photosdematures.com

Què és el mostreig sistemàtic?

El mostreig sistemàtic és més o menys un mètode que implica la selecció de diversos elements que s’ordenen a partir d’un marc de mostreig i que pren aquest procediment estadístic comença a partir de la selecció aleatòria d’elements que pertanyen a una llista i, a continuació, se selecciona cada interval de mostreig del marc i aquest mètode de mostreig només es pot aplicar si la població donada és homogènia, ja que aquestes unitats de mostra es distribueixen sistemàticament a la població.

Aquest és un mètode en què el mostreig de probabilitat es realitza seleccionant aleatòriament els membres de la mostra de la població massiva a un interval fixat. Aquest interval periòdic es denomina millor com a interval de mostreig i es pot calcular determinant la mida de la mostra requerida i dividint-la per la mida de la població.

Com funciona?

• Els estadístics poden utilitzar el mostreig sistemàtic en cas que vulguin estalviar temps o no estiguin satisfets amb els resultats obtinguts amb el mètode de mostreig aleatori simple. Després de la identificació d’un punt de partida fix, els estadístics seleccionen un interval constant per facilitar la selecció del participant.
• En aquest mètode, inicialment, cal seleccionar la població objectiu fins i tot abans de la selecció dels participants. Hi ha diverses característiques en funció de les quals s’identifica la població i es realitza l’estudi. Aquestes característiques desitjades podrien ser l'edat, la raça, el gènere, la ubicació, la professió i / o el nivell educatiu.
• Per exemple, un investigador vol triar 2000 persones entre una població de 10.000 persones amb l'ajut d'un mostreig sistemàtic. Ha d’allistar tots els participants potencials i, en conseqüència, se seleccionarà un punt de partida. Tan bon punt es formi aquesta llista, cada cinquena persona de la llista seria seleccionada com a participant, com a 10.000 / 2000 = 5.

Tipus de mostreig sistemàtic

# 1 - Lineal

• Es denomina lineal, ja que segueix un camí molt lineal i tendeix a aturar-se al final respecte a una població determinada. En aquest tipus de mostreig, cap mostra no es repeteix al final.
• A més, s’escullen unitats ‘n’ per formar part de la mostra que té unitats de població ‘N’. Els analistes i investigadors poden utilitzar la lògica de saltar per a la selecció d'unitats 'n' en lloc de seleccionar aleatòriament aquestes unitats 'n' d'una mostra determinada.
• Es selecciona una mostra sistemàtica lineal ordenant la població total i classificant-la en una seqüència, seleccionant la 'n' o la mida de la mostra, calculant l'interval de mostreig (K = N / n), seleccionant aleatòriament un número d'1 a K, afegir 'K' (interval de mostreig) al número triat aleatòriament per afegir el membre següent a la mostra i repetir aquest procés per afegir els membres restants de la mostra.

# 2 - Circular

• En aquest tipus de mostreig, es veu que la mostra comença des d’un punt on ha acabat. Això significa que la mostra es reinicia des del punt en què realment ha finalitzat. En aquest tipus de mètode de mostreig estadístic, els elements es disposen de manera circular.
• Hi ha particularment dues maneres de formar una mostra en aquest tipus de mètode de mostreig estadístic. Si K = 3, les mostres seran l'anunci, be, ca, db i ec mentre que, si K = 4, les mostres són ae, ba, cb, dc i ed.

Mostreig sistemàtic lineal vs circular

Tendeix a seguir un camí lineal i, a continuació, aturar-se al final de la població donada, mentre que, en el cas del mostreig sistemàtic circular, la mostra es reinicia des d'un punt on realment va acabar. La "k" en un mostreig sistemàtic lineal representa intervals de mostreig, mentre que "N" en un mostreig sistemàtic circular indica la població total. En el mètode lineal, totes les unitats de mostra es disposen de manera lineal abans del procés de selecció, mentre que en el cas d’un mètode circular, tots els elements es disposen de manera circular.

Avantatges del mostreig sistemàtic

# 1: ràpid

Aquest és un mètode ràpid, és a dir, que pot estalviar molta part del temps als estadístics. Es fa molt fàcil per a investigadors i analistes triar una mida de mostra amb l'ajut d'aquest enfocament, ja que és realment ràpid. Hi ha una necessitat insignificant de numerar tots els membres de la mostra i això també ajuda a la representació més ràpida i senzilla d’una població en concret.

# 2 - Adequació i eficiència

Els resultats obtinguts del mostreig sistemàtic també són adequats. En comparació amb altres mètodes estadístics, els resultats derivats del mètode estadístic són altament eficients i adequats.

# 3 - Baix risc de manipulació de dades

Les probabilitats de manipulació de dades són realment baixes en comparació amb altres mètodes estadístics.

# 4 - Simplicitat

Aquest mètode és realment senzill. Aquest és un dels principals motius pels quals els analistes i investigadors prefereixen optar per aquest mètode en lloc de qualsevol altre mètode. La simplicitat d’aquest mètode l’ha fet força popular entre analistes i investigadors.

# 5 - Riscos mínims

La quantitat de risc que comporta el mètode de mostreig sistemàtic és el mínim.

Inconvenients del mostreig sistemàtic

Això es fa difícil quan no es pot estimar la mida de la població. Això fins i tot compromet l'eficàcia del mostreig sistemàtic en diverses àrees, com ara la investigació de camp sobre animals. També hi ha una possibilitat de manipulació de dades i de negocis, ja que l'investigador pot triar l'interval de mostreig.

Conclusió

• Permet als analistes i investigadors prendre una petita mostra d’una població més gran. Aquesta selecció es pot basar en diversos factors com l'edat, el gènere, la ubicació, etc. Aquest mostreig estadístic s'utilitza principalment en el camp de la sociologia i l'economia. Pot ser de dos tipus: mostreig sistemàtic lineal i circular.
• Podria ser molt fàcil i també proporciona a investigadors i analistes un millor grau de control. Fins i tot pot ajudar a eliminar la selecció de clústers. Aquest tipus de mètode estadístic té una probabilitat molt baixa d’error i manipulació de dades. És senzill i, per tant, és per això que el mètode és realment popular i és preferit per la majoria d’estadístics.