Muestra aleatoria simple frente a muestra aleatoria sistemática
Los datos son una de las cosas más importantes en las estadísticas. Debido a dificultades prácticas, no será posible hacer uso de datos de una población completa cuando se prueba una hipótesis. Por lo tanto, los valores de los datos de las muestras se toman para hacer inferencias sobre una población. Dado que no se utilizan todos los datos; existe una incertidumbre (que se denomina error de muestreo) en las inferencias realizadas. Para minimizar tales incertidumbres, es importante elegir muestras imparciales.
Cuando los individuos se eligen para una muestra de tal manera que cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, dicha muestra se denomina muestra aleatoria. Por ejemplo, considere el caso en el que se van a elegir como muestra 10 casas de 100 casas en un vecindario. El número de cada casa está escrito en pedazos de papel y los 100 pedazos están en una canasta. Uno elige al azar 10 pedazos de papel diferentes con reemplazo de la canasta. Luego, los 10 números elegidos serán una muestra aleatoria.
El muestreo aleatorio simple y el muestreo aleatorio sistemático son técnicas de muestreo que dan como resultado muestras aleatorias con algunas cualidades diferentes.
¿Qué es una muestra aleatoria simple?
Una muestra aleatoria simple es una muestra aleatoria elegida de tal manera que cada una de las muestras de ese tamaño de muestra (que se puede elegir de la población) tiene la misma probabilidad de ser seleccionada como muestra. Esta técnica de muestreo requiere el alcance en todo el ámbito total de la población. En otras palabras, la población debe ser lo suficientemente pequeña, temporal y espacialmente, para realizar un muestreo aleatorio simple de manera eficiente. Volviendo al ejemplo, en el segundo párrafo, se puede ver que lo que se hace ahí es un muestreo aleatorio simple y la muestra de 10 casas así extraída es una muestra aleatoria simple.
Por ejemplo, considere el caso de probar las bombillas producidas por una empresa, de por vida. La población considerada son todas las bombillas producidas por la empresa. Pero en este caso, algunas bombillas aún no se han producido y algunas bombillas ya se han vendido. Por lo tanto, el muestreo se limita temporalmente a los bulbos actualmente en stock. En este caso, no se puede hacer un muestreo aleatorio simple, ya que es imposible asegurar que, para cada k, cada muestra de tamaño k tiene la misma probabilidad de ser seleccionada como muestra a investigar.
¿Qué es una muestra aleatoria sistemática?
Las muestras aleatorias elegidas con un patrón sistemático se denominan muestras aleatorias sistemáticas. Hay varios pasos para elegir una muestra usando este método.
- Indizar la población (los números deben asignarse al azar)
- Calcule el valor máximo del intervalo de muestreo (el número de individuos en la población dividido por el número de individuos que se elegirán para la muestra).
- Seleccione un número aleatorio entre 1 y el valor máximo.
- Agregue repetidamente el valor máximo para seleccionar el resto de los individuos.
- Elige la muestra seleccionando los individuos correspondientes a la secuencia numérica obtenida.
Por ejemplo, considere la selección de 10 casas de 100 casas. Luego, las casas se numeran del 1 al 100, para encontrar una muestra aleatoria sistemática. Entonces, el valor máximo es 100/10=10. Ahora, elija un número al azar en el rango 1-10. Se puede hacer por sorteo. Digamos que 7 es el número obtenido como resultado. La muestra aleatoria son las casas numeradas 7, 17, 27, 37, 47, 57, 67, 77, 87 y 97.
¿Cuál es la diferencia entre la muestra aleatoria simple y la muestra aleatoria sistemática?• La muestra aleatoria simple requiere que cada individuo sea seleccionado por separado, pero la muestra aleatoria sistemática no. • En el muestreo aleatorio simple, para cada k, cada muestra de tamaño k tiene la misma probabilidad de ser seleccionada como muestra, pero no es así en el muestreo aleatorio sistemático. |
