Muestra sistemática: definición y ejemplo

¿Qué es una muestra sistemática?

¿Recuerda en la clase de gimnasia de la escuela primaria cuando su profesor de gimnasia eligió seleccionar capitanes de equipo alineando la clase, haciéndolos contar hasta tres (o algún otro número) y luego decir que cada tercera persona era un capitán de equipo? Bueno, este grupo de capitanes de equipo era en realidad una muestra de los estudiantes de su clase seleccionados mediante un muestreo sistemático.

A menudo, al recopilar información sobre una determinada población, es más fácil tomar una parte de esa población, llamada muestra , y observar a este grupo más pequeño para sacar conclusiones sobre toda la población. Esto es muy útil cuando la población es bastante grande.

Por ejemplo, alguien puede estar tratando de planificar una fiesta en la oficina para una oficina de 2500 trabajadores y quiere saber qué opciones de comida puede tener en la fiesta. Sería bastante complicado preguntarle a las 2.500 personas en la oficina, para que el organizador de la fiesta pudiera elegir una muestra, digamos 25, de estos trabajadores para representar a toda la población y preguntarles sus preferencias alimentarias.

Hay muchas formas de elegir una muestra de una población. Una de esas formas es a través del muestreo sistemático . Cuando tomamos una muestra sistemática de n objetos, enumeramos todos los objetos en una población de una manera ordenada y tomamos cada k objeto de nuestra lista para que esté en nuestra muestra. Nuestro punto de partida será un número aleatorio menor que el número de objetos de nuestra muestra. Comenzar aquí asegurará que podamos obtener todos los n objetos sin quedarnos sin objetos para elegir al llegar al final de la lista. Para determinar k , o nuestro tamaño de intervalo, dividimos toda la población por el número de objetos que queremos en nuestra muestra. Resumamos este proceso en una serie de pasos.

Pasos del proceso de muestreo sistemático

Se siguen los siguientes pasos para obtener una muestra sistemática:

Paso 1: Haga una lista ordenada de toda su población.

Paso 2: Determine el tamaño de su intervalo, k , dividiendo el número de objetos en toda la población por el número de objetos que le gustaría en su muestra, n .

Paso 3: comenzando con un objeto aleatorio en la lista que se encuentra dentro de los primeros n objetos, tome cada k objeto hasta que tenga n objetos.

Por ejemplo, considere nuestro ejemplo anterior en el que tenemos 2500 trabajadores en nuestra población y queremos tomar una muestra de 25 trabajadores. Para tomar una muestra sistemática, haríamos una lista ordenada de los 2.500 trabajadores. A continuación, determinaríamos el tamaño de nuestro intervalo dividiendo toda nuestra población (2500) por el número de trabajadores en nuestra muestra (25) para obtener 2500/25 = 100. Este es nuestro tamaño de intervalo. Por último, comenzando con un trabajador aleatorio en los primeros 25 trabajadores, tomaríamos cada 100 trabajador de la lista hasta tener 25 trabajadores.

Ejemplos de muestreo sistemático

Consideremos un par de ejemplos más.

1.) Observe la siguiente lista de estudiantes en una clase.

Lista de la clase

Suponga que queremos elegir una muestra de seis estudiantes de esta clase. Vemos que hay 24 alumnos en toda la clase. Por lo tanto, calculamos 24/6 = 4, para ver que queremos tomar uno de cada cuatro estudiantes de la lista. Comenzamos con cualquiera de los primeros seis estudiantes, digamos el estudiante número dos (Amy). Ahora, tomamos uno de cada cuatro estudiantes de allí, por lo que tomaríamos a los estudiantes 2, 6, 10, 14, 18 y 22. Por lo tanto, los estudiantes de nuestra muestra serían Amy, Sophie, Ralph, Kenny, Pierre y Crystal.

2.) Imaginemos que tenemos un grupo de 5,000 perros que tienen artritis y queremos ver qué tan prevalente es el dolor articular en ese grupo de perros. Debido a que observar a los 5.000 perros llevaría muchísimo tiempo, decidimos que observaremos una muestra de ellos y generalizaremos nuestros resultados a toda la población. Decidimos que es posible observar 100 de estos perros y elegiremos esta muestra de forma sistemática. Para hacer esto, primero pondríamos los 5,000 perros en una lista ordenada. Luego, comenzando con uno de los primeros 100 perros, tomaríamos cada 50 perros (5,000 / 100) para estar en nuestra muestra.

Ventajas y desventajas

Ahora que estamos familiarizados con el proceso de muestreo sistemático, hablemos un poco sobre las ventajas y desventajas de utilizar este método de muestreo. El muestreo sistemático es muy fácil de usar, lo cual es una de sus mayores ventajas. Algunas otras ventajas son que es conveniente para grandes poblaciones y garantiza que nuestras selecciones estarán espaciadas uniformemente. Algunas desventajas del muestreo sistemático son que podría resultar en una muestra que no sea una buena representación de la población y que no sea completamente aleatoria.

Teniendo en cuenta estas ventajas y desventajas, vemos que el muestreo sistemático es una buena opción cuando tiene una población grande y toda su población tiene características similares. De esta manera, existe una mayor probabilidad de que su muestra sea una buena representación de la población en su conjunto.

Resumen de la lección

Revisemos. Una muestra es una porción de una población y un muestreo sistemático es cuando tomamos una muestra sistemática de n objetos, enumeramos todos los objetos en una población de una manera ordenada y luego tomamos cada kobjeto de nuestra lista. Es un excelente tipo de muestreo para usar cuando tiene una población grande y toda su población tiene características similares. En esta lección, hemos visto que tomar una muestra sistemática es bastante simple, lo que la hace ventajosa sobre otros métodos de muestreo. La única información que necesitamos para tomar una muestra sistemática es una lista de los objetos de nuestra población, el tamaño de nuestra población y el tamaño de nuestra muestra. Con esta información, podemos encontrar una muestra de nuestra población que represente a toda nuestra población, lo que facilita mucho la obtención de información sobre la población en su conjunto.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador