El muestreo sistemático es una forma de realizar una investigación que determina cómo seleccionar a los miembros de una población que se estudiará. Muchos esfuerzos de investigación se concentran en obtener una muestra aleatoria, donde cada miembro de la población en estudio tiene las mismas posibilidades de ser elegido. Otra opción es tomar una muestra aleatoria simple, donde cada grupo del tamaño predeterminado tiene la misma posibilidad de ser seleccionado. Una alternativa es el muestreo sistemático, donde los investigadores seleccionan un miembro inicial del grupo y luego lo usan como un medio para seleccionar todas las demás muestras.
Cualquiera que haya participado en deportes de equipo en una clase de educación física probablemente haya experimentado un muestreo sistemático. Un entrenador se dirige hacia la línea de estudiantes, contando a cada uno de los otros estudiantes, y divide la línea en dos equipos. Esencialmente, el entrenador comienza con un alumno principiante, y lleva a todos los demás alumnos con él, creando una muestra del grupo original que se convertirá en el equipo uno o el equipo dos.
Por lo general, no sería práctico elegir “todos los demás” de un grupo grande. En cambio, los investigadores determinan el elemento k. K se define como el número de elementos en la población que se omitirá entre selecciones, y debe permanecer constante durante todo el proceso de selección de muestra. Si alguien que toma una muestra decide que la muestra comienza con uno y cada 50 elementos a partir de entonces se extraerá como parte de la muestra, k es 50. La muestra extraerá o probará 1,51, 101, 151, y así sucesivamente, hasta alcanzar El final del grupo.
En estadística, a menudo se prefiere una muestra aleatoria simple porque hay muchas operaciones que requieren una, por lo que se puede evaluar más información sobre algo. El muestreo sistemático es muy útil y adecuado para el propósito de determinar información sobre una población por razones como el control de calidad. Es importante señalar que la muestra no está completamente aleatorizada, aunque puede ser una de las mejores aproximaciones de aleatoriedad.
Gran parte de la precisión de una muestra sistemática depende de elegir un tamaño de muestra representativo de la población. Esto significa que k tiene que ser lo suficientemente pequeño como para crear un tamaño de muestra adecuado que informe a los investigadores o evaluadores sobre lo que está sucediendo en la población general. K no puede ser demasiado pequeño o el grupo que selecciona es muy grande y puede ser poco práctico y costoso de probar. Cabe señalar que una muestra sistemática puede ser de personas, animales o cosas, dependiendo de lo que se esté probando.
El muestreo sistemático aparece con frecuencia en la fabricación. Muchas fábricas inspeccionan o extraen automáticamente de la línea cada kth producto. Algunos fabricantes de alimentos, en particular, usan esto como un punto de venta para demostrar altos estándares de control de calidad.
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