Muestras Probabilisticas

I. Muestreo probabilístico

Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de

equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de

ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras

de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo

probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más

recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes

tipos:

1.- Muestreo aleatorio simple:

El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la

población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números

aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos

sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la

población que estamos manejando es muy grande.

2.- Muestreo aleatorio sistemático:

Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población,

pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio

i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los

lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado

de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que

empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.

El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la

población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k)

podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos

seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y

los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre

seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una representación de los dos

sexos.

3.- Muestreo aleatorio estratificado:

Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos

y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar

categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna

característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el

sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que

todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato

funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el

estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones

las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la

población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...).

La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y

puede ser de diferentes tipos:

Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales.

Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población

en cada estrato.

Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se

considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la

desviación.

4.- Muestreo aleatorio

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