¿qué es el muestreo sistemático?
el muestreo sistemático es un método estadístico que los investigadores utilizan para reducir a cero la población deseada que desean investigar. Los investigadores calculan el intervalo de muestreo dividiendo el tamaño de toda la población por el tamaño de muestra deseado. El muestreo sistemático es una implementación extendida del muestreo probabilístico en el que cada miembro del grupo es seleccionado en períodos regulares para formar una muestra.,
definición de muestreo sistemático
el muestreo sistemático se define como un método de muestreo probabilístico en el que el investigador elige elementos de una población objetivo seleccionando un punto de partida aleatorio y Selecciona los miembros de la muestra después de un intervalo de muestreo fijo.’
seleccione a sus encuestados
por ejemplo, en la escuela, al seleccionar al capitán de un equipo deportivo, la mayoría de nuestros entrenadores nos pidieron que llamáramos a números como 1-5 (1-n) y a los estudiantes con un número aleatorio decidido por el entrenador. Por ejemplo, tres serían llamados a ser los capitanes de diferentes equipos., Es un proceso de selección no estresante tanto para el entrenador como para los jugadores. Hay una igualdad de oportunidades para que cada miembro de una población sea seleccionado usando esta técnica de muestreo.
¿cuáles son los pasos para formar una muestra utilizando la técnica de muestreo sistemático?
estos son los pasos para formar una muestra sistemática:
paso uno: desarrollar una audiencia estructural definida para comenzar a trabajar en el aspecto de muestreo.
Paso dos: Como investigador, averiguar el tamaño ideal de la muestra, es decir, cuántas personas de toda la población a elegir ser parte de la muestra.,
paso tres: una vez que decida el tamaño de la muestra, asigne un número a cada miembro de la muestra.
paso cuatro: definir el intervalo de esta muestra. Esta será la distancia estándar entre los elementos.
por ejemplo, el intervalo de la muestra debe ser 10, que es el resultado de la división de 5000 (n= Tamaño de la población) y 500 (n=Tamaño de la muestra).
fórmula de muestreo sistemático para intervalo ( i) = N/n = 5000/500 = 10
paso cinco: seleccione los miembros que se ajusten a los criterios que en este caso serán 1 de cada 10 individuos.,
paso seis: elija aleatoriamente el miembro inicial (r) de la muestra y agregue el intervalo al número aleatorio para seguir agregando miembros en la muestra. r, r+i r+2i, etc. serán los elementos de la muestra.
cómo funciona el muestreo sistemático
cuando esté muestreando, asegúrese de representar a la población de manera justa. El muestreo sistemático es un proceso simétrico donde el investigador elige las muestras después de un intervalo específicamente definido. Un muestreo como este no deja al investigador espacio para sesgos en la elección de la muestra., Para entender cómo funciona exactamente el muestreo sistemático, tome el ejemplo de la clase de gimnasia donde el instructor pide a los estudiantes que se alineen y pide a cada tercera persona que se salga de la línea. Aquí, el instructor no tiene influencia sobre la elección de las muestras y puede representar con precisión la clase.
ejemplo de muestreo sistemático
por ejemplo, si una ONG local está tratando de formar una muestra sistemática de 500 voluntarios de una población de 5000, pueden seleccionar cada 10 personas en la población para construir una muestra sistemáticamente.
¿cuáles son los tipos de muestreo sistemático?,
Aquí están los tipos de muestreo sistemático:
- Sistemático muestreo aleatorio
- Lineal muestreo sistemático
- Circular muestreo sistemático
echemos un vistazo más de cerca a estas técnicas de muestreo.
muestreo aleatorio sistemático:
el muestreo aleatorio sistemático es un método para seleccionar muestras en un intervalo preestablecido particular. Como investigador, seleccione un punto de partida aleatorio entre 1 y el intervalo de muestreo. A continuación se muestran los pasos de ejemplo para configurar una muestra aleatoria sistemática:
- primero, calcular y fijar el intervalo de muestreo., (El número de elementos de la población dividido por el número de elementos necesarios para la muestra.)
- elija un punto de partida aleatorio entre 1 y el intervalo de muestreo.
- Por último, repita el intervalo de muestreo para elegir los elementos siguientes.
muestreo sistemático lineal:
el muestreo sistemático lineal es un método de muestreo sistemático en el que las muestras no se repiten al final y se seleccionan ‘n’ unidades para formar parte de una muestra que tiene ‘N’ unidades de población. En lugar de seleccionar estas ‘N’ unidades de una muestra al azar, un investigador puede aplicar una lógica de exclusión para seleccionarlas., Sigue un camino lineal y luego se detiene al final de una población en particular.
este intervalo de muestreo o salto (k) = N (unidades de población total)/n (Tamaño de la muestra)
¿Cómo se selecciona una muestra sistemática lineal?
- Organizar toda la población en una secuencia clasificada.
- seleccione el tamaño de la muestra (n)
- Calcule el intervalo de muestreo (k) = N/n
- seleccione un número aleatorio entre 1 y k (incluyendo k)
- agregue el intervalo de muestreo (k) al número aleatorio elegido para agregar el siguiente miembro a una muestra y repita este procedimiento para agregar los miembros restantes de la muestra.,
- En caso de que k no sea un entero, puede seleccionar el entero más cercano a N / n.
muestreo sistemático Circular:
en el muestreo sistemático circular, una muestra comienza de nuevo desde el mismo punto una vez más después de terminar; por lo tanto, el nombre. Por ejemplo, si N = 7 y n = 2, k = 3.5. Hay dos formas probables de formar la muestra:
- si consideramos k = 3, Las muestras serán – ad, be, ca, db y ec.
- Si consideramos k = 4, Las muestras serán-ae, ba, cb, dc y ed.
¿Cómo se selecciona una muestra sistemática circular?
- calcular intervalo de muestreo (k) = N/n., (SI N = 11 y n = 2, entonces k se toma como 5 y no como 6)
- comience aleatoriamente entre 1 y N
- Crear muestras saltando a través de K unidades cada vez hasta que seleccione miembros de toda la población.
- En el caso de este método, habrá N Número de muestras, a diferencia de K muestras en el método de muestreo sistemático lineal.
diferencia entre el muestreo sistemático Lineal y el muestreo sistemático circular:
Aquí está la diferencia entre el muestreo sistemático Lineal y el muestreo sistemático circular.,
|
Lineal Muestreo Sistemático |
Circular Muestreo Sistemático |
| Crear muestras = k (intervalo de muestreo) | Crear muestras = N (total de la población) |
| El inicio y los extremos de esta muestra son distintos. | se reinicia desde el punto de inicio una vez que se considera a toda la población. |
| todas las unidades de muestra deben estar dispuestas de manera lineal antes de la selección. | los elementos se organizarán de manera circular., |
¿cuáles son las ventajas de muestreo sistemático?
Aquí están las ventajas del muestreo sistemático.
- Es extremadamente simple y conveniente para los investigadores crear, conducir y analizar muestras.
- Como no hay necesidad de numerar cada miembro de una muestra, es mejor para representar una población de una manera más rápida y sencilla.
- Las muestras creadas se basan en la precisión en la selección de miembros y están libres de favoritismo.,
- en los otros métodos de muestreo probabilístico, como el muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado, o los métodos no probabilísticos, como el muestreo por conveniencia, hay posibilidades de que los conglomerados creados estén altamente sesgados, lo que se evita en el muestreo sistemático, ya que los miembros están a una distancia fija entre sí.
- El factor de riesgo involucrado en este método de muestreo es extremadamente mínimo.
- En caso de que haya diversos miembros de una población, esta técnica de muestreo puede ser beneficiosa debido a la distribución uniforme de los miembros para formar una muestra.,
otras técnicas de muestreo probabilístico como el muestreo por conglomerados y el muestreo aleatorio estratificado pueden ser muy desorganizadas y desafiantes debido a que los investigadores y estadísticos han recurrido a métodos como el muestreo sistemático o el muestreo aleatorio simple para obtener mejores resultados de muestreo. Consume menos tiempo, ya que requiere una selección del tamaño de la muestra y la identificación del punto de partida para esta muestra, que debe continuarse a intervalos regulares para formar una muestra.
Seleccione sus encuestados
¿cuándo utilizar el muestreo sistemático?,
tomemos un ejemplo en el que desea formar una muestra de 500 individuos de una población de 5000; tendría que contar a cada persona en la población.
una vez realizada la numeración, el investigador puede seleccionar un número al azar, por ejemplo, 5. El 5º individuo será el PRIMERO en formar parte de la muestra sistemática. Después de eso, el 10to miembro será añadido en la muestra, así sucesivamente y así sucesivamente (15th, 25th, 35, 45th, y miembros hasta 4995).,
Aquí hay otras 4 situaciones de cuándo usar el muestreo sistemático:
- restricciones presupuestarias: en comparación con otros métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, esta técnica de muestreo es más adecuada para condiciones donde hay restricciones presupuestarias y también para la realización extremadamente sencilla del estudio.
- implementación sin complicaciones: como el muestreo sistemático depende de los intervalos de muestreo definidos para decidir la muestra, se vuelve simple para los investigadores y estadísticos manejar las muestras con más encuestados., Esto se debe a que el tiempo invertido en la creación de muestras es mínimo, y el costo gastado también está restringido debido a la naturaleza periódica del muestreo sistemático.
- patrón de ausencia de datos: hay datos específicos que no tienen una disposición en su lugar. Estos datos se pueden analizar de manera imparcial, utilizando muestreo sistemático.
- bajo riesgo de manipulación de datos en la investigación: es altamente productivo al investigar un tema amplio, especialmente cuando hay un riesgo insignificante de manipulación de datos.