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.