Diferencia entre una muestra aleatoria simple y una muestra aleatoria sistemática

Muestra aleatoria simple versus muestra aleatoria sistemática
 

Los datos son una de las cosas más importantes en estadísticas. Debido a dificultades prácticas, no será posible utilizar datos de una población completa cuando se pruebe una hipótesis. Por lo tanto, los valores de datos de las muestras se toman para hacer inferencias sobre una población. Dado que no se utilizan todos los datos; Hay una incertidumbre (que se llama error de muestreo) en las inferencias hechas. Para minimizar tales incertidumbres, es importante que se elijan muestras imparciales.

Cuando los individuos se eligen para una muestra de tal manera que cada individuo en la población tiene una probabilidad igual de ser seleccionada, entonces dicha muestra se llama muestra aleatoria. Por ejemplo, considere el caso en el que se elijan 10 casas de 100 casas en un vecindario como muestra. El número de cada casa está escrito en trozos de papel, y todas las 100 piezas están en una canasta. Uno elige al azar 10 piezas de papel diferentes con reemplazo de la canasta. Entonces 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 una probabilidad igual de ser seleccionada como la muestra. Esta técnica de muestreo requiere el alcance durante el alcance total de la población. En otras palabras, la población debe ser suficientemente pequeña, temporal y espacialmente, para hacer un muestreo aleatorio simple de manera eficiente. Mirando hacia atrás en el ejemplo, en el segundo párrafo, se puede ver que lo que se hace allí es un muestreo aleatorio simple y la muestra de 10 casas dibujadas de esa manera es una muestra aleatoria simple. 

Por ejemplo, considere el caso de prueba de bombillas producidas por una empresa, para la vida útil. La población en consideración es todas las bombillas producidas por la empresa. Pero en este caso, algunos bulbos aún no se han producido y algunos bulbos ya están vendidos. Entonces, el muestreo se limita temporalmente a las bombillas actualmente en acciones. En este caso, no se puede hacer un muestreo aleatorio simple, ya que es imposible asegurarse de que, para cada uno k, Cada muestra de tamaño k tiene la misma probabilidad de ser seleccionado como muestra para ser investigado. 

¿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 utilizando este método.

• Index la población (los números deben asignarse al azar)
• Calcule el valor máximo del intervalo de muestreo (el número de individuos en la población dividida por el número de individuos que se eligirán 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.
• Elija la muestra seleccionando a los individuos correspondientes a la secuencia de números obtenida.

Por ejemplo, considere la selección de 10 casas de 100 casas. Luego, las casas están numeradas de 1 a 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 dibujando lotes. 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.