Los tipos de muestreo estadístico para Big Data se presentan porque muchas veces es imposible acceder a los datos completos de una población entera, por ser una población demasiado grande o simplemente porque no toda la población original es visible directamente.
Es por ello que se recurre al muestreo en estadística Big Data para hacer un rastreo adecuado y efectivo de los datos, con el fin de arrojar resultados que destaquen el valor de la información y se pueda sacar provecho para implementar una serie de rutas de acción y una toma de decisiones que potencie el desarrollo de una organización.
En definitiva, cada una de estas estrategias, como es el caso de los tipos de muestreo estadístico para Big Data, se presentan como una forma de potenciar cómo se conoce el valor de los datos. Por esta razón, en este post, te presentamos cuáles son los tres tipos de muestreo estadístico para Big Data.
¿Qué es el muestreo estadístico para Big Data?
Antes de saber cuáles son los tipos de muestreo estadístico para Big Data es necesario saber que el muestreo es una de las herramientas más importantes para un análisis estadístico, puesto que por medio del muestreo se sustrae una muestra significativa de la población original y a partir de ella se calculan los estadísticos necesarios para el procesamiento de los datos con el fin de destacar su valor.
Por otra parte, un muestreo cuenta con las propiedades de un estimador que se componen por el sesgo y la varianza que se puede producir en el desarrollo de un muestreo en estadística Big Data.
Por último, el muestreo estadístico se constituye por un intervalo de confianza que se apoya en la distribución gaussiana que, a la vez, cuenta con una varianza desconocida y otra conocida. Además, se encuentran las proporciones que, a su vez, se dividen en la aproximación gaussiana y binomial.
3 tipos de muestreo estadístico para Big Data
Existen una serie de muestreos según los datos estudiados y la manera de acercarse a estos. Esta serie se compone por tres tipos: el muestreo aleatorio simple, el sistemático y el estratificado.
A continuación, te compartimos cómo funciona cada uno de los tipos de muestreo estadístico para Big Data:
Muestreo aleatorio simple
En este grupo de muestreo aleatorio simple se encuentran los métodos en los cuales se toma una muestra aleatoria de la población total. Por otra parte, este consiste en seleccionar al azar diferentes elementos de la población.
El muestreo aleatorio simple puede presentarse por medio de dos alternativas:
- Con reemplazo: si un mismo elemento puede ser seleccionado más de una vez.
- Sin reemplazo: una vez que se selecciona un elemento no se puede puede volver a seleccionar.
Por ejemplo, si de un mazo de cartas se seleccionan cinco al azar, entonces estarás realizando un muestreo aleatorio simple sin reemplazo.
Funciones en R
Ahora, en el lenguaje de programación R existe la función sample(), que permite hacer un muestreo aleatorio con o sin reemplazo.
A continuación, te presentamos un ejemplo con el dataset Iris:
N <- 5
indices <- sort(sample(1:nrow(iris),N, replace=F))
paste("Los indices de los elementos seleccionados son:", paste(indices,collapse=",") )
iris[indices,]
Muestreo sistemático
Con el muestreo sistemático, como parte de los tipos de muestreo estadístico para Big Data, se comienza colocando toda la población de datos en el orden deseado. A partir de allí, se selecciona el primer elemento y, a continuación, se va seleccionado el k-ésimo elemento siguiente al previamente seleccionado.
Ahora bien, el k se conoce como intervalo de muestreo se puede calcular como:
Funciones en R
En R podemos usar la función seq(from,to, by=k) para realizar el muestreo sistemático.
A continuación, te presentamos un ejemplo con el dataset Iris:
k<-30
indices <- seq(1,nrow(iris), by=k)
paste("Los indices de los elementos seleccionados son:", paste(indices,collapse=",") )
iris[indices,]
Muestreo estratificado
El muestreo estratificado consiste en dividir los datos en grupos. Posteriormente, sobre cada grupo se selecciona el número de elementos deseado y se aplica la función.
Funciones en R
En R podemos usar la función subset para elegir cada uno de los subgrupos y, a partir de allí, el sample para elegir elementos dentro de cada grupo.
Ahora, te presentamos un breve ejemplo con el dataset Iris en el que se expone el desarrollo en la consola:
groups<-unique(iris$Species)
paste("Hay",length(groups),"grupos")
muestraIris <- iris[0,]
for (group in groups){
subgrupoIris<- subset(iris,Species==group)
idx<- sample(1:nrow(subgrupoIris),2)
muestraIris <-rbind(muestraIris,subgrupoIris[idx,])
}
muestraIris
Continúa aprendiendo sobre el Big Data
En este post te has acercado a cómo funcionan los tres tipos de muestreo estadístico para Big Data, aun así existen otro tipo de herramientas estadísticas, como las relaciones entre variables, los estimadores, los gráficos o las distribuciones, entre otros. No obstante, este estudio requiere de muchas más cuestiones, como una práctica con diversos ejercicios que trabajen cada uno de ellos.
Para continuar con tu desarrollo y convertirte en un experto en el manejo de estos tipos de muestreo estadístico para Big Data, desde KeepCoding te presentamos nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Big Data. Te ayudará a tener una visión global del mundo Big Data y explorarás de forma tanto teórica como práctica cómo identificar las alternativas de gestión de datos más apropiadas para los estudios de los macrodatos, como métodos de inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. ¡Apúntate y conviértete en un data scientist profesional en menos de un año!
