¿Qué es el 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 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 muestra deseado.
A pesar de que la población de muestra se seleccionó de antemano, el muestreo sistemático todavía se considera aleatorio si el intervalo periódico se determina de antemano y el punto de partida es aleatorio.
Existen varios métodos de muestreo de una población para inferencia estadística; El muestreo sistemático es una forma de muestreo aleatorio.
Muestreo sistemático
Cómo funciona el muestreo sistemático
Dado que el muestreo aleatorio simple de una población puede ser ineficiente y llevar mucho tiempo, 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 exista una característica aleatoria desproporcionadamente con cada "enésima" muestra de datos (lo cual es poco probable). En otras palabras, una población necesita exhibir un grado natural de aleatoriedad a lo largo de la métrica elegida. Si la población tiene un tipo de patrón estandarizado, el riesgo de elegir accidentalmente casos muy comunes es más evidente.
Dentro del muestreo sistemático, como con otros métodos de muestreo, se debe seleccionar una población objetivo antes de seleccionar a los participantes. Se puede identificar una población en función de cualquier número de características deseadas que se adapten al propósito del estudio que se realiza. Algunos criterios de selección pueden incluir edad, sexo, raza, ubicación, nivel educativo y / o profesión.
- 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 (el intervalo de muestreo). Debido a su simplicidad, el muestreo sistemático es popular entre los investigadores. Otras ventajas de esta metodología incluyen la eliminación del fenómeno de la selección agrupada y una baja probabilidad de contaminar los datos. Las desventajas incluyen una representación excesiva o insuficiente de patrones particulares y un mayor riesgo de manipulación de datos.
Ejemplos de muestreo sistemático
Como un ejemplo hipotético de muestreo sistemático, suponga que en una población de 10, 000 personas, un estadístico selecciona a cada 100 personas para el muestreo. Los intervalos de muestreo también pueden ser sistemáticos, como elegir 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 usando muestreo sistemático, todos los participantes potenciales deben colocarse en una lista y se seleccionará un punto de partida. Una vez que se forma la lista, cada 50a persona en la lista (comenzando el conteo en el punto de partida seleccionado) sería elegida como participante, ya que 50, 000 / 1, 000 = 50.
Por ejemplo, si el punto de partida seleccionado fuera 20, se elegiría a la persona número 70 de la lista, seguida de la número 120, y así sucesivamente. Una vez que se llegó al final de la lista y si se requieren participantes adicionales, el conteo recorre el comienzo de la lista para finalizar el conteo.
Muestreo sistemático versus muestreo por conglomerados
El muestreo sistemático y el muestreo por conglomerados difieren en la forma en que obtienen puntos de muestra de la población incluida en la muestra. El muestreo por conglomerados divide a la población en conglomerados, mientras que 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 fijos regulares de la población, dependiendo 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 al obtener una muestra. El muestreo por conglomerados es un procedimiento de muestreo de dos pasos. Puede usarse cuando es difícil completar una lista de toda la población. Por ejemplo, podría ser difícil construir a toda la población de clientes de una tienda de comestibles para entrevistar.
Sin embargo, una persona podría crear un subconjunto aleatorio de tiendas, que es el primer paso en el proceso. El segundo paso es entrevistar a una muestra aleatoria de los 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 tener en cuenta al realizar un muestreo sistemático implica cómo se organiza la lista utilizada con el intervalo de muestreo. Si la población incluida en la lista está organizada en un patrón cíclico que coincide con el intervalo de muestreo, la muestra seleccionada puede estar sesgada.
Por ejemplo, el departamento de recursos humanos de una empresa quiere elegir una muestra de empleados y preguntar cómo se sienten acerca de las políticas de la empresa. Los empleados se agrupan en equipos de 20, y cada equipo está encabezado por un gerente. Si la lista utilizada para elegir el tamaño de la muestra está organizada con equipos agrupados, el estadístico corre el riesgo de elegir solo gerentes (o ningún gerente) dependiendo del intervalo de muestreo.
