Técnicas de muestreo en el análisis de datos
Técnicas de muestreo en datos
Cómo elegir el método adecuado de muestreo de datos para tus datos
Se le da considerable énfasis a los métodos analíticos y algoritmos utilizados en proyectos de ciencia de datos, extrayendo ideas significativas de los datos y descubriendo información valiosa. Pero igual de importante (quizás incluso más importante) es la preparación de los datos antes de comenzar un proyecto; la calidad de los datos es la base sobre la cual se basa cualquier análisis de datos o proyecto de aprendizaje automático. Sería ingenuo esperar resultados de calidad a partir de un análisis con datos de baja calidad, como dice el refrán “basura entra, basura sale”. Por lo tanto, es esencial asegurarse de que las muestras de datos recolectadas sean de calidad suficiente. Pero ¿cómo elegir la técnica de muestreo adecuada para tus datos?
En esta publicación, pretendo proporcionar una descripción general de algunas técnicas de muestreo para la recolección de datos y dar sugerencias sobre cómo elegir los métodos más óptimos para tus datos. Los métodos de muestreo que describiré aquí son los siguientes:
- Muestreo aleatorio simple
- Muestreo estratificado
- Muestreo por conglomerados
- Muestreo sistemático
Cada método tiene sus ventajas y desventajas, y ciertos métodos son más adecuados que otros según las necesidades de los datos. Esta publicación describirá estas técnicas de muestreo en detalle y dará ejemplos de casos de uso donde se recomiendan estos métodos.
Muestreo Aleatorio Simple
El muestreo aleatorio simple (MAS) hace exactamente lo que sugiere el nombre: la muestra se selecciona de la población al azar, sin tener en cuenta otras consideraciones como las características de la población. Esto suele ser efectivo cuando se considera que la población es relativamente homogénea, es decir, se espera que cada elemento de la población sea similar a los demás.
La ventaja de esto es que debido a su aleatoriedad, es difícil introducir sesgos en los datos; un tamaño de muestra lo suficientemente grande teóricamente sería representativo de la población en general, lo cual es ideal si el objetivo final es…
