Muestreo Sistemático

Systematic Sampling

Definition

• A type of probability sampling where every nth element is selected from a population, starting from a random point.

Characteristics

• Interval: The fixed interval at which elements are selected (e.g., every 5th element).
• Starting point: A random point from which selection begins.

How it works

1. Determine the population size (N) and the desired sample size (n).
2. Calculate the sampling interval (k) by dividing N by n.
3. Randomly select a starting point between 1 and k.
4. Select every kth element from the starting point to form the sample.

Advantages

• Easy to implement
• Can be more efficient than simple random sampling
• Produces a representative sample

Disadvantages

• May not be suitable for populations with periodic patterns
• Can be affected by biases in the population (e.g., alphabetical ordering)

Example

• A researcher wants to sample 100 students from a population of 1000. The sampling interval (k) would be 10 (1000/100). A random starting point is selected, say 7. The sample would consist of every 10th student, starting from the 7th student.

Muestreo Sistemático

Definición

• Tipo de muestreo de probabilidad que implica la selección de cada nth elemento de una población, empezando desde un punto aleatorio.

Características

• Intervalo: El intervalo fijo en el que se seleccionan elementos (por ejemplo, cada 5º elemento).
• Punto de partida: Un punto aleatorio desde el que se inicia la selección.

Cómo funciona

• Determinar el tamaño de la población (N) y el tamaño de la muestra (n).
• Calcular el intervalo de muestreo (k) dividiendo N entre n.
• Seleccionar un punto de partida aleatorio entre 1 y k.
• Seleccionar cada kth elemento a partir del punto de partida para formar la muestra.

Ventajas

• Fácil de implementar
• Puede ser más eficiente que el muestreo aleatorio simple
• Produce una muestra representativa

Desventajas

• No es adecuado para poblaciones con patrones periódicos
• Puede ser afectado por sesgos en la población (por ejemplo, ordenamiento alfabético)

Ejemplo

• Un investigador quiere seleccionar 100 estudiantes de una población de 1000. El intervalo de muestreo (k) sería 10 (1000/100). Un punto de partida aleatorio se selecciona, digamos 7. La muestra consistiría en cada 10º estudiante, empezando desde el 7º estudiante.

Aprende sobre el muestreo sistemático, un tipo de muestreo de probabilidad que selecciona cada nth elemento de una población, empezando desde un punto aleatorio. Descubre cómo funciona y sus características.