Los investigadores a menudo toman muestras de una población y usan los datos de la muestra para sacar conclusiones sobre la población en su conjunto.
Un método de muestreo comúnmente utilizado es el muestreo por conglomerados , en el que una población se divide en conglomerados y todos los miembros de algunos conglomerados se eligen para ser incluidos en la muestra.
Este tutorial explica cómo realizar el muestreo de conglomerados en R.
Ejemplo: muestreo de conglomerados en R
Supongamos que una empresa que ofrece visitas guiadas por la ciudad quiere encuestar a sus clientes. De diez recorridos que ofrecen un día, seleccionan al azar cuatro recorridos y le piden a cada cliente que califique su experiencia en una escala del 1 al 10.
El siguiente código muestra cómo crear un marco de datos falso en R para trabajar:
#Haga que este ejemplo sea reproducible
set.seed (1)
#crear marco de datos
df <- data.frame (recorrido = rep (1:10, cada uno = 20),
experiencia = rnorm (200, media = 7, sd = 1))
#ver las primeras seis filas del marco de datos
cabeza (df)
experiencia de viaje
1 1 6.373546
2 1 7.183643
3 1 6.164371
4 1 8.595281
5 1 7.329508
6 1 6.179532
Y el siguiente código muestra cómo obtener una muestra de clientes seleccionando aleatoriamente cuatro recorridos e incluyendo a todos los miembros de esos recorridos en la muestra:
# Elija aleatoriamente 4 grupos de viajes de los 10 grupos <- muestra ( único (df $ tour), tamaño = 4, reemplazo = F ) #define sample como todos los miembros que pertenecen a uno de los 4 grupos de viajes cluster_sample <- df [df $ tour % in% clusters,] #ver cuántos clientes vinieron de cada recorrido tabla (cluster_sample $ tour) 2 7 8 10 20 20 20 20
De la salida podemos ver que:
- En la muestra se incluyeron 20 clientes del grupo turístico n. ° 2.
- En la muestra se incluyeron 20 clientes del grupo turístico n. ° 7.
- En la muestra se incluyeron 20 clientes del grupo turístico n. ° 8.
- En la muestra se incluyeron 20 clientes del grupo turístico # 10.
Así, esta muestra está compuesta por un total de 80 clientes que provenían de 4 grupos turísticos diferentes.
Relacionado: Cómo utilizar% en% Operador en R
Recursos adicionales
Comprensión de los diferentes tipos de métodos de muestreo Muestreo
estratificado en R
Muestreo sistemático en R
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
