Muestreo probabilístico

En este artículo te explicamos qué son los muestreos probabilísticos, los diferentes tipos de muestreos probabilísticos que hay y cómo se hacen. Además, encontrarás varios ejemplos de muestreos probabilísticos. Por último, te mostramos cuál es la diferencia entre le muestreo probabilístico y el muestreo no probabilístico y cuáles son las ventajas y las desventajas del muestreo probabilístico.

¿Qué es el muestreo probabilístico?

El muestreo probabilístico es un método que sirve para seleccionar los individuos que formarán parte de la muestra de un estudio estadístico. La principal característica del muestreo probabilístico es que se seleccionan a los individuos 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.

muestreo probabilistico

El muestreo probabilístico se utiliza para reducir el número de personas que participan en un estudio estadístico. Normalmente, cuando se quiere analizar estadísticamente una población, esta es muy grande y por tanto resulta imposible hacer una entrevista a cada persona. Por eso el muestreo probabilístico se usa para entrevistar a solo una muestra y luego extrapolar los resultados obtenidos a toda la población.

Aunque más adelante entraremos más en detalle en todas las características del muestreo probabilístico, en general este tipo de muestreo es el que va mejor para conseguir una muestra representativa de la población, ya que la aleatoriedad está presente en todo el proceso.

Tipos de muestreos probabilísticos

Los tipos de muestreos probabilísticos son:

  • Muestreo aleatorio simple: la muestra simplemente se selecciona aleatoriamente.
  • 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: se divide la población objetivo en estratos (grupos) y luego se escogen individuos de cada estrato de manera aleatoria.
  • Muestreo por conglomerados: este método de muestreo aprovecha que la población está dividida por conglomerados (grupos), de manera que la muestra la forman los conglomerados que se seleccionan aleatoriamente.

A continuación, tienes explicado cada tipo de muestreo probabilístico más en detalle.

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 métodos de muestreos probabilísticos 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

Cómo hacer un muestreo probabilístico

Los pasos para hacer un muestreo probabilístico son los siguientes:

  1. Definir la población objetivo.
  2. Definir las características de la muestra y el tamaño muestral deseados.
  3. Escoger el tipo de muestreo probabilístico adecuado.
  4. Seleccionar a los individuos de la muestra según el método de muestreo escogido en el paso anterior.
  5. Analizar a los elementos de la muestra obtenida.

El paso más importante para realizar un muestreo probabilístico es escoger cuál es la técnica probabilística adecuada, esto permite adaptarse a la población objetivo y puede suponer un ahorro en tiempo y recursos empleados.

Lógicamente, para identificar qué método es el adecuado para cada caso debes saber cuáles son sus ventajas y sus desventajas, por eso te recomendamos que leas los artículos enlazados arriba en la explicación de cada tipo de muestreo probabilístico.

Ejemplos de muestreos probabilísticos

Vista la definición de muestreo probabilístico y la explicación de cada tipo, vamos a ver un ejemplo de cómo se podría seleccionar la muestra de un estudio pero usando diferentes técnicas de muestreo probabilístico.

  • Por ejemplo, si queremos hacer un análisis estadístico de los empleados de una empresa multinacional, obviamente no podemos hacer la investigación con todos sus trabajadores, sino que debemos seleccionar una muestra y luego extrapolar los resultados obtenidos a toda la población. Para ello, podríamos escoger a los participantes de manera totalmente aleatoria empleando un muestreo aleatorio simple.
  • Otra manera de seleccionar al azar los participantes del estudio es aplicando un muestreo sistemático. Para ello necesitamos una lista con todos los empleados, entonces seleccionamos uno aleatoriamente y luego vamos contando un intervalo fijo en la lista para escoger al resto de personas que serán entrevistadas.
  • También se puede elegir a la muestra utilizando un muestreo estratificado. Para eso tenemos que dividir a la población en grupos, por ejemplo, se pueden clasificar a los empleados en estratos según su edad. Hecha la clasificación, seleccionamos individuos de cada grupo al azar.
  • Finalmente, para escoger la muestra con el método de muestreo por conglomerados, podemos aprovechar que la empresa tiene trabajadores en diferentes países para hacer conglomerados (grupos), de forma que cada empleado pertenecerá al grupo del país donde trabaja. Entonces, solo queda seleccionar aleatoriamente los conglomerados que participarán en la investigación.

Diferencia entre el muestreo probabilístico y el muestreo no probabilístico

La principal diferencia entre el muestreo probabilístico y el muestro no probabilístico es el método de selección de la muestra. En el muestreo probabilístico todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos, en cambio, en el muestreo no probabilístico los individuos no tienen la misma posibilidad de ser seleccionados.

En los muestreos no probabilísticos las elecciones de los elementos de la muestra no son equiprobables porque las suelen hacer los investigadores, a diferencia de los muestreos probabilísticos donde se selecciona a los individuos de manera aleatoria.

Otro rasgo distinto entre estos dos tipos de muestreos son las generalizaciones de las conclusiones obtenidas. En el muestreo probabilístico las muestras suelen ser representativas y por tanto los resultados obtenidos se pueden generalizar a toda la población. Por contra, la muestra de un muestreo no probabilístico normalmente no tiene suficiente representatividad, por lo que las conclusiones extraídas solo se pueden aplicar a los individuos estudiados.

Ventajas y desventajas del muestreo probabilístico

Las ventajas y las desventajas del muestreo probabilístico son las siguientes:

VentajasDesventajas
El muestreo probabilístico suele resultar rentable económicamente.Los resultados obtenidos pueden ser difíciles de interpretar.
Es un método de muestreo rápido y fácil de hacer.En ocasiones el error de muestreo puede ser muy alto.
En general, la persona encargada de hacer el muestreo no necesita un gran conocimiento de la población.Se necesita un listado de toda la población.
La muestra obtenida es representativa.Las muestras pequeñas pueden no ser representativas.

La principal ventaja del muestreo probabilístico es que tiene muy buena relación entre tiempo y coste, lo que significa que normalmente es rentable realizar esta técnica de muestreo.

Además, el método probabilístico de muestreo no requiere que el investigador tenga conocimiento y experiencia en el campo, porque la selección de los elementos de la muestra se hace aleatoriamente. Esta característica facilita en gran medida los muestreos probabilísticos en comparación con los muestreos no probabilísticos.

Sin embargo, a veces los resultados obtenidos pueden ser poco precisos, sobre todo en muestras de tamaño pequeño. Por eso es importante escoger el tamaño muestral adecuado.

Otra desventaja de la técnica probabilística de muestreo es que se requiere una lista con todos los individuos de la población para poder simular el azar.

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