¿Qué es el muestreo aleatorio?
En este post, explicaré qué es el muestreo aleatorio y los diferentes tipos de muestreo aleatorio que puede encontrar y una alternativa al muestreo aleatorio que puede considerar.
¿Qué es el muestreo aleatorio?
Al realizar una encuesta, no sería práctico estudiar a toda una población. El muestreo es un método que permite a los investigadores inferir información sobre una población en función de los resultados de un subconjunto de la población. Es importante garantizar que las personas seleccionadas sean representativas de toda la población.
Hay varias técnicas de muestreo diferentes disponibles que se pueden agrupar en dos categorías: muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico. La diferencia entre las dos técnicas es si la muestra se selecciona según la aleatorización o no.
En el muestreo probabilístico, también conocido como muestreo aleatorio, se comienza con un marco de muestra completo de todos los individuos elegibles que tienen las mismas posibilidades de formar parte de la muestra seleccionada. La selección debe realizarse de forma «aleatoria», es decir, que no difieran de manera significativa de las observaciones no muestreadas. Normalmente se supone que las pruebas estadísticas contienen datos obtenidos mediante muestreo aleatorio. Por ejemplo, encuestas a pie de urna de votantes que apuntan a predecir los resultados probables de una elección.
Se discutirán las siguientes técnicas de muestreo aleatorio: muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, muestreo por conglomerados y muestreo en etapas múltiples. Las técnicas de muestreo no aleatorio a menudo se denominan muestreo por conveniencia.
Muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple es el enfoque más sencillo para obtener una muestra aleatoria. Consiste en seleccionar el tamaño de muestra deseado y seleccionar observaciones de una población de tal manera que cada observación tenga las mismas posibilidades de selección hasta que se alcance el tamaño de muestra deseado. Por ejemplo, una selección aleatoria de 20 estudiantes de una clase de 50 estudiantes da una probabilidad de selección de 1/50.
muestreo aleatorio Estratificado
Esta técnica divide los elementos de la población en subgrupos o estratos. Los elementos se seleccionan aleatoriamente de cada uno de estos estratos. Por ejemplo, los hombres menores de 30 años, las mujeres menores de 30 años, los hombres mayores de 30 años y las mujeres mayores de 30 años. Supongamos que desea lograr un tamaño de muestra de 200, luego puede elegir muestras de 50 de cada estrato. El tamaño de muestra requerido para cada estrato se diseñará para que coincida con las proporciones de población conocidas o para sobre-representar subgrupos clave de interés. Necesitamos tener información previa sobre la población para crear subgrupos. El principal beneficio del muestreo estratificado sobre el muestreo aleatorio simple es asegurarse de que tiene buenos tamaños de muestra en subgrupos clave.
Muestreo por conglomerados
Similar al muestreo aleatorio estratificado, el muestreo por conglomerados divide la muestra en un gran número de subgrupos. Luego, algunos de estos subgrupos se seleccionan al azar, y luego se recogen muestras aleatorias simples dentro de estos subgrupos. Estos subgrupos se denominan conglomerados.
Normalmente, el propósito del muestreo por conglomerados es reducir los costos de la recopilación de datos. Esto se logra mediante la definición de grupos de acuerdo con la facilidad de acceso (por ejemplo, un suburbio puede ser un grupo si el muestreo es puerta a puerta o un hogar puede ser un grupo si las entrevistas telefónicas).
Muestreo en etapas múltiples
El muestreo en etapas múltiples es una combinación de una o más de las técnicas descritas anteriormente. La población se divide en múltiples grupos y, a continuación, estos grupos se dividen y agrupan en varios subgrupos (estratos) en función de la similitud. Uno o más grupos se pueden seleccionar aleatoriamente de cada estrato. Este proceso continúa hasta que el grupo no se puede dividir más
Alternativas al muestreo aleatorio
El muestreo por conveniencia se refiere a enfoques en los que consideraciones de simplicidad en lugar de aleatoriedad determinan qué observaciones se seleccionan en una muestra. Aquí se seleccionan las muestras en función de la disponibilidad. Cuando la disponibilidad de muestras es rara, se seleccionan muestras de conveniencia. Esto se utiliza generalmente durante las etapas iniciales de una encuesta y es rápido y fácil de entregar resultados.
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