MUESTREO PROBABILISTICO

MUESTREO PROBABILÍSTICO SISTEMÁTICO

El muestreo probabilístico sistemático es un tipo de muestreo que es utilizado, en situaciones cuando los elementos de la población sobre la que se realiza el muestreo estén de manera ordenada.

Este procedimiento de muestreo se basa en tomar muestras de una manera directa y ordenada a partir de una regla determinística, también denominada sistemática. Particularmente, a partir de una sola unidad que se selecciona en primer lugar, el resto de unidades de la muestra vienen determinadas automáticamente se le adapta a dicha unidad una regla selección sistemática. Bajo esta circunstancia de muestreo, por ejemplo, seleccionamos cada vigésimo nombre de un listado, cada decimosegunda casa de un lado de una calle, cada quincuagésima pieza de una línea de montaje, etc. A su vez se considera el diseño muestral sistemático más fácil llamado muestreo sistemático uniforme de paso k. Para la obtención de una muestra sistemática de tamaño n de una cierta población N elementos se consigue con el siguiente procedimiento

• Tener un listado ORDENADO de N elementos de población
• Determinar el tamaño muestral n
• Definir el tamaño del salto sistemático k

[pic 1]

• Elegir un numero aleatorio entre 1 y k. Dicho numero permite obtener la primera mitad muestral (δ)

Ejemplo aplicativo 1

1.  En la comunidad de Pedregal, una población de 5000 agricultores de diferentes productos como arroz y papa, se pretende extraer una muestra sistemática de 10 agricultores

Solución

• Primero se define el tamaño de salto muestral “k” con la fórmula:

[pic 2]

• Ahora seleccionamos un numero aleatorio r entre el 1 y 500. (ejemplo elegimos el 96)
• Determinamos el restante elementos de la muestra.

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• Los elementos quedarían como:

96; 1096; 1596; 2096; 2596; 3096; 3596; 4096; 4596

• En la cuestión real, bajo muestro sistemático clasificamos las unidades de la población en n zonas o filas de tamaño k, las numeramos de izquierda a derecha empezando por la primera unidad de la primera fila y pasando a la primera unidad de la siguiente fila una que se haya agotado la fila anterior.

TAMAÑO DE LA MUESTRA PARA ESTIMAR LA MEDIA

Entre más grande sea la muestra, el intervalo de confianza para la media será más pequeño, entonces, para definir el tamaña de la muestra primero se define el tamaño del intervalo esperado.

Se define B como la distancia que se desea entre la media y el límite superior de la media, según las unidades utilizadas

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