muestreo sistemático

Cuando el criterio de distribución de los sujetos a estudio en una serie es tal, que los más similares tienden a estar más cercanos. Este tipo de muestreo suele ser más preciso que el aleatorio simple, debido a que recorre la población de forma más uniforme. De esta modo, se seleccionará cada hésimo caso (Arias-Gómez et al.). Por ejemplo: ante la pregunta ¿Cuál es la muestra necesaria para establecer la prevalencia de cambios inflamatorios en biopsias hepáticas de pacientes con CA? Un muestreo aleatorio sistemático aplicaría de la siguiente forma: entre todos los sujetos con CA, seleccionar aquellos que ingresan los días impares del mes, o aquellos cuya primer dígito del RUT sea par, hasta completar la muestra estimada

Es una derivación del Muestreo Aleatorio Simple. Se calcula el coeficiente de elevación (k), que se calcula dividiendo el tamaño del universo (N) por el tamaño de la muestra (n): k=N/n. En el universo (N) se elige el primer elemento al azar, con la condición de que el número escogido sea inferior al coeficiente de elevación. Luego los demás se escogen cada cierto intervalo (k), hasta completar el tamaño muestral (n). (Personal.ua, 2008)

Muestreo sistemático en este sistema, antes de comenzar a elegir las muestras, todos los individuos tienen la misma posibilidad de pertenecer a ella, pero solo el primer elegido es totalmente aleatorio porque, a partir de él, se eligen por un orden establecido (por ejemplo, contando determinado número) que se fijará de acuerdo con el tamaño de la población y de la muestra que podemos asumir.

En este caso se empieza dividiendo el número total de sujetos u observaciones que conforman la población entre el que se quiere utilizar para la muestra. Posteriormente se escoge un número al azar de entre los primeros y se va sumando de forma constante este mismo valor; los elementos seleccionados pasarán a formar parte de la muestra

REFERENCIAS

Ávila Baray, H. L. Introducción a la Metodología de la Investigación. Edición electrónica. Cuauhtémoc (Chihuahua), Instituto Tecnológico de Cd. Cuauhtémoc, 2006 Disponible en: http://www.eumed.net/libros-gratis/2006c/203/index.htm

Arias-Gómez, J.; Villasís-Keever, M. Á. & Miranda-Novales, M. G. The research protocol III. Study population. Rev. Alerg. Mex., 63(2):201-6, 2016.

Bai, X.; Tsiatis, A. A. & O'Brien, S. M. Doubly-robust estimators of treatment-specific survival distributions in observational studies with stratified sampling. Biometrics, 69(4):830-9, 2013.