# data[].attributes.body
1. El marco muestral se divide por estratos

2. Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrán seleccionarse una muestra aleatoria del interior del mismo.

3. Se requiere una lista de conglomerados

# data[].attributes.body
Es necesario obtener información sobre la proporción de la población perteneciente a cada estrato.

Se requiere información sobre las variables de estratificación de cada elemento de la población, ya que sino puede ser muy costosa la recopilación.

Es un método más costoso, ya que implica tiempo y es complicado en comparación con otros métodos.

Si se cuenta con un gran número de variables, la selección de la estratificación resultará más difícil.

# data[].attributes.body
Se necesita conocer información del grupo.

Normalmente tiene un índice de error de muestreo más alto que otras técnicas.

El muestreo por conglomerados puede no reflejar la diversidad en el marco muestral.

# data[].attributes.body
Es el diseño probabilístico más rentable y eficiente en términos de tiempo para grandes áreas geográficas

Este método es fácil de usar desde un punto de vista práctico.

Se pueden utilizar muestras más grandes debido al nivel de accesibilidad de los miembros del grupo de la muestra.

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Muestreo Aleatorio Estratificado Ejemplos | Muestreo aleatorio estratificado ejercicios resueltos

# data[].attributes.body
Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

# data[].attributes.attachment_link.title
🔍👉 #1 TAMAÑO de MUESTRA / MUESTREO ALEATORIO SIMPLE EJEMPLO PRÁCTICO / CALCULADORA de MUESTRA 👍

# data[].attributes.body
Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.

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👨‍💻 El Muestreo por conglomerados: Qué es, Cómo se hace + Ejemplo

# data[].attributes.body
Se requiere una lista de conglomerados

# data[].attributes.body
Desventajas:

1. El orden en el que se coloca a la población seleccionada puede llegar a tener un tipo de periodicidad oculta, la cual puede coincidir con el intervalo seleccionado, ocasionando una muestra sesgada.

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Resultados de la búsqueda de imágenes: muestreo aleatorio sistemático desventajas - Yahoo Search

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Lucas es un nuevo gerente en el cine local. El propietario de la sala de cine quiere saber cómo se sienten los clientes acerca de las nuevas renovaciones que han realizado en la sala. Lucas no puede preguntarle a cada cliente que entra cómo se siente, especialmente cuando el cine está más concurrido los viernes y sábados por la noche.

En esta lección, aprenderá sobre el muestreo aleatorio sistemático y cómo utilizarlo al recopilar datos.

¿Qué es el muestreo aleatorio sistemático?

El muestreo aleatorio sistemático es el método de muestreo aleatorio que requiere seleccionar muestras basadas en un sistema de intervalos en una población numerada. Por ejemplo, Lucas puede dar una encuesta a cada cuarto cliente que ingrese al cine. El hecho de que Lucas entregue la encuesta a uno de cada cuatro clientes es lo que hace que el muestreo sea sistemático porque hay un sistema de intervalos. Asimismo, esta es una muestra aleatoria porque Lucas no puede controlar qué tipo de cliente pasa por la sala de cine.

Además, recuerde que el muestreo aleatorio sistemático debe garantizar que todos los resultados tengan la misma posibilidad de ser seleccionados en la muestra. Por lo tanto, Lucas no solo puede seleccionar cada cuarto cliente que entra por la puerta durante las tardes o los fines de semana. Debe seleccionar uno de cada cuatro clientes cada vez que el teatro esté abierto.

Ahora que comprende la definición de muestreo aleatorio sistemático, puede aprender cuándo y cómo utilizar el muestreo aleatorio sistemático.

Cómo utilizar el muestreo aleatorio sistemático

Analicemos cuándo y cómo utilizar el muestreo aleatorio sistemático. El jefe de Lucas quiere enviar a sus empleados a una sesión de capacitación de una semana fuera de la ciudad. Debido a los fondos limitados, el jefe de Lucas, Alex, no puede enviar a todos sus empleados; debe elegir un grupo para ir al entrenamiento. Alex posee 12 salas de cine y emplea a 200 personas. Tiene 12 gerentes de los 200 empleados. Alex puede usar un muestreo aleatorio sistemático para seleccionar el grupo de empleados que asistirá a la capacitación.

Alex puede seguir estos pasos para crear un grupo a partir de un muestreo aleatorio sistemático:

Primero, Alex deberá crear una lista de sus empleados. Luego, deberá decidir al azar qué número comenzará su proceso de selección. Para esto, Alex usa un generador de números aleatorios para seleccionar con qué empleado comenzará. El generador de números aleatorios produce el número 34. Ahora Alex necesita crear un intervalo. Primero, debe decidir cuántos empleados quiere enviar a la capacitación. Después de revisar su presupuesto, Alex decide que puede permitirse enviar 20 empleados a la capacitación. Para encontrar el intervalo que necesita, Alex puede dividir el número total de empleados que tiene (el tamaño de la población) por el número de empleados que quiere enviar a la capacitación (el tamaño de la muestra), así:

Esto haría que su intervalo fuera de 10, lo que significa que cada décima persona después de la 34a persona sería seleccionada hasta que tuviera un total de 20 personas.

Por tanto, se seleccionarían las siguientes personas:

34, 44, 54, 64, 74, 84, 94, 104, 114, 124, 134, 144, 154, 164, 174, 184, 194, 14, 24, 35

Todavía usaría este método:

Alex terminaría con las siguientes personas:

34, 42, 51, 59, 68, 76, 85, 93, 102, 110, 119, 127, 136, 144, 153, 161, 170, 178, 187, 195, 4, 12, 21

Cuándo utilizar el muestreo sistemático

Además, deberá tener cuidado al utilizar un muestreo aleatorio sistemático en caso de que su lista e intervalo originales creen un patrón. Por ejemplo, digamos que cada sala de cine envió la lista de empleados por edad. El empleado de mayor edad estaba en la parte superior y el empleado más joven en la parte inferior. Si cada sala de cine emplea a aproximadamente ocho o nueve personas, esto significa que existe la posibilidad de que todos los empleados más jóvenes sean seleccionados para recibir capacitación. Asegúrese de que su lista sea completamente aleatoria antes de comenzar el intervalo y el proceso de selección.

¿Por qué utilizar el muestreo aleatorio sistemático?

Ahora que comprende cómo utilizar el muestreo sistemático, analicemos las ventajas de este método:

El muestreo aleatorio sistemático es fácil de usar. No requiere que pongas 200 nombres en una bolsa o uses un generador aleatorio para crear una muestra. Funciona muy bien para poblaciones más grandes. Al crear un sistema, ayuda al investigador a seleccionar la muestra de manera rápida y eficiente. También hace que la muestra sea insesgada al usar el sistema para seleccionar la muestra. También garantiza que la población se muestreará de manera uniforme utilizando un intervalo para seleccionar la muestra en lugar de un sistema ciego. El mayor problema del muestreo aleatorio sistemático es la posibilidad de un patrón en la selección del intervalo.

Lucas necesitaba una forma de recopilar información de sus clientes sin recopilar información sesgada y sin tener que preguntarle a cada cliente que entra por la puerta. Para hacer esto, Lucas decidió utilizar el muestreo aleatorio sistemático , el método de muestreo aleatorio que requiere seleccionar muestras basadas en un sistema de intervalos en una población numerada. Cuando utilice un muestreo aleatorio sistemático, recuerde que todos los resultados en una población determinada deben tener la misma probabilidad de ser seleccionados.

Siga estos pasos para crear un grupo a partir de un muestreo aleatorio sistemático:

1. Seleccione un número inicial

2. Seleccione un intervalo (tamaño de la población / tamaño de la muestra)

3. Reúna una lista basada en el número de intervalo

En general, el muestreo aleatorio sistemático es una excelente manera de producir una muestra no sesgada, específicamente para poblaciones grandes y homogéneas.

Los resultados del aprendizaje

Una vez que haya terminado con esta lección, debería poder:

Definir muestreo aleatorio sistemático

Recuerde cuándo es apropiado utilizar este método.

Describir los pasos necesarios para crear un grupo a partir de un muestreo aleatorio sistemático.

Explique las ventajas y desventajas de este método de muestreo.

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Muestras aleatorias sistemáticas: definición, fórmula y ventajas | Estudyando

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Muestreo aleatorio sistemático Lucas es un nuevo gerente en el cine local. El propietario de la sala de cine quiere saber cómo se sienten los clientes acerca de las nuevas renovaciones que han realizado en la sala. Lucas no puede preguntarle a cada cliente que entra cómo se siente, especialmente cuando el cine está más [...]

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Ventajas:

1. Es un sistema muy rápido y simple, ya que evita la necesidad de generar números aleatorios de individuos en la muestra.

2. Garantiza una selección perfectamente equitativa de la población, lo que resulta muy útil en la distinción de grupos.

3. Permite obtener buenas propiedades de representatividad.

4. Evita la necesidad de usar diferentes estratos, aunque existe variedad de individuos en cada fragmento.

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Ejemplo de muestreo aleatorio estratificado 

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Ejemplo de muestreo aleatorio estratificado 

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🔍👉 #0  MUESTREO ALEATORIO SIMPLE EJEMPLO PRÁCTICO / MUESTREO ALEATORIO SIMPLE EJEMPLOS SENCILLOS 👍

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muestreo aleatorio sistemático - Resultados de búsqueda de Yahoo Videos

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El motor de búsqueda que te ayuda a encontrar lo que estás buscando. Encuentra la información más relevante, vídeo, imágenes y respuestas desde toda la Web.

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En este post encontrarás qué es un muestreo aleatorio simple y qué tipos de muestreos aleatorios simples hay. Además, te explicamos cómo se hace un muestreo aleatorio simple mediante un ejemplo. Por último, podrás ver cuáles son las ventajas y las desventajas del muestreo aleatorio simple.

¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

En estadística, el muestreo aleatorio simple es un método probabilístico que sirve para seleccionar la muestra de un estudio. La principal característica del muestro aleatorio simple es que otorga a cada elemento de la población estadística la misma probabilidad de ser incluido en la muestra del estudio.

En un muestreo aleatorio simple se eligen al azar los elementos de la muestra, de manera que la muestra obtenida es totalmente aleatoria.

Por lo tanto, utilizando un muestreo aleatorio simple la probabilidad de obtener una muestra determinada es igual a las probabilidades de obtener cualquier otra muestra. Más abajo veremos cómo se calcula esta probabilidad.

Ten presente que existen otras maneras de seleccionar los individuos de una muestra. Principalmente, los tipos de muestreo más utilizados son:

Muestreo aleatorio simple

Muestreo estratificado

Muestreo sistemático

Muestreo por conglomerados

Seguramente el concepto del muestro aleatorio simple es el tipo más fácil de entender, pero a veces resulta ser el más complicado de realizar precisamente por su característica de aleatoriedad.

Cómo hacer un muestreo aleatorio simple

Los pasos para hacer un muestreo aleatorio simple son los siguientes:

1. Hacer una lista con todos los elementos de la población.

2. Asignar un número secuencial (1, 2, 3,..., n) a cada elemento de la población.

3. Definir el tamaño de la muestra deseado.

4. Utilizar un generador de números aleatorios para generar tantos números como el tamaño de la muestra escogido.

5. Los individuos asignados a los números generados son los seleccionados para formar parte de la muestra.

Para generar números aleatoriamente existen varios métodos, los más tradicionales son el método de la lotería y el método de la tabla de números:

El método de la lotería consiste en meter todos los números en una caja, mezclarlos y luego sacar al azar números.

El método de la tabla de números se trata en ir seleccionando números al azar de una tabla que contiene todos los números posibles.

Aunque también puedes emplear cualquiera de los dos métodos anteriores, estos requieren más tiempo y son más indicados para tamaños de muestras pequeñas. Actualmente, se usan programas informáticos para generar números aleatorios de manera más rápida, por ejemplo puedes utilizar el programa Excel.

Por otro lado, debes tener en cuenta que el tamaño de la muestra debe ser el adecuado, para así tener el mínimo error de muestreo posible. Encontrar el tamaño muestral idóneo no es nada trivial, si tienes dudas al respecto puedes buscar en nuestra página web el artículo donde explicamos cómo hacerlo.

Ejemplo de muestreo aleatorio simple

Una vez hemos visto la definición de muestreo aleatorio simple, vamos a ver un ejemplo resuelto de cómo se hace este tipo de muestreo.

Por ejemplo, si en una empresa hay 2000 trabajadores y queremos realizar un estudio estadístico con una muestra de 400 trabajadores, para seleccionar los individuos que formaran parte la muestra con un muestreo aleatorio simple lo primero que debemos hacer es asignar a cada empleado un número del 1 al 2000.

Después de la asignación de números, debemos seleccionar aleatoriamente 400 números. En este caso el tamaño de la muestra es bastante grande, por lo que es mejor utilizar un software informático como Excel.

Entonces, los 400 trabajadores seleccionados para participar en el estudio serán aquellos cuyo número asignado haya salido en el paso anterior.

En este ejemplo se ha considerado que 400 elementos era un tamaño de muestra suficientemente representativo, pero lógicamente este número cambiará dependiendo del experimento.

Tipos de muestreos aleatorios simples

Existen dos tipos de muestreos aleatorios simples:

Muestre aleatorio simple con reemplazo: el elemento seleccionado del marco de muestreo se devuelve y puede ser seleccionado otra vez.

Muestreo aleatorio simple sin reemplazo: el elemento seleccionado para formar parte de la muestra se retira y no se puede volver a seleccionar.

El muestro aleatorio simple con reemplazo es el tipo de muestro más sencillo que hay, ya que siempre se repite exactamente el mismo proceso para seleccionar un elemento de la muestra. Sin embargo, el muestreo aleatorio simple sin reemplazo se utiliza más porque es más preciso. A continuación, se explican los dos tipos con más detalle.

Muestreo aleatorio simple con reemplazo

El muestreo aleatorio simple con reemplazo consiste en devolver cada elemento seleccionado a la base de muestreo para que vuelva a existir la posibilidad de escogerlo.

Por lo tanto, es posible conseguir una muestra con solo un único elemento seleccionado múltiples veces, aunque obviamente es muy poco probable.

Matemáticamente, es un tipo de muestreo muy sencillo ya que las probabilidades en cada extracción son las mismas. Por eso se suele empezar estudiando esta técnica de muestreo antes que las otras.

En un muestreo aleatorio simple con reemplazo, se puede calcular la probabilidad de obtener una muestra con un determinado orden utilizando la siguiente fórmula:

Siendo

el número total de elementos de la población y

el número de extracciones independientes que se harán.

Por otro lado, cuando el orden no importa, la probabilidad de conseguir una muestra se calcula mediante la siguiente expresión:

Donde

es el número de extracciones independientes,

el número de elementos diferentes en la muestra y

las veces que se quiere que aparezca el elemento

en la muestra.

Finalmente, para hallar la probabilidad de inclusión del elemento

, es decir, la probabilidad de incluir el elemento

en la muestra, se debe usar la siguiente fórmula:

Muestreo aleatorio simple sin reemplazo

El muestreo aleatorio simple sin reemplazo consiste en seleccionar tantos individuos de una muestra como indique el tamaño muestral deseado de manera que cada individuo no pueda volverse a escoger una vez ya ha sido seleccionado. Por lo tanto, cada elemento seleccionado se retira y no se remplaza.

Cuando se habla de muestreo aleatorio simple, normalmente nos referimos al que no se reemplazan los individuos ya que es el que más se usa a la práctica.

Para determinar la probabilidad de obtener una muestra con un determinado orden en un muestreo aleatorio simple con reemplazo se usa la siguiente fórmula:

Siendo

el número total de elementos de la población y

el número de extracciones dependientes a realizar.

Por contra, si no hace falta tener en cuenta el orden de extracción, la probabilidad de conseguir una muestra es igual a:

Por último, la probabilidad de inclusión de un elemento en el muestreo aleatorio simple sin reemplazo se calcula aplicando la regla de Laplace:

Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple tiene las siguientes ventajas y desventajas:

Fácil de entender.

Se necesita un listado de todos los elementos de la población.

Todas las muestras posibles son equiprobables.

Puede resultar muy costoso con tamaños de muestreo grandes.

Se suelen conseguir muestras representativas.

Tiende a tener errores de muestreo más grandes.

No se necesitan conocimientos técnicos para hacer el muestreo.

No se aprovecha el conocimiento que el investigador podría tener del campo estudiado.

Permite calcular rápidamente medias y varianzas.

La muestra puede no ser representativa si es muy pequeña.

Existen softwares estadísticos para analizar los datos.

No adecuado para estudios que necesitan entrevistas individuales.

Como hemos visto, una de las principales características del muestreo aleatorio simple es que es fácil de comprender y explicar, de hecho, la persona que realiza el muestro no necesita ser un experto en el campo de análisis. Sin embargo, esto es una fortaleza y una debilidad al mismo tiempo, ya que en otros tipos de muestreos se puede aprovechar el conocimiento del analista para conseguir un muestreo mejor.

Asimismo, como el muestreo es aleatorio, las probabilidades de coger un elemento u otro para componer la muestra del estudio son equiprobables, a diferencia de otros tipos de muestreo.

A pesar de que se suelen conseguir muestras representativas de la población, el error de muestro en el aleatorio simple es grande comparado con otros tipos de muestreos. Además, la muestra puede incluso llegar a no ser representativa si el tamaño de individuos es pequeño.

Una propiedad muy interesante del muestreo aleatorio simple es que se puede hacer utilizando programas informáticos, lo que permite hacer cálculos estadísticos rápidamente.

Por último, cabe destacar que el muestreo aleatorio simple puede ser más caro que los otros tipos de muestreos, sobre todo en poblaciones con mucha dispersión, ya que puede requerir la utilización de más recursos para la investigación. Por ejemplo, al ser un muestreo con aleatoriedad, las personas seleccionadas para hacer el estudio pueden estar geográficamente muy dispersas y, en consecuencia, hacer entrevistas cara a cara costaría mucho más dinero.

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▷ ¿Qué es un muestreo aleatorio simple? ¿Y cómo se hace?

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Qué es un muestreo aleatorio simple y cómo se hace - Ejemplo de muestreo aleatorio simple - Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple.

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Orden de las etapas de muestreo.

2. Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio.

11. Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

7. A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Ventajas del muestreo aleatorio estratificado:

1. Garantizar la diversidad de la muestra: Un muestreo estratificado incluye sujetos de cada subgrupo, lo que garantiza que refleja la diversidad de su población. Aunque no ocurre en todos los casos, es posible que esto no ocurra cuando se utilizan otros métodos, como el muestreo aleatorio simple.

2. Garantizar una varianza similar:

Si quieres que los datos recogidos de cada subgrupo tengan un nivel de varianza similar, necesitas un tamaño de muestra similar para cada subgrupo.

Con otros métodos de muestreo, podrías acabar con un tamaño de muestra bajo para ciertos subgrupos porque son menos comunes en la población general.

3. Reduce la varianza global de la población:

Aunque su población global puede ser bastante heterogénea, puede ser más homogénea dentro de ciertos subgrupos.

4. Permite una variedad de métodos de recolección de datos.

A veces puede ser necesario utilizar diferentes métodos de recolección de datos de diferentes subgrupos.

# data[].attributes.body
Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población

Puede resultar muy costoso con tamaños de muestreo grandes.

Tiende a tener errores de muestreo más grandes.

No se aprovecha el conocimiento que el investigador podría tener del campo estudiado.

# data[].attributes.body
Es sencillo y de fácil comprensión.

Todas las muestras posibles son equiprobables

Permite calcular rápidamente medias y varianzas.

No se necesitan conocimientos técnicos para hacer el muestreo.

Existen softwares estadísticos para analizar los datos.

Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos

# data[].attributes.body
Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

# data[].attributes.body
A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

# data[].attributes.body
Identificar la población objetivo - Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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Tipo de muestreo utilizado fue el aleatorio estratificado.

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Encuesta Sobre Ambiente y Desempeño Institucional Nacional - EDI 2008

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En Colombia, luego de la promulgación de la Constitución Política de 1991, se modificó el tipo y el alcance de la intervención estatal. Ese cambio de orden macro-institucional se tradujo en un cambio organizacional en el seno de las entidades públicas, para acoplarse a las nuevas competencias y responsabilidades de la estructura del Estado colombiano.

# data[].attributes.body
Mi nombre es Nataly Mongui, Soy estudiante de 3er semestre de Ingeniería Industrian de la Fundación Universitaria del Área Andina.

# data[].attributes.body
Mi nombre es José Alfredo Quintero García, soy estudiante de 3er semestre del programa de ingeniería industrial de la fundación universitaria del Área Andina, actualmente vivo en el municipio de Agustín Codazzi- Cesar

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En el muestreo por conglomerados, en lugar de seleccionar a todos los sujetos de la población inmediatamente, el investigador realiza varios pasos para reunir su muestra de la población.

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En el muestreo por conglomerados, en lugar de seleccionar a todos los sujetos de la población inmediatamente, el investigador realiza varios pasos para reunir su muestra de la población.

# data[].attributes.attachment_link.description
Permite aplicar el esfuerzo de muestreo de forma "inteligente", tomando muestras de mayor tamaño en aquellos estratos que así lo requieran, y menos en donde no haga falta. Por poner un ejemplo extremo, si todos los sujetos de un estrato son clónicos, posiblemente bastaría con medir a uno de ellos para tener toda la información necesaria.

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El muestreo aleatorio estratificado es una técnica de muestreo que se utiliza cuando en la población se pueden distinguir subgrupos o subpoblaciones claramente identificables. Mediante este método de muestreo, la selección de los elementos que van a formar parte de la muestra se realiza por separado dentro de cada estrato, sin dejar ningún estrato sin muestrear.

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En el muestreo aleatorio sistemático, el investigador primero escoge aleatoriamente la primera pieza o sujeto de la población. A continuación, el investigador seleccionará a cada enésimo sujeto de la lista.

El procedimiento del muestreo aleatorio sistemático es muy fácil y se puede hacer manualmente. Los resultados son representativos de la población a menos que se repitan ciertas características de la población por cada enésimo individuo, lo que es muy poco probable.

El proceso de obtención de la muestra sistemática es muy similar a una progresión aritmética.

1. Número de inicio:
El investigador selecciona un número entero que debe ser menor al número total de individuos en la población. Este número entero corresponderá al primer sujeto.

2. Intervalo:
El investigador elige otro número entero que servirá como la diferencia constante entre dos números consecutivos en la progresión.
El número entero se selecciona típicamente de modo que el investigador obtenga el tamaño de la muestra correcto.

Por ejemplo, el investigador tiene una población total de 100 individuos y necesita 12 sujetos. Primero elige su número de partida, 5.

Luego, el investigador elige su intervalo, 8. Los miembros de su muestra serán los individuos 5, 13, 21, 29, 37, 45, 53, 61, 69, 77, 85, 93.

Otros investigadores utilizan una técnica de muestreo aleatorio sistemático modificada en donde primero identifican el tamaño de la muestra necesario. A continuación, dividen el número total de la población por el tamaño de la muestra para obtener la fracción de muestreo. La fracción de muestreo luego se utiliza como la diferencia constante entre los sujetos.

Ventajas del muestreo sistemático

La principal ventaja de utilizar un muestreo sistemático sobre un muestreo aleatorio simple es su sencillez. Permite que el investigador añada un grado de sistema o proceso en la selección aleatoria de los sujetos.

Otra ventaja del muestreo aleatorio sistemático sobre el muestreo aleatorio simple es la garantía de que el muestreo se hará equitativamente sobre la población. Existe una posibilidad de un muestreo aleatorio simple que permite una selección por conglomerados de sujetos. Esto es eliminado sistemáticamente en el muestreo sistemático.

Desventaja de muestreo sistemático

El proceso de selección puede interactuar con un rasgo periódico oculto dentro de la población. Si la técnica de muestreo coincide con la periodicidad del rasgo, la técnica de muestreo ya no será aleatoria y la representatividad de la muestra se ve comprometida.

Notas

Dado que el muestreo aleatorio sistemático es un tipo de muestreo probabilístico, el investigador debe garantizar que todos los miembros de la población tengan las mismas posibilidades de ser seleccionados como el punto de partida o sujeto inicial.

El investigador debe estar seguro de que el intervalo constante elegido entre los sujetos no refleje un cierto patrón de rasgos presentes en la población. Si existe un patrón en la población y coincide con el intervalo establecido por el investigador, la aleatoriedad de la técnica de muestreo se ve comprometida.

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El muestreo sistemático es una técnica de muestreo aleatorio que los investigadores eligen con frecuencia por su sencillez y calidad regular.

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El muestreo sistemático es una técnica de muestreo aleatorio que los investigadores eligen con frecuencia por su sencillez y calidad regular.

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Trabajar con un gran tamaño de muestra no es una tarea fácil, y a veces, puede llegar a ser un desafío encontrar un marco que sea realista y que cumpla con nuestras necesidades. Hoy vamos a conocer cómo realizar un muestreo aleatorio simple para que puedas decidir si este método te es de utilidad en tu próxima investigación.

¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

El muestreo aleatorio simple es un subconjunto de una muestra elegida de una población más grande. Cada individuo se elige al azar y por pura casualidad. En este tipo de muestreo cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido en cualquier etapa del proceso.

Cabe mencionar que es diferente al muestreo sistemático . Una muestra aleatoria simple es una técnica de muestreo justa.

El muestreo aleatorio simple es un tipo de método de muestreo muy básico y puede ser fácilmente un componente de un método de muestreo más complejo. El principal atributo de este método de muestreo es que cada muestra tiene la misma posibilidad de ser elegida.

El tamaño de la muestra en este método de muestreo idealmente debe ser de más de unos cientos de individuos para que se pueda aplicar de manera apropiada. A veces se argumenta que este método es teóricamente simple de entender pero difícil de implementar en la práctica.

¿Quieres saber cómo realizar un muestreo aleatorio simple? ¡Sigue estos pasos!

1.- Prepara una lista de todos los miembros de la población, posterior a esto marca a cada miembro con un número específico.

2.- De esta población, las muestras aleatorias se eligen de dos maneras: tablas de números aleatorios y con un softwares de generador de números aleatorios. Se recomienda (y comúnmente es lo que prefieren los investigadores) un software generador de números aleatorios, ya que los números de muestra se generan sin interferencia humana.

¿Quieres saber cómo realizar un muestreo aleatorio sin sesgo? Hay dos enfoques o métodos que se encargan de minimizar este punto:

El método de la lotería es uno de los métodos más antiguos y es definitivamente un ejemplo claro del mecanismo del muestreo aleatorio simple. En este método, cada miembro de la población debe estar numerado de manera sistemática y posterior a esto se escribe cada número en una hoja de papel por separado. Esos pedazos de papel se mezclan y se ponen en una caja y de esta de forma los números se extraen de manera aleatoria.

Uso de números aleatorios

El método de uso de números aleatorios es un método alternativo que también implica la numeración de la población. En este método, se utiliza una tabla similar a la de la siguiente imagen para aplicar la técnica:

Fórmula de muestreo aleatorio simple

Ejemplo; considera que tienes un hospital que cuenta con un personal de 1000 miembros y necesitan asignar a 100 personas al turno de la noche. Todos los nombres se ponen en unos papeles y posteriormente se mezclan en una caja o cubo para ser seleccionados al azar. Todas las personas participantes tienen la misma posibilidad de ser seleccionadas, y dado que conocemos el tamaño de la población (N) y el tamaño de la muestra (n), el cálculo es el siguiente:
P=1- N-1/N.N-2/N-1....N-n/N-(n-1)
Eliminando=1-N-n/N
=n/N
=100/1000
=10%
Ejemplo de muestreo aleatorio simple

Una organización tiene 500 empleados. Y lo que queremos obtener es una lista de 100 de estos individuos.

Paso 1: Haz una lista de todos los empleados que trabajan para la organización (Como se mencionó anteriormente, hay 500 empleados en la organización, es por eso que la lista debe contener 500 nombres).

Paso 2: Asignar un número secuencial a cada uno de los 500 empleados (1, 2, 3 ... n). Este es tu marco de muestreo (la lista de la cual extraerán tu muestra aleatoria simple).

Paso 3: Define cuál será el tamaño de tu muestra (en este caso es 100).

Paso 4: Utiliza un generador de números aleatorios para seleccionar la muestra, utilizando tu marco de muestreo (tamaño de la población) del paso dos y el tamaño de tu muestra, del paso 3. Por ejemplo, si tu tamaño de muestra es 100 y tu población es de 500, lo que debes hacer es generar 100 números entre 1 y 500.

Quizá te interese leer: Tipos de errores que afectan a los resultados de la investigación

Muestreo aleatorio simple para una investigación

Ahora que ya conoces cómo realizar un muestreo aleatorio simple, es momento de llevarlo a cabo. Hoy en día, los proyectos de investigación de mercado son mucho más grandes y, a veces, se trata de investigar un número indefinido de elementos.

Si como investigador deseas ahorrar tiempo y dinero, el muestreo aleatorio simple es uno de los mejores métodos de muestreo probabilísticos que puedes utilizar. Este método es, sin duda, el más conveniente y práctico.

El uso de un censo o una muestra depende de varios factores, como el tipo de censo, el grado de homogeneidad / heterogeneidad, los costos, el tiempo, la factibilidad de estudiar, el grado de precisión que se necesita, etc.

Ventajas del muestreo aleatorio simple

1.- Este es un método de muestreo justo, y si se aplica adecuadamente, ayuda a reducir cualquier sesgo involucrado con el muestreo en comparación con cualquier otro de los métodos de muestreo.

2.- Debido a que involucra un marco de muestra grande, generalmente es fácil seleccionar un tamaño de muestra más pequeño de una población más grande.

3.- La persona que realiza la investigación no necesita tener conocimiento previo de los datos que se recopilaran. Uno puede simplemente hacer una pregunta para reunir la información necesaria. La realidad es que en este caso no se necesita ser un experto en el tema.

4.- Este método de muestreo es un método básico de recopilación de datos. No se requieren conocimientos técnicos.

5.- Dado que el tamaño de la población es grande en este tipo de método de muestreo, no existe ninguna restricción en el tamaño de la muestra. De una población más grande se puede obtener con facilidad una muestra más pequeña.

Los datos recolectados a través de este método de muestreo suelen ser buenos.

Te recomiendo también leer: Cómo calcular el tamaño de la muestra para una encuesta .

Desventajas del muestreo aleatorio simple

1.- Es un método de muestreo que puede llegar a ser más costoso que otros, ya que requiere una lista completa de todos los encuestados potenciales.

2.- Este método de muestreo no es adecuado para estudios que involucran entrevistas cara a cara, ya que cubren grandes áreas geográficas que tienen limitaciones de costo y tiempo.

3.- Un tamaño de muestra que es demasiado grande puede llegar a ser problemático, ya que cada miembro de la población tiene las mismas posibilidades de selección. Una población más grande significa un marco de muestra más grande y muchas veces puede llegar a ser difícil manejar a una población.

4.- La calidad de los datos depende del investigador y su perspectiva. Si el investigador tiene experiencia, existen posibilidades de que la calidad de los datos recopilados sean de una calidad superior. Pero si el investigador no tiene experiencia, los datos recopilados pueden no estar a la altura de las necesidades.

Después de aprender cómo realizar un muestreo aleatorio simple, ¿es este el método que realmente necesitas?

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¿Sabes cómo realizar un muestreo aleatorio simple de manera sencilla?

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Aprende cómo realizar un muestreo aleatorio simple siguiendo estos sencillos pasos. Encuentra algunos ejemplos de este tipo de muestreo.

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El muestreo aleatorio simple es un subconjunto de una muestra elegida de una población más grande. Cada individuo se elige al azar y por pura casualidad. En este tipo de muestreo cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido en cualquier etapa del proceso.