MUESTREO SISTEMATICO
¿Qué es? Es un tipo de muestreo probabilístico donde se hace una una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado.
¿En qué consiste? Consistente en escoger un individuo inicial de forma aleatoria entre la población y, a continuación, seleccionar para la muestra a cada enésimo individuo disponible en el marco muestral.
PROCESO
EJEMPLO Supongamos que tenemos un marco muestral de 5.000 individuos y deseamos obtener una muestra de 100 de ellos. Dividimos en primer lugar el marco muestral en 100 fragmentos de 50 individuos. A continuación seleccionamos un número aleatorio entre 1 y 50, para extraer el primer individuo al azar del primer fragmento: por ejemplo el 24. A partir de este individuo, queda definida la muestra extrayendo los individuos de la lista con intervalos de 50 unidades, tal y como sigue: 24, 74, 124, 174, ..., 4.974
VENTAJAS Obtiene buenas propiedades de representatividad, similares a la de un muestreo aleatorio simple o incluso superiores, pero de forma más rápida y simple, al evitar la necesidad de generar tantos números aleatorios como individuos en la muestra. Respecto al muestreo aleatorio, el muestreo sistemático puede garantizarnos una selección perfectamente equitativa de la población. Esto puede ser de utilidad si se distinguen grupos dentro de universo, lo que nos podría evitar la necesidad de usar estratos. Si existe diferente varianza entre los individuos de los fragmentos, este muestreo puede ser mejor que el aleatorio. Lo veremos luego.
DESVENTAJAS Sólo existe la ya mencionada posibilidad de que el orden en que se han listado los candidatos a la muestra tenga algún tipo de periodicidad oculta que coincida con el intervalo escogido para generar la muestra sistemática. En este caso, podríamos generar una muestra sesgada.