Muestreo Sistemático. Qué Es, Tipos Y 7 Ventajas Y Desventajas

Las organizaciones de todo el mundo utilizan encuestas para obtener información sobre cómo los demás perciben tu negocio y cómo se está desempeñando en general. Al recopilar comentarios, el muestreo puede simplificar el proceso al proporcionar datos sobre un subconjunto de tu audiencia. Esto te permite hacer inferencias sobre la población en su conjunto.

El muestreo sistemático es una forma eficaz de obtener información para investigaciones de mercado, estudios clínicos, encuestas políticas y más. Los investigadores utilizan el muestreo sistemático porque es más fácil de realizar que el muestreo aleatorio simple, que puede resultar engorroso con poblaciones grandes.

Es un proceso más simple porque solo la selección inicial es aleatoria, y luego el intervalo de muestreo fijo acelera el resto del proceso. A pesar de ser un procedimiento más sencillo, el muestreo sistemático puede producir muestras que representen fielmente a la población.

El muestreo sistemático proporciona otro beneficio, ya que no requiere una lista completa de la población por adelantado. El muestreo aleatorio simple requiere esa lista. En esta publicación, profundizaremos en el uso del muestreo sistemático con y sin una lista de población. Luego, veremos algunos de sus posibles inconvenientes y cómo minimizarlos.

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¿Cuál es la definición del método de muestreo sistemático?

El muestreo sistemático es una metodología de encuesta en la que los elementos se eligen secuencialmente de una población ordenada. Basado en la probabilidad, en este método las muestras se eligen de un grupo más grande en función de un punto de partida aleatorio con un intervalo fijo periódico.

Luego, los investigadores utilizan estos muestreos para recopilar comentarios y hacer determinaciones sobre toda la población. Por ejemplo, si el 45% de la muestra compartió una respuesta, se supone que el 45% de todos los sujetos compartirían esa misma respuesta. Básicamente, existen tres tipos de muestreo sistemático:

• Aleatorio: los investigadores usan el intervalo fijo para elegir individuos hasta que alcanzan su tamaño de muestra óptimo.
• Lineal: las muestras se seleccionan de una lista finita que finalmente llega a su fin.
• Circular: la selección de la muestra se reinicia desde su punto final y vuelve a recorrer la lista.

Independientemente del tipo de muestreo que se implemente en la recopilación de datos, el muestreo sistemático es una forma muy eficaz de elegir un subconjunto de participantes de la encuesta y aprovechar al máximo sus cuestionarios. El siguiente es un desglose de cómo se ejecuta cada tipo de muestreo sistemático:

Muestreo sistemático aleatorio

Este es el tipo más básico de muestreo sistemático y estos son los pasos que se deben seguir para realizarlo:

• Paso 1: calcula el intervalo de muestreo usando la fórmula i = N / n.
• Paso 2: elige un punto de partida "r". Este punto debe estar entre 1 y el número del intervalo de muestreo (entre 1 e i). Por ejemplo, si el intervalo de muestreo es 40, debemos elegir un número entre 1 y 40.
• Paso 3: utilizando el intervalo de muestreo, elige elementos sucesivos hasta alcanzar el tamaño de muestra deseado.

Muestreo sistemático lineal

Este tipo de muestreo emplea un "método de salto" al elegir el grupo de muestra. El intervalo de omisión o muestreo es "k", donde k = N / n. Estos son los pasos para seleccionar el grupo de muestra utilizando un muestreo sistemático lineal:

• Paso 1: crea una lista secuencial de la población objetivo / unidades de población.
• Paso 2: Decide un tamaño de muestra "n".
• Paso 3: Calcula el "salto" (intervalo de muestreo) utilizando la fórmula: k = N / n
• Paso 4: Elige un número aleatorio “r”, entre 1 y k (intervalo de muestreo).
• Paso 5: agrega "k" a "r" para seleccionar una segunda unidad, y continúa haciéndolo para seleccionar las unidades requeridas en el tamaño de la muestra.

Muestreo sistemático circular

En este método de muestreo, una muestra comienza de nuevo desde el punto en que termina. Los siguientes pasos se pueden utilizar para seleccionar elementos mediante un muestreo sistemático circular:

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• Paso 1: calcula el intervalo de muestreo usando la fórmula de "k", k = N / n
• Paso 2: elige un inicio aleatorio "r" entre 1 y N
• Paso 3: usando el intervalo de muestreo "k", salta el círculo para seleccionar unidades hasta que se seleccione "n" número de unidades.
• Paso 4: este método permite seleccionar un número "N" de muestras en lugar de solo "k".

Muestreo sistemático utilizando una lista de población

Cuando tienes una lista de toda su población, el muestreo sistemático puede aproximarse mucho a una muestra aleatoria simple. El proceso implica tomar tu lista y seleccionar a cada enésima persona de la lista. Imagina que estás tomando muestras de los estudiantes de un distrito escolar y tienes una lista de todos los estudiantes de ese distrito. Simplemente inicia en un punto aleatorio en la lista y luego recoge todos los, digamos, 50 estudiante en él. ¡Perfecto! Tienes una muestra representativa de estudiantes en el distrito escolar.

Consideraciones de lista

Cuando utilizas esta forma de muestreo sistemático, debes comprender el orden de tu lista. Preferiblemente, la lista debe estar en un orden aleatorio o pseudoaleatorio (por ejemplo, alfabético) porque el muestreo sistemático imitará el muestreo aleatorio simple. Puede estar bien si la lista clasifica a los miembros de la población en orden descendente / ascendente según una característica.

En este caso, el muestreo sistemático todavía tiende a elegir una muestra representativa porque comenzará en un punto aleatorio y avanzará a través del rango completo de esa característica a medida que avanza en la lista. Por ejemplo, en una empresa, puedes ordenar una lista aumentando los años de experiencia. En este caso, el muestreo sistemático comenzará con los miembros más jóvenes de la empresa y se abrirá camino hacia aquellos con más experiencia.

Sin embargo, no es necesario ordenar por experiencia para obtener una muestra representativa. Ten cuidado con los ciclos o patrones en tu lista porque pueden hacer que el muestreo sistemático produzca una muestra sesgada y no representativa. Por ejemplo, si tienes una lista que recorre los diez departamentos de una empresa, ¡cada décima o vigésima observación será del mismo departamento! Debes comprender tu lista y estar al tanto de cualquier patrón subyacente que pueda estar presente.

Si tu lista tiene un patrón problemático, ¡simplemente vuelve a ordenar la lista para eliminarla! Luego procede con el muestreo sistemático. Los estadísticos consideran que el orden alfabético es aceptable para el muestreo sistemático. Por ejemplo, con la empresa que tiene diez departamentos, puedes reordenar la lista alfabéticamente, por años de experiencia o al azar para eliminar el patrón cíclico de departamentos.

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Cálculo del intervalo de muestreo

Para utilizar un muestreo sistemático, debes calcular el intervalo de muestreo. Toma el tamaño de la población y divídelo por el tamaño de la muestra objetivo para calcular el intervalo de muestreo (n). Luego elige a cada enésima persona de tu lista.

Intervalo de muestreo (n) = Tamaño de la población / Tamaño de la muestra

Por ejemplo, si el tamaño de su población es 20.000 y deseas tener un tamaño de muestra de 500, entonces debes elegir cada 20.000 / 500 = 40ª persona en tu lista. Antes de extraer la muestra, los investigadores deben seleccionar al azar el punto de partida de la lista y elegir el intervalo de muestreo. ¡Hacer esas determinaciones con anticipación ayuda a evitar la manipulación de datos!

Muestreo sistemático sin lista

A diferencia del muestreo aleatorio simple y el muestreo estratificado, puedes utilizar el muestreo sistemático cuando no tienes una lista completa de la población. Este método es una buena opción para poblaciones difíciles de documentar, como las personas sin hogar, porque no existe una lista. El principal requisito es que los investigadores sepan cómo localizar los datos, comprendan sus hábitos y puedan interactuar con ellos.

Si bien no es perfecto en estos casos, es una opción viable, a diferencia de otros métodos de muestreo que requieren una lista completa. Por ejemplo, deseas encuestar a los clientes en una tienda pero no tienes una lista completa de todos los clientes. En este caso, puedes utilizar un muestreo sistemático y administrar la encuesta a cada vigésimo cliente que sale de la tienda. Este método funciona porque los clientes se van al azar.

Cuando utilizas el muestreo sistemático de esta manera, debes comprender cuidadosamente el comportamiento de tu población. Por ejemplo, puedes tener diferentes tipos de clientes en la tienda en momentos distintos. La tienda puede tener más jubilados durante el día entre semana, adolescentes después de la escuela y trabajadores por la noche y los fines de semana. Y, si tienes varias tiendas, deberás probar las diferentes ubicaciones.

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El uso de un muestreo sistemático sin una lista requiere que planifiques cuidadosamente el momento y las ubicaciones de tu protocolo de muestreo. Deberás obtener todos los subgrupos en las proporciones correctas. ¡Eso puede tomar algo de trabajo para resolverlo! Sin embargo, si no tienes una lista de tu población, deberás utilizar un método como el muestreo sistemático para obtener una muestra que represente razonablemente a la población.

En comparación, el muestreo por conglomerados no requiere una lista de la población completa, pero sí requiere una lista parcial. El muestreo de conveniencia tampoco necesita una lista, pero los resultados son mínimamente útiles.

¿Cómo se realiza el muestreo sistemático?

El muestreo sistemático se puede completar en estos cuatro sencillos pasos:

1. Determina el tamaño de la población: ya sea que hayas confirmado números o solo puedas hacer una suposición fundamentada, cada muestreo comienza determinando el tamaño de su población general.
2. Elige el tamaño de la muestra: averigüa cuál debe ser el tamaño de la muestra. Si bien este número suele ser menor que la población total, el volumen de datos debe ser lo suficientemente alto para recopilar estadísticas significativas.
3. Decide la frecuencia del intervalo: Divide toda la población por el subconjunto deseado para decidir con qué frecuencia elegir un tema.
4. Determina tu punto de partida: decide con qué individuo comenzar y comienza a contar los intervalos desde ese punto para seleccionar tus sujetos. Elegir a la primera persona de tu población no permite una selección aleatoria, por lo que es mejor comenzar más abajo en la lista.

Una situación de ejemplo de muestreo sistemático podría ser un estudio que consta de 100 personas. El investigador decide al azar comenzar con la quinta persona de la población. Luego, eligen a una de cada tres personas después de eso. Entonces, la muestra consta de la persona 5, 8, 11, 14, 17, entre otros. Estos son los temas elegidos para la encuesta y sus respuestas servirán como representación de la población en general.

Cuándo utilizar el muestreo sistemático

Existen múltiples métodos para seleccionar muestras para encuestas, desde muestreo aleatorio y por conglomerados hasta muestreo estratificado y multietapa. Si bien cada uno tiene sus pros y sus contras, existen varias condiciones durante las cuales el muestreo sistemático es ideal. Éstas incluyen:

1. Siempre que un proyecto tenga un presupuesto restringido: cuando los proyectos involucran a una gran población, la creación de varias muestras puede resultar costosa y llevar mucho tiempo. El muestreo sistemático simplifica este proceso y lo hace más asequible.
2. Si se necesitan resultados en un período de tiempo corto: dado que el muestreo sistemático solo se ocupa de una pequeña parte de la población en general, se puede completar mucho más rápido que otros métodos de muestreo de encuestas.
3. Si la población general es un número alto: sería extremadamente lento enumerar a los participantes en una población de cientos (o miles). El muestreo sistemático te permite numerar fácilmente un subconjunto más pequeño del grupo total de participantes.
4. Cuando los datos no reflejan patrones: los patrones pueden conducir a muestras que tienen características similares, lo que puede afectar negativamente la calidad de los datos. El muestreo sistemático ayuda a minimizar las muestras sesgadas y los resultados deficientes de las encuestas.
5. Si existe un riesgo bajo de manipulación de datos: si los investigadores reconfiguran un conjunto de datos, la validez de los datos puede verse comprometida. Cuando hay pocas posibilidades de manipulación de datos, el muestreo sistemático es un método ideal para encuestas.

Cuando se utiliza en las circunstancias adecuadas, el muestreo sistemático es un método asequible que ahorra tiempo y que puede producir resultados muy eficaces.

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Ventajas del muestreo sistemático

Como cualquier método de muestreo, existen ventajas y desventajas de muestreo sistemático. Al comprender los pros y los contras de esta popular técnica de recopilación de información, puedes determinar si es la herramienta adecuada para ti. A continuación, se muestran tres ventajas de este método de muestreo.

1. Es simple y rápido de implementar

La estructura del muestreo sistemático permite a los investigadores construir, evaluar y gestionar muestras fácilmente. Debido a que la fórmula para elegir subconjuntos muestrales está predeterminada, el único aspecto aleatorio del estudio es elegir el tema inicial.

A partir de ahí, el proceso de selección sigue un patrón fijo hasta que se completa el grupo de muestra deseado. Además, dado que el muestreo sistemático genera datos representativos para el grupo en general, los investigadores no necesitan numerar cada tema. Esto significa que la selección de muestras y el análisis de datos son rápidos y sencillos.

2. Menos oportunidades para datos manipulados

En algunos métodos de muestreo, existe una clara posibilidad de que se muestreen más individuos que otros. Esto puede afectar los datos y producir resultados inexactos. Con el muestreo sistemático, cada participante está a una distancia fija del siguiente. Esto significa que las muestras están claramente separadas y ayuda a minimizar la posibilidad de sesgo.

Además, al utilizar un intervalo fijo, los investigadores no tienen influencia sobre qué individuos se eligen para el muestreo. Las muestras son más precisas, lo que ayuda a proteger la recopilación de datos del favoritismo, minimiza el riesgo de error y reduce la posibilidad de manipulación de datos. Con el muestreo sistemático, puedes confiar en los datos que recopilas.

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3. Las muestras se distribuyen uniformemente

En algunos procesos de selección aleatoria, los sujetos se ubican demasiado juntos. Esto puede contaminar los datos y dar como resultado valores inexactos. El muestreo sistemático está muy estructurado, lo que da como resultado una representación más auténtica de la población en general. No importa cuán diverso sea el grupo, este proceso de selección produce una colección de sujetos distribuida uniformemente. Esto hace que sus resultados sean más fáciles de comparar, ejecutar y analizar.

Desventajas del muestreo sistemático

El muestreo sistemático no es necesariamente un sistema perfecto. También existen desventajas al utilizar este método para la selección de muestras. Aquí hay tres desventajas del muestreo sistemático:

1. El éxito se basa en el recuento de la población

La efectividad del muestreo sistemático depende del conteo inicial de la población. Después de todo, ese es el número que se divide por el tamaño de muestra deseado para determinar el intervalo fijo para la selección de la muestra. Cuando la población no se puede medir o no está disponible, los investigadores deben poder hacer una aproximación cercana. Si se estima que la población es menor o mayor que su número real, esto puede afectar las muestras y producir resultados inexactos.

2. Los patrones se pueden predecir

Cuando se encuesta una población más pequeña, se puede predecir el patrón entero fijo utilizado para seleccionar muestras. Esto puede causar sesgos entre los participantes y algunos podrían proporcionar respuestas erróneas para aumentar la posibilidad de que el estudio termine con un resultado específico. En lugar de resultados orgánicos, el estudio podría resultar en un sesgo no detectado. Esto daría lugar a un estudio comprometido con resultados falsos y poco fiables.

3. Es posible una selección desigual

Debido a que el muestreo sistemático hace inferencias a partir de un subconjunto representativo de una población, existe la posibilidad de que los resultados no sean completamente precisos. El muestreo sistemático se basa en un sistema de numeración para elegir a los participantes de la muestra.

Especialmente en el muestreo sistemático circular, es posible que se pase por alto a los individuos debido a su posición en el intervalo periódico. Las perspectivas de estas personas no se incluirán en las respuestas, por lo que los resultados no pueden ser completos. Esto significa que los investigadores siempre perderán los comentarios que podrían conducir a un nuevo descubrimiento.

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Limitaciones del muestreo sistemático

Estas son algunas de las limitaciones cuando aplicamos el muestreo sistemático:

1. Ciclos en la lista

Si utilizas una lista de población, el muestreo sistemático puede reflejar fielmente el muestreo aleatorio simple. Sin embargo, la calidad de la muestra depende en última instancia de la falta de ciclos en tu lista. La lista puede estropear la muestra. En última instancia, el uso de un muestreo sistemático con una lista no es tan aleatorio como el muestreo aleatorio simple.

Afortunadamente, existen precauciones sencillas que puede tomar para reducir este problema. Por ejemplo, los estadísticos consideran que ordenar las listas alfabéticamente es lo suficientemente aleatorio y puedes eliminar cualquier ciclo.

2. Manipulación de datos

Cada vez que los investigadores diseñan un sistema no aleatorio, aumenta el potencial de manipulación de datos, incluso sin darse cuenta. Al permitir que los investigadores elijan tanto el punto de partida como el intervalo de muestreo en el muestreo sistemático, existe la posibilidad de manipulación. Sin embargo, si los investigadores toman estas decisiones de antemano, se minimiza este riesgo.

Ejemplo de muestreo sistemático

Si un estudio tiene una población objetivo de 1000 personas y deseas elegir a 25 personas para tu grupo de muestra (tamaño de muestra de 25), calcularemos el intervalo de muestreo de la siguiente manera:

• Población objetivo, o N = 1000
• Tamaño de la muestra, o n = 25
• Intervalo de muestreo, o i = N / n = 1000/25 = 40

Por lo tanto, nuestro intervalo de muestreo en este caso será de 40, lo que dice que cada 40º elemento sucesivo se elegirá del marco de muestreo para formar parte del grupo de muestra. También debemos elegir un punto aleatorio "r" desde el cual podemos comenzar a elegir elementos. Digamos que debemos elegir el número 17. Luego, el 17, y cada 40º elemento siguiente se seleccionará de la población objetivo de 1000.

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Software para muestreo sistemático

El software de encuestas en línea de CheckMarket es fácil de usar y ofrece una gran profundidad. Entendemos lo importante que es el tamaño de la muestra para obtener resultados efectivos. Te ayuda a identificar el tamaño de la población, navegar por el margen de error y establecer confianza en cada cuestionario y los resultados que brinda.

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Pensamientos finales

El muestreo sistemático es un método de muestreo probabilístico para obtener una muestra representativa de una población. Para utilizar este método, los investigadores comienzan en un punto aleatorio y luego seleccionan sujetos a intervalos regulares de cada enésimo miembro de la población. Al igual que otros métodos de muestreo probabilístico, los investigadores deben identificar su población de interés antes de muestrearla.

Existen diferentes métodos para seleccionar un grupo de muestra para una investigación. El muestreo sistemático se puede clasificar en muestreo probabilístico, lo que significa que todos los miembros de la población objetivo tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados. Por ejemplo, si la población es 100, cada elemento de esta población tiene una probabilidad de 1/100 de ser seleccionado para formar parte del grupo de muestra.