Que muetreo me recomienda

Hola, buen día. Mi problema es el siguiente. Necesito sacar una muestra de una linea de tuberías que transportan algún fluido, en esa muestra se medirá el área de corrosión que tiene la muestra, y con esos datos estimar como esta la tubería completa. El aparato que se utiliza para medir el área de corrosión mide aproximadamente 40 mtros de tubería en un solo disparo, el objetivo es hacer los menos disparos posibles.
¿Qué método de muestreo es el efectivo?
¿Cuál es el tamaño de la muestra?
A mi se me ocurre que puedo utilizar el método de conglomerado y después un aleatori simple, creo que se llama muestreo bietapico, ¿pero eso no se que tan bueno sea? ¿De ser bueno cual es el tamaño de la muestra?

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Es importante saber el tamaño total de la línea. Por otro lado si es para la vida real conviene tener en cuenta otros factores como son en que punto puede haber más corrosión, en los codos, al principio de la línea, etc...
Hola experto antes que nada mil gracias por contestar, mira la tubería real aun no tengo los datos exactos, pero me dieron un reporte de otra linea que mide 104.66 mtros y de diámetro 36 pulgadas, en este reporte si tengo las medidas de toda la linea completa como para comparar datos, mira el aparato tiene la capacidad de medir hasta 40 mtros siempre y cuando no halla soldadura de por medio, si hay empates pues solo mide esa parte, la tubería que estoy realizando como ensayo cuenta con 14 tubos estamos pensando que solo vamos a medir los tramos rectos olvidándonos de los codos. Yo realize lo siguiente.
Tome 6 tubos y los dividí en secciones de a metro y medí la corrosión en % en cada metro, saque un histograma pero el histograma resulto sesgado y muy lejos apareció una barra un poco alta, en el diagrama de caja aparece como observación atípica, pero no es atípica es real, después busque una función de distribución que se ajusto a los datos, en este caso parece ser la lognormal y la gereralized extreme value, para esto hice los diagramas PP y QQ, tengo pensado hacer una prueba de kolmogorov smirnov, pero eso después. Con eso ya saco probabilidades como por ejemplo.
La probabilidad de que el porcentaje de corrosión en un área elemental sea menor que 36.3% es 12.92%
•La probabilidad de que el porcentaje de corrosión en un área elemental sea mayor que el 36.3% es 87.08%
•Con un nivel de confianza del 95% podemos asegurar que el porcentaje promedio de corrosión de la tubería completa se encuentra entre 27.39% y 45.79%.
Todo esto lo hice leyendo en internet, pero aun no se que es cierto y que es falso. Si me pudieras orientar te lo agradecería muchísimo.
Ahora eso lo hice con un muestreo sin base, solo tome en total los 6 tubos de diferente medida que en total son 34 metros por que son tubos de diferente tamaño. ¿Si lo que hice esta bien? ¿Qué más se pueden sacar de ahí?
Saludos expertos y que dios te bendiga y te de más sabiduría por compartir tu sabiduría
Se me olvidaba. Primero tome 6 tubos al azar y después de dividirlos de a metro tome un muestreo aleatorio simple y fue que tome 34 muestras por eso son 34 metros.
Tu planteamiento me parece más que correcto, es una buena muestra si de 104 metros analizas aleatoriamente 34 metros parece más que razonable. Lo que es más importante es ver la diferencia de corrosión entre los metros aleatorios que has tomado. Si existe una gran diferencia entre ellos esto te complica dar una respuesta coherente. ¿Cuál es la mayor y la menor corrosión encontrada? Si las tienes localizadas te convendría mirar en torno a la peor los metros anteriores y posterior para descartar que exista una corrosión inusual en esa parte y tal vez deducir de donde puede provenir ese exceso de corrosión.
De todas maneras hay una cosa que no entiendo. Si la máquina te permite analizar 40 metros ¿por qué lo haces metro a metro o los juntas en la máquina?
Hola experto, sabes tomo de metro en metro por que mi idea fue utilizar el teorema del limite central para después encontrar un intervalo de confianza del 95% y según el teorema tengo que tener una muestra de 30 o más, si tomo en tramos de 40 mtrs solo tendría 2 o tres muestras y ahí si no se como funciona.
El % más pequeño de porcentajes es de 0 y el más alto es de 100, es decir hay tubos que no tienen corrosión y hay unos que están bien corroídos, en los datos del histograma los datos están más acumulados de 0 a 40% de corrosión de ahí esta sin nada y una barra mediana en 100% de corrosión. Te la pinto más p menos
.1 %++++++++++++++
.2%++++++++++++++++++++++
.3%++++++++++++++
.4%++++++++++++++++
.5%
.6%++++
.7%
.8%
.9%
1.0%+++++++++
Lo cierto es que con estas muestras tan dispersas hagas lo que hagas no veo yo un resultado muy clarificador. Quiero decir con esto que al tener muestras de 0 y de 100 como entenderás sacar la esperanza de eso, pues como que no. Me extraña que no tengas ninguna del 70, 80, 90 y tantas del 100. ¿Puede ser un defecto de la tubería o del medidor de corrosión?
Hola experto, viendo tus comentarios se me prendió el foco, jejej así decimos por aquí cuando nos viene una idea. Revisando los datos vi que lo que pasa es que un tubo completo de 6 mtros esta 100% corroído y los otros nada más están entre el 0 y 60% y es el primer tubo con la que comienza la linea. Me late que esta en algún lugar muy húmedo o algo así, ademas quitando ese tubo de la muestra mis datos se distribuyen bien bonito, se asemejan a tres distribuciones según minitab
3-parameter lognormal con coeficiente darling anderson .786
3 parameter loglogistic con coeficiente darlin anderson .743
normal coefiente d-a 1.2
No se que signifique muy bien el coeficiente darling anderson que da minitab, pero si veo que la gráfica pp y qq se asemejan muchísimo a una recta en las 3.
¿Qué se hace en esos casos? ¿Se elimina el tubo que esta causando ruido?
Siempre que hay un factor que desvirtúa la muestra es mejor indicarlo e ignorarlo en los cálculos porque si no lo que te hará es confundir. Se pueden descartar en este caso pero siempre indicar que lo has hecho para tenerlo en cuenta.
De todas formas es extraño que tengas una lognormal. Yo vería más lógico tener una normal, el problema que veo es que al tomar los datos de 10% en 10% no tienes la suficiente exactitud para ver las diferencias. Estoy seguro que si tomas más muestras y si puedes distingues más los porcentajes te dará una normal con centro en aprox 30%

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