Muestreo Sistemático
¿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 la 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.
Comprender 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 participantes.
El muestreo sistemático es preferible al muestreo aleatorio simple cuando existe un bajo riesgo de manipulación de datos. Si tal riesgo es alto cuando un investigador puede manipular la longitud del intervalo para obtener los resultados deseados, sería más apropiada una técnica de muestreo aleatorio simple.
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 muestra de datos "nth" (lo 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.
Dentro del muestreo sistemático, al igual que con otros métodos de muestreo, se debe seleccionar una población objetivo antes de seleccionar a los participantes. Una población se puede identificar en función de cualquier número de características deseadas que se adapten al propósito del estudio que se está realizando. Algunos criterios de selección pueden incluir edad, género, raza, ubicación, nivel educativo y/o profesión.
Hay varios métodos de muestreo de una población para la inferencia estadística; El muestreo sistemático es una forma de muestreo aleatorio.
Ejemplos de muestreo sistemático
Como ejemplo hipotético de muestreo sistemático, suponga que en una población de 10 000 personas, un estadístico selecciona 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 quisiera seleccionar un grupo aleatorio de 1,000 personas de una población de 50,000 utilizando un muestreo sistemático, todos los participantes potenciales deben colocarse en una lista y se seleccionaría un punto de partida. Una vez que se forma la lista, cada 50 personas en la lista (comenzando el conteo en el punto de inicio seleccionado) serían elegidos como participantes, ya que 50,000/1,000 = 50.
Por ejemplo, si el punto de partida seleccionado fuera 20, se elegiría la persona 70 de la lista, seguida de la 120, y así sucesivamente. Una vez que se llegó al final de la lista y si se requieren participantes adicionales, el conteo vuelve al principio de la lista para finalizar el conteo.
Para realizar un muestreo sistemático, los investigadores primero deben conocer el tamaño de la población objetivo.
Muestreo sistemático versus muestreo por conglomerados
El muestreo sistemático y el muestreo por conglomerados difieren en la forma en que extraen puntos de muestra de la población incluida en la muestra. El muestreo por conglomerados divide 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 según 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 en la obtención de una muestra. El muestreo por conglomerados es un procedimiento de muestreo en dos pasos. Puede usarse cuando es difícil completar una lista de toda la población. Por ejemplo, podría ser difícil construir la población completa 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 del 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 considerar al realizar un muestreo sistemático tiene que ver con la forma en que 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 preguntarles cómo se sienten acerca de las políticas de la empresa. Los empleados se agrupan en equipos de 20, cada equipo 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 seleccionar solo gerentes (o ninguno) según el intervalo de muestreo.
Reflejos
Otras ventajas de esta metodología incluyen la eliminación del fenómeno de selección agrupada y una baja probabilidad de contaminación de datos.
El intervalo periódico fijo, denominado intervalo de muestreo, se calcula dividiendo el tamaño de la población por el tamaño de muestra deseado.
Las desventajas incluyen representación excesiva o insuficiente de patrones particulares y un mayor riesgo de manipulación de datos.
El muestreo sistemático es un método de muestreo probabilístico en el que se selecciona una muestra aleatoria, con un intervalo periódico fijo, de una población más grande.
PREGUNTAS MÁS FRECUENTES
¿Cuáles son las ventajas del muestreo sistemático?
El muestreo sistemático es simple de realizar y fácil de entender, razón por la cual los investigadores generalmente lo prefieren. La suposición central, que los resultados representan la mayoría de las poblaciones normales, garantiza que toda la población se muestrea de manera uniforme. Además, el muestreo sistemático proporciona un mayor grado de control en comparación con otras metodologías de muestreo debido a su proceso. El muestreo sistemático también conlleva un factor de bajo riesgo porque hay pocas posibilidades de que los datos se contaminen.
¿En qué se diferencian el muestreo por conglomerados y el sistemático?
El muestreo por conglomerados y el muestreo sistemático difieren en la forma en que extraen puntos de muestra de la población incluida en la muestra. El muestreo por conglomerados divide la población en conglomerados y luego toma una muestra aleatoria simple de cada conglomerado. 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 según su tamaño. El muestreo por conglomerados es susceptible a un error de muestreo mayor que el muestreo sistemático, aunque puede ser un proceso más económico.
¿Cuáles son las desventajas del muestreo sistemático?
La principal desventaja del muestreo sistemático es que se necesita el tamaño de la población. Sin conocer el número específico de participantes en una población, el muestreo sistemático no funciona bien. Por ejemplo, si un estadístico quisiera examinar la edad de las personas sin hogar en una región específica pero no puede obtener con precisión cuántas personas sin hogar hay, entonces no tendrá un tamaño de población ni un punto de partida. Otra desventaja es que la población necesita exhibir una cantidad natural de aleatoriedad, de lo contrario, aumenta el riesgo de elegir instancias similares, lo que anula el propósito de la muestra.
