Muestreo sistemático

¿Qué es el muestreo sistemático?

El muestreo sistemático es más o menos un método que involucra la selección de varios elementos que se ordenan a partir de un marco de muestreo y tomar este procedimiento estadístico comienza con la selección aleatoria de elementos que pertenecen a una lista y luego se selecciona cada intervalo de muestreo del marco y este método de muestreo sólo se puede aplicar si la población dada es homogénea, ya que estas unidades de muestra se distribuyen sistemáticamente entre la población.

Este es un método en el que el muestreo probabilístico se realiza mediante la selección aleatoria de miembros de la muestra de la población en masa en un intervalo fijo. Este intervalo periódico se denomina mejor intervalo de muestreo y se puede calcular determinando el tamaño de muestra requerido y dividiéndolo por el tamaño de la población.

¿Como funciona?

  • Los estadísticos pueden utilizar el muestreo sistemático en caso de que quieran ahorrar tiempo o no estén satisfechos con los resultados obtenidos con el método de muestreo aleatorio simple. Después de la identificación de un punto de partida fijo, los estadísticos seleccionan un intervalo constante para facilitar la selección de los participantes.
  • En este método, inicialmente, la población objetivo debe seleccionarse incluso antes de la selección de los participantes. Hay varias características a partir de las cuales se identifica la población y se realiza el estudio. Estas características deseadas pueden ser edad, raza, género, ubicación, profesión y / o nivel educativo.
  • Por ejemplo, un investigador quiere elegir 2000 personas entre una población de 10,000 personas con la ayuda de un muestreo sistemático. Debe reclutar a todos los participantes potenciales y, en consecuencia, se seleccionará un punto de partida. Tan pronto como se forme esta lista, cada quinta persona de la lista sería seleccionada como participante, como 10,000 / 2000 = 5.

Tipos de muestreo sistemático

# 1 - Lineal

  • Esto se denomina lineal ya que sigue una trayectoria muy lineal y tiende a detenerse al final con respecto a una población en particular. En este tipo de muestreo no se repite ninguna muestra al final.
  • Además, se eligen 'n' unidades para formar parte de la muestra que tiene 'N' unidades de población. Los analistas e investigadores pueden utilizar la lógica de salto para la selección de 'n' unidades en lugar de seleccionar aleatoriamente estas 'n' unidades de una muestra determinada.
  • Se selecciona una muestra sistemática lineal ordenando la población total y clasificándola en una secuencia, seleccionando la 'n' o el tamaño de la muestra, calculando el intervalo de muestreo (K = N / n), seleccionando aleatoriamente un número de 1 a K agregar 'K' (intervalo de muestreo) al número elegido al azar para agregar el siguiente miembro a la muestra y repetir este proceso para agregar los miembros restantes de la muestra.

# 2 - Circular

  • En este tipo de muestreo, se ve que la muestra parte de un punto donde ha terminado. Esto significa que la muestra se reinicia desde el punto en el que realmente terminó. En este tipo de método de muestreo estadístico, los elementos se organizan de forma circular.
  • En particular, hay dos formas de formar una muestra en este tipo de método de muestreo estadístico. Si K = 3, entonces las muestras serán ad, be, ca, db y ec mientras que, si K = 4, entonces las muestras serán ae, ba, cb, dc y ed.

Muestreo sistemático lineal vs circular

Tiende a seguir una trayectoria lineal y luego se detiene al final de la población dada, mientras que, en el caso del muestreo sistemático circular, la muestra se reinicia desde un punto en el que realmente terminó. La 'k' en un muestreo sistemático lineal representa intervalos de muestreo, mientras que la 'N' en un muestreo sistemático circular indica que denota la población total. En el método lineal, todas las unidades de muestra se disponen de forma lineal antes del proceso de selección, mientras que en el caso de un método circular, todos los elementos se disponen de forma circular.

Ventajas del muestreo sistemático

# 1 - Rápido

Este es un método rápido, es decir, puede ahorrar a los estadísticos mucho tiempo. Es realmente fácil para los investigadores y analistas elegir un tamaño de muestra con la ayuda de este enfoque, ya que es realmente rápido. Existe una necesidad insignificante de enumerar a todos y cada uno de los miembros de la muestra y esto también ayuda a una representación más rápida y sencilla de una población en particular.

# 2 - Adecuación y eficiencia

Los resultados obtenidos del muestreo sistemático también son apropiados. En comparación con otros métodos estadísticos, los resultados derivados del método estadístico son altamente eficientes y apropiados.

# 3 - Bajo riesgo de manipulación de datos

Las probabilidades de manipulación de datos son realmente bajas en comparación con otros métodos estadísticos.

# 4 - Simplicidad

Este método es realmente sencillo. Esta es una de las principales razones por las que los analistas e investigadores prefieren utilizar este método en lugar de cualquier otro. La simplicidad de este método lo ha hecho bastante popular entre analistas e investigadores.

# 5 - Riesgos mínimos

La cantidad de riesgo involucrado en el método de muestreo sistemático es el mínimo indispensable.

Desventajas del muestreo sistemático

Esto se vuelve difícil cuando no se puede estimar el tamaño de la población. Esto incluso compromete la eficacia del muestreo sistemático en diversas áreas, como la investigación de campo en animales. También existe la posibilidad de manipulación de datos y negocios, ya que el investigador puede elegir el intervalo de muestreo.

Conclusión

  • Permite a los analistas e investigadores tomar una pequeña muestra de una población más grande. Esta selección puede basarse en varios factores como la edad, el sexo, la ubicación, etc. Este muestreo estadístico se utiliza principalmente en el campo de la sociología y la economía. Puede ser de dos tipos: muestreo sistemático lineal y circular.
  • Podría ser realmente fácil y también brinda a los investigadores y analistas un mayor grado de control. Incluso puede ayudar a eliminar la selección de grupos. Este tipo de método estadístico tiene una probabilidad muy baja de error y manipulación de datos. Es simple y, por lo tanto, es la razón por la que el método es realmente popular y preferido por la mayoría de los estadísticos.