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https://www.ejemplos.co/muestreo-aleatorio-simple/

Fideas G. Arias (2012) El Proyecto De Investigación. Introducción a la metodología científica (6° Edición). Caracas: Episteme.

https://www.webyempresas.com/muestreo-al-azar-sistematico/

Vargas Pereira, P. (2020). Introducción al muestreo. Universidad San Marcos.

chromeextension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://repositorio.usam.ac.cr/xmlui/bitstream/handle/11506/1401/LEC%20EST%200003%202020.pdf?sequence=1

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El muestreo al azar sistemático es una técnica de selección de muestras donde se elige un punto de partida aleatorio y, a partir de ahí, se seleccionan los elementos de la muestra siguiendo un intervalo constante. Este método es eficiente y ampliamente utilizado en investigaciones y encuestas por su simplicidad.

Este tipo de muestreo es útil cuando los datos o elementos están organizados de alguna manera y se busca una manera rápida de seleccionar una muestra.

Áreas Fidias (2012) describe este método de manera sencilla, el cual “se basa en la selección de un elemento en función de una constante K. De esta manera se escoge un elemento cada k veces.”

Fórmula:

K=N /n

Algunas características clave que definen este método de muestreo son:

1. Simplicidad: A diferencia del muestreo aleatorio simple, el método sistemático es más fácil de implementar. Una vez que se calcula el intervalo, seleccionar la muestra es un proceso bastante rápido y eficiente.

2. Requiere una población ordenada: Es recomendable que los elementos de la población estén organizados o listados de alguna forma, ya que facilita la selección sistemática. Este orden puede ser alfabético, numérico, cronológico, entre otros.

3. Intervalo constante: Uno de los aspectos más importantes del muestreo sistemático es que siempre se selecciona el siguiente elemento en función de un intervalo fijo. Esto introduce cierta regularidad en el proceso de selección, lo que puede ser beneficioso, pero también un punto débil si existe algún patrón en la población que coincida con el intervalo.

4. Representatividad: Este método garantiza, en la mayoría de los casos, una muestra representativa, siempre que los datos estén organizados de manera aleatoria o sin sesgo. Si la población tiene un patrón repetitivo, puede haber un sesgo en los resultados.

5. Facilidad de Implementación en Campo: En encuestas o estudios en campo, donde las listas o bases de datos no son fácilmente accesibles, este tipo de muestreo puede implementarse fácilmente contando los elementos físicamente o siguiendo un patrón determinado.

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Posible sesgo: Si la población tiene algún tipo de patrón que coincide con el intervalo, el muestreo podría no ser representativo.                         Requiere una lista ordenada: No se puede aplicar fácilmente si no existe un orden claro en la población.

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Eficiencia: Es más rápido y fácil de implementar que el muestreo aleatorio simple.                         Facilidad de ejecución: Una vez que se determina el intervalo y el punto de partida, el resto del proceso es sencillo.                                                  Distribución homogénea: Al tener un intervalo constante, asegura que la muestra esté bien distribuida en toda la población

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RUBEN DARIO PINZON GALVIS

soy estudiante de ingeniería de sistemas, del departamento del Quindio.

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El muestreo aleatorio simple es un método de selección de una muestra estadística en el que todos los elementos de una población tienen la misma posibilidad de ser incluidos.

Los muestreos son técnicas que se usan en la estadística y que permiten determinar cómo se seleccionará a los individuos que conformarán una muestra, es decir, una parte representativa de una población que se utilizará para hacer un estudio o un análisis.

Tipos de muestreo aleatorio simple

Existen dos tipos de muestreo aleatorio simple:

Muestreo aleatorio simple con reposición de elementos. Es el procedimiento en el que se extrae un número y posteriormente se lo devuelve, por lo tanto, podrá volver a ser seleccionado para conformar la muestra. Se suele emplear cuando se realizan estudios sobre poblaciones muy numerosas.

Muestreo aleatorio simple sin reposición de elementos. Es el procedimiento en el que se extrae un número, pero no se lo devuelve y, por lo tanto, no podrá volver a ser seleccionado. Se suele emplear cuando se realizan estudios sobre poblaciones con pocos individuos.

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también tiene desventajas, por ejemplo, es un proceso más lento que otros, porque se debe hacer una lista de todos los elementos de la población y tiene más margen de error que otros tipos de muestreo.

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Este muestreo presenta ventajas, por ejemplo, tiene un nivel alto de representatividad en poblaciones numerosas y, por eso, permite realizar inferencias o generalizaciones sobre grupos grandes.

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En este muestreo se clasifica la población en distintos estratos cuyos individuos tienen características similares, como la nacionalidad y la clase social, y sobre cada grupo se realiza un muestreo aleatorio simple o sistemático. Este procedimiento se utiliza en estudios cuyo objetivo es conocer cómo se presenta una variable en distintos sectores de la población. Por ejemplo: El Estado está investigando la desigualdad de ingreso según el género. Para hacer la muestra representativa, se divide la población según la clase social y se selecciona de manera aleatoria a los individuos de cada estrato.

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Complejidad: Requiere información detallada sobre la población para identificar y dividir en estratos, lo que puede ser complicado y costoso. Tamaño de muestra: Puede necesitar un tamaño de muestra mayor para asegurar que cada estrato esté adecuadamente representado, lo que puede aumentar los costos y el tiempo de recolección de datos.    Errores de estratificación: Si los estratos no están bien definidos o si hay errores en la clasificación de los individuos, la precisión de las estimaciones puede verse afectada   

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Mayor precisión: Al dividir la población en estratos homogéneos, se reduce la variabilidad dentro de cada estrato, lo que puede aumentar la precisión de las estimaciones.                                          Representatividad: Asegura que todos los subgrupos importantes de la población estén representados en la muestra, lo que es especialmente útil en poblaciones heterogéneas.                                             Comparación entre estratos: Facilita la comparación entre diferentes subgrupos de la población, proporcionando información detallada sobre cada estrato.        

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Ejemplos de muestreo aleatorio simple

Un gobierno quiere estudiar el ingreso promedio por núcleo familiar. Para realizar la muestra, el equipo de investigación sigue los pasos del muestreo aleatorio simple:

Se selecciona a todas las familias que habitan en Ciudad de México.

Se determina que se necesitarán 1.000 elementos para hacer la muestra.

Se elabora una lista de las 2.756.319 familias que habitan en Ciudad de México.

A cada familia se le asigna un número comenzando por el 1 hasta llegar al 2.756.319.

Se escogen 1.000 números al azar utilizando un programa informático, por ejemplo, 4.258, 102.548 y 167.

EJEMPLO Muestreo aleatorio estratificado.

Un equipo de investigadores está analizando las opiniones de la población sobre la reforma de una ley. Para seleccionar la muestra representativa, se divide la población en cuatro grupos etarios (de 18 a 30 años, de 30 a 45 años, de 46 a 60 años y mayores de 60 años) y después se escoge a los individuos de manera aleatoria.

EJEMPLO muestreo aleatorio sistematizado

Evaluación en un Supermercado

En un supermercado, quieres realizar un análisis de los clientes que pasan por las cajas registradoras durante una hora. Hay 20 cajas funcionando, y pasan un promedio de 600 clientes en esa hora. Para evaluar la satisfacción de 30 clientes, podrías aplicar el muestreo al azar sistemático. Primero calculamos el intervalo:

K = 600/ 30 = 20

Ejemplos de muestreo por conglomerados

Un grupo de investigadores quiere estudiar las características de las maquinarias que se utilizan en distintas fábricas. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Se seleccionan todas las máquinas de las fábricas de una ciudad como población objetivo. Cada fábrica será un conglomerado.

Se calcula que de 87 fábricas se necesitarán 5 conglomerados para elaborar la muestra.

Se realiza una lista de todas las fábricas.

Se seleccionan 5 fábricas utilizando un método de sorteo y se analizarán todas las maquinarias que se encuentren en esas fábricas.

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El muestreo por conglomerados es un método de selección de una muestra estadística en el que se divide una población por grupos, que tienen alto nivel de representatividad de la totalidad, para después analizar todos o algunos de los elementos de uno o de varios grupos.

Los conglomerados o grupos deben estar previamente divididos, por ejemplo, pueden ser vecindarios, y tienen que representar la heterogeneidad de la población. Además, es necesario que sean homogéneos, es decir, que tengan características similares entre sí.

Los muestreos se utilizan en estadística para determinar cómo se seleccionarán los elementos de una muestra, es decir, de una parte de la población que permitirá hacer inferencias sobre la totalidad.

Este tipo de muestreo es probabilístico, porque se puede saber la probabilidad que tienen los grupos o los elementos de ser seleccionados. En el caso del muestreo por conglomerados, todos los grupos tienen la misma posibilidad de ser incluidos en la muestra, ya que es una técnica que se realiza al azar.

Pasos del muestreo por conglomerados

Seleccionar y estudiar la población. Se debe definir cuál es la población objetivo y analizarla para conocer cómo está dividida y para poder indicar cómo serán los grupos o conglomerados.

Calcular la cantidad de elementos de la muestra. Se debe determinar cuántos grupos se necesitarán para elaborar la muestra.

Elaborar un marco muestral. Se debe hacer una lista de todos los conglomerados.

Seleccionar los conglomerados. Se debe escoger al azar uno o más grupos. La investigación se puede hacer sobre todo el conglomerado o eligiendo algunos de sus elementos con otros tipos de muestreos.

Tipos de muestreo por conglomerados

Existen dos tipos de muestreo por conglomerados, que se diferencian según la cantidad de etapas que hay en el proceso de selección:

Muestreo por conglomerados de una etapa. Tiene una sola etapa, porque solo se seleccionan los conglomerados y se incluyen en la muestra todos los elementos de los grupos elegidos.

Muestreo por conglomerados de dos etapas. Tiene dos etapas; en una se seleccionan los conglomerados y en la otra se escogen elementos dentro de cada grupo. Por eso, en la muestra solo hay algunos de los individuos de cada grupo.

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también presenta desventajas, por ejemplo, puede ser menos representativo que otros tipos de muestreos y no es posible aplicarlo en todos los casos, porque se necesita tener un conocimiento previo de la población que se va a analizar.

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Este procedimiento posee ventajas, por ejemplo, proporciona muestras representativas de poblaciones muy grandes o cuyos elementos se encuentran muy separados. Además, es más eficiente que otros tipos de muestreo, porque permite ahorrar costos y tiempo.