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Como método de muestreo estadístico, el muestreo sistemático es más simple y más directo que el muestreo aleatorio. También puede ser más propicio para cubrir una amplia área de estudio. Por otro lado, el muestreo sistemático introduce ciertos parámetros arbitrarios en los datos. Esto puede causar una representación excesiva o insuficiente de patrones particulares.

Examen del muestreo sistemático

En una muestra sistemática, los datos elegidos se distribuyen uniformemente. Por ejemplo, en una población de 10 000 personas, un estadístico puede seleccionar cada 100 personas para el muestreo. Los intervalos de muestreo también pueden ser sistemáticos, como elegir una nueva muestra cada 12 horas.

El muestreo sistemático es popular entre los investigadores debido a su simplicidad. Los investigadores generalmente suponen que los resultados son representativos de la mayoría de las poblaciones normales, a menos que exista una característica aleatoria desproporcionada con cada enésima muestra de datos (lo cual es poco probable).

Para comenzar, un investigador selecciona un número entero inicial para basar el sistema. Este número debe ser más pequeño que la población en general; él no recoge cada 500 yardas para probar un campo de fútbol de 100 yardas. Después de que se ha seleccionado un número, el investigador elige el intervalo o espacios entre muestras en la población.

Principales ventajas

Las muestras sistemáticas son relativamente fáciles de construir, ejecutar, comparar y comprender. Esto es particularmente importante para estudios o encuestas que operan con restricciones presupuestarias ajustadas.

Un método sistemático también proporciona a los investigadores y estadísticos un grado de control y sentido del proceso. Esto podría ser particularmente beneficioso para estudios con parámetros estrictos o una hipótesis estrechamente formulada, suponiendo que el muestreo esté razonablemente construido para ajustarse a esos parámetros.

La selección agrupada, un fenómeno en el que las muestras elegidas al azar están muy próximas entre sí en una población, se elimina en el muestreo sistemático. Las muestras aleatorias solo pueden tratar esto aumentando el número de muestras o ejecutando más de una encuesta. Estas pueden ser alternativas costosas.

Quizás la mayor fortaleza de un enfoque sistemático es su bajo factor de riesgo. Las principales desventajas potenciales del sistema conllevan una baja probabilidad de contaminar los datos.

Principales desventajas

El método sistemático supone que el tamaño de la población está disponible o puede ser razonablemente aproximado. Por ejemplo, supongamos que un investigador quiere estudiar el tamaño de las ratas en un área determinada. Si no tiene idea de cuántas ratas hay, no puede seleccionar sistemáticamente un punto de partida o un tamaño de intervalo.

Una población necesita exhibir un grado natural de aleatoriedad a lo largo de la métrica elegida.Si la población tiene un tipo de patrón estandarizado, el riesgo de elegir accidentalmente casos muy comunes es más evidente.

Para una situación hipotética simple, considere una lista de razas de perros favoritas donde (intencionalmente o por accidente) cada perro con número igual en la lista era pequeño y cada perro impar era grande. Si la muestra sistemática comenzó con el cuarto perro y eligió un intervalo de seis, la encuesta omite los perros grandes.

Existe un mayor riesgo de manipulación de datos con muestreo sistemático porque los investigadores podrían construir sus sistemas para aumentar la probabilidad de lograr un resultado específico en lugar de dejar que los datos aleatorios produzcan una respuesta representativa. No se puede confiar en las estadísticas resultantes.