En este artículo se explica qué son los muestreos en estadística. Además, podrás ver cómo se hacen los diferentes tipos de muestreos y ejemplos de cada uno.
Índice
¿Qué es un muestreo en estadística?
En estadística, un muestreo es un proceso en el que se selecciona la muestra de una población. Es decir, un muestreo es un método por el que se selecciona un grupo de individuos para llevar a cabo un estudio estadístico.
Por ejemplo, una manera de hacer un muestreo es seleccionar aleatoriamente los individuos. Así pues, si queremos estudiar la estatura de una población estadística, podemos seleccionar la muestra de estudio mediante un muestreo aleatorio simple.
Existen varios métodos para realizar el muestreo de una población, cada uno tiene sus ventajas y sus desventajas. Más abajo veremos cuáles son los diferentes tipos de muestreos estadísticos.
El muestreo en estadística es muy útil, ya que permite estudiar solamente una proporción de la población objetivo y luego extrapolar las conclusiones obtenidas al analizar la muestra a toda la población mediante la inferencia estadística. Esto es una gran ventaja pues reduce el tiempo y los costes de la investigación.
Marco de muestreo
En estadística, el marco de muestreo (o marco de muestral) es una lista de todos los elementos de una población que pueden ser escogidos en un muestreo. Es decir, el marco muestral es un listado con todos los elementos del universo del cual se pretende hacer un estudio estadístico.
Por ejemplo, si se quiere llevar a cabo una investigación estadística sobre los ciudadanos de una ciudad, el marco muestral de este estudio es el padrón de dicha ciudad, ya que es una lista que contiene todas las personas que viven en esa ciudad.
Por lo tanto, el marco de muestreo sirve para obtener la muestra de una investigación estadística. Si el marco de muestreo está bien hecho, es mucho más fácil hacer el muestreo para llevar a cabo un análisis estadístico.
Tipos de muestreo en estadística
En estadística, los tipos de muestreo son los siguientes:
- Muestreo probabilístico: muestreo en el que se selecciona la muestra de manera aleatoria.
- Muestreo aleatorio simple: la muestra se escoge simplemente al azar.
- Muestreo sistemático: se elige un primer individuo de manera aleatoria y el resto de elementos de la muestra se seleccionan utilizando un intervalo fijo.
- Muestreo estratificado: para formar la muestra se divide la población objetivo en estratos (grupos) y luego se escogen individuos de cada estrato de manera aleatoria.
- Muestreo por conglomerados: la muestra está formada por los conglomerados (grupos naturales) que han sido seleccionados aleatoriamente.
- Muestreo no probabilístico: muestreo en el que los investigadores seleccionan a la muestra según su criterio, sin incluir la aleatoriedad en el proceso.
- Muestreo intencional: se elige a los individuos de la muestra basándose únicamente en el criterio del investigador.
- Muestreo por conveniencia: se escoge a los integrantes de la muestra según su facilidad de acceso.
- Muestreo consecutivo: se selecciona una primera muestra inicial, se investiga y luego se selecciona otra muestra. Y se van estudiando diferentes muestras hasta obtener las conclusiones del estudio.
- Muestreo por cuotas: primero se forman grupos y luego se elige una cuota de cada grupo para formar la muestra de la investigación.
- Muestreo por bola de nieve: los investigadores seleccionan los primeros individuos de la muestra, y estos reclutan posteriormente a otros sujetos para el estudio.
A continuación se explica cada tipo de muestreo estadístico detalladamente.
Muestreo probabilístico
La técnica del muestreo probabilístico consiste en seleccionar a los elementos de la muestra de manera aleatoria, es decir, todos tienen la misma probabilidad de ser elegidos.
Esta es una condición indispensable para que el muestreo se considere probabilístico, todos los elementos de la población estadística deben poder ser escogidos y, además, deben tener la misma posibilidad de ser seleccionados.
Como acabamos de ver, los diferentes tipos de métodos de muestreo probabilísticos son el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.
Muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple otorga a cada elemento de la población estadística la misma probabilidad de ser incluido en la muestra del estudio. De manera que los individuos de la muestra se seleccionan simplemente al azar, sin utilizar ningún otro criterio.
Para simular al azar existen varios métodos, pero actualmente se suele hacer mediante programas informáticos como el Excel, ya que permiten ahorrar mucho tiempo.
Muestreo sistemático
En el muestreo sistemático primero se selecciona un elemento de la población aleatoriamente, y luego se seleccionan el resto de elementos de la muestra utilizando un intervalo fijo.
De manera que en el muestreo sistemático, una vez hemos seleccionado al azar el primer individuo de la muestra, tenemos que contar tantos números como el intervalo deseado para coger el siguiente individuo de la muestra. Y vamos repitiendo el mismo procedimiento sucesivamente hasta tener tantos individuos en la muestra como el tamaño muestral que se quiere obtener.
Muestreo estratificado
En la técnica del muestreo estratificado primero se divide la población en estratos (grupos) y luego se selecciona aleatoriamente unos individuos de cada estrato para formar toda la muestra del estudio. Así que habrá como mínimo un integrante de cada estrato en la muestra.
Los estratos deben ser grupos homogéneos, es decir, los individuos de un estrato tienen unas características propias que los diferencian de los otros estratos. Por lo tanto, un individuo solo puede estar en un único estrato.
Muestreo por conglomerados
El muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado pueden confundirse porque son muy similares, pero si te fijas bien son dos tipos de muestreo probabilístico distintos.
El muestreo por conglomerados aprovecha que ya existen conglomerados (grupos) naturales en la población para estudiar solamente unos conglomerados en lugar de todos los individuos de la población.
A diferencia del muestreo estratificado, en este método no se tiene que seleccionar ningún individuo en particular de los conglomerados, sino que una vez se escogen los grupos a estudiar se deben analizar todos sus integrantes.
El muestreo por conglomerados también se conoce como muestreo por racimos, muestreo por clusters o muestreo por áreas.
Muestreo no probabilístico
En el muestreo no probabilístico se seleccionan a los individuos basándose en el criterio subjetivo de los investigadores. Por lo tanto, en el muestreo no probabilístico no todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser escogidos para la muestra, ya que la selección no es aleatoria. Esta característica distingue el muestreo no probabilístico del muestreo probabilístico.
Lógicamente, en los muestreos no probabilísticos la persona encargada de hacer la investigación tiene mucha importancia, porque es quien decide los integrantes de la muestra. Por eso es primordial que el investigador tenga un gran conocimiento y experiencia en el campo de estudio, para así obtener resultados fiables.
Tal y como se ha explicado más arriba, los distintos tipos de técnicas de muestreo no probabilísticas son el muestreo intencional, el muestreo por conveniencia, el muestreo consecutivo, el muestreo por cuotas y el muestreo por bola de nieve.
Muestreo intencional
El muestreo intencional se basa únicamente en el criterio del investigador para escoger la muestra del estudio.
De manera que la persona responsable de la investigación tiene todo el poder de decisión para seleccionar a los elementos de la muestra. Por lo tanto, es importante que sea una persona experta en el campo de estudio.
El muestreo intencional también se llama muestreo discrecional, muestreo por juicio, muestreo crítico, muestreo deliberado o muestreo opinático.
Muestreo por conveniencia
En el muestreo por conveniencia los investigadores escogen los sujetos de la muestra basándose en criterios de facilidad para acceder a los individuos, sin incluir la aleatoriedad en el proceso.
Es decir, en este tipo de muestreo no probabilístico para elegir a los individuos de la población se valoran aspectos como la disponibilidad, la proximidad o el coste de seleccionarlos. Incluso se suelen aceptar a voluntarios para facilitar aún más el muestreo.
El muestreo por conveniencia también se conoce como muestreo de selección intencionada o muestreo por oportunidad.
Muestreo consecutivo
En el muestreo consecutivo primero se escoge una muestra inicial, se investiga y después de obtener los resultados de la muestra inicial se pasa a estudiar otra muestra. Y el proceso se va repitiendo consecutivamente hasta obtener las conclusiones finales de todo el estudio.
De modo que el muestreo consecutivo no se centra en una sola muestra, sino que estudia diferentes muestras de una misma población estadística y al final saca conclusiones con la información obtenida de todos los grupos.
Muestreo por cuotas
En el muestreo por cuotas primero se establecen grupos (o estratos) de individuos que comparten como mínimo una característica y luego se selecciona una cuota de cada grupo, formando así la muestra del estudio.
El rasgo de los individuos que se utiliza para dividir la población en grupos también lo decide el investigador, por lo tanto, la persona encargada de realizar la investigación tiene una gran influencia en los resultados obtenidos.
Muestreo por bola de nieve
En el muestreo de bola de nieve el investigador escoge los primeros participantes y posteriormente estos reclutan a otros individuos para el estudio.
Esta característica del muestreo de bola de nieve hace que el tamaño de la muestra vaya incrementando cada vez más a medida que los participantes van reclutando a más personas para el estudio (efecto bola de nieve).
El muestreo por bola de nieve también se conoce como muestreo en cadena o muestreo de referencia en cadena.
Muestreo y muestra
En estadística, una muestra es un grupo de individuos que se seleccionan de una población para llevar a cabo un análisis. Es decir, de toda la población objetivo, en realidad cuando se lleva a cabo un estudio estadístico solo se analiza una parte de la población, la cual se llama muestra.
Por lo tanto, la diferencia entre un muestreo y una muestra es que la muestra es una parte de la población de estudio, en cambio, el muestreo es el método por el cual se selecciona la muestra del estudio estadístico.
De modo que el muestreo es muy importante en estadística porque es la técnica que permite pasar de la población objetivo a la muestra de estudio.
Lógicamente, la muestra seleccionada no puede ser cualquiera, sino que debe cumplir unas condiciones para que luego se puedan extrapolar las conclusiones a toda la población. Por ejemplo, para que una muestra sea representativa debe tener un tamaño mínimo que depende de las características del estudio.
Muchísimas gracias por compartir con nosotros sus conocimientos