar la selección de los participantes.
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