Tecnicas De Muestreo

TECNICAS DEL MUESTREO

En estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población.

Al elegir una muestra aleatoria se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población.

Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance con una probabilidad alta.

En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio muestral. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extracción, sigue la llamada distribución muestral.

Muestras aleatorias

Si una muestra aleatoria se hace correctamente, contiene no tendencia sistematica y es por lo tanto relativamente representante de la población. Por supuesto, en un estudio de muestreo, nunca podemos estar seguros al 100% de que los resultados medidos a partir de la muestra sean también ciertos en la población. No obstante, a efectos prácticos suele ser suficiente si podemos afirmar que el riesgo de una desviación de la población es, digamos, un 1%. Seremos capaces de hacer tales afirmaciones que están basadas en cálculo de probabilidades si hemos usado una muestra aleatoria.

El principio de la selección de los elementos en una muestra aleatoria es el mismo que cuando se reparten la baraja. Todos los objetos de la población tienen iguales probabilidades de ser seleccionados en la muestra. Esta probabilidad es llamada razón de muestreo (sampling ratio en inglés), y es igual al número de elementos de la muestra dividido por el número de la población.

Hay métodos alternativos para crear una muestra aleatoria (en otras palabras, una "muestra de probabilidad"). En los diagramas siguientes, los casos de la población original se presentan como puntos u otros símbolos pequeños, y los casos seleccionados en la muestra se demuestran como símbolos en negrita.

1. Muestra aleatoria simple. La muestra se extrae a suertes, por ejemplo cogiendo papeletas numeradas de un sombrero. Si tenemos un fichero de ordenador sobre la población, la computadora hará la selección al azar. Cuando la población es muy grande y ya consiste en grupos naturales, los miembros de los cuales se enumeran en un archivo, puede ser práctico hacer el muestreo en etapas (cluster sampling), seleccionando primero algunos grupos y entonces seleccionando la muestra final sólo desde los miembros de estos grupos seleccionados. Por ejemplo, si la población consiste en toda la gente en un país, usted puede primero seleccionar al azar algunas subdivisiones del país y después seleccionar la muestra final entre la gente en estas subdivisiones. Si usted se prepone entrevistarse con esta gente en sus hogares, usted ahorrará así mucha hora de viajar.

2. Muestra sistemática. Si la razón que se pretende es 1/n, empezamos escogiendo el primer elemento al azar entre los primeros n objetos de la población, y tras ello extraemos cada n-avo objeto. Si tenemos una lista de objetos de la población el procedimiento será muy fácil incluso sin una computadora, y el resultado será así representativo, excepto en la situación inusual que una característica importante de los casos sucede a la repetición en cada n casos.

3. Muestra aleatoria ponderada. Cuando la población incluye un grupo muy pequeño pero esencial, hay el riesgo de que ningún miembro de ese grupo quede dentro de una muestra aleatoria. Tales grupos claves de usuarios de productos son, entre otros, gente corto de vista, duro de oído o con la capacidad reducida del movimiento, véase una lista de tal gente. Otras minorías a menudo significativas originan de religiones, de nacionalidades y de lenguas.

Para asegurar por lo menos algunos de una minoría clave (marcada con x en el diagrama a la derecha) en la muestra, podemos incrementar deliberadamente la razón de la muestra sobre este grupo de especial importancia. Por supuesto que esto generará un desequilibrio en las mediciones que se obtengan a partir de la muestra ponderada, pero será fácil restaurar el equilibro original. Esto se hace así cuando se combinan los resultados; por ejemplo, al calcular la media de todas las mediciones daremos a las mediciones de cada grupo su peso apropiado correspondiente a los porcentajes genuinos en la población.

Ventajas del muestreo aleatorio simple

Una de las mejores cosas del muestreo aleatorio simple es la facilidad para armar la muestra. También se considera una forma justa de seleccionar una muestra a partir de una población, ya que cada miembro tiene igualdad de oportunidades de ser seleccionado.

Otra característica clave del muestreo aleatorio simple es la representatividad de la población. En teoría, lo único que puede poner en peligro su representatividad es la suerte. Si la muestra no es representativa de la población, la variación aleatoria es denominada error de muestreo.

Para sacar conclusiones de los resultados de un estudio son importantes una selección aleatoria imparcial y una muestra representatva. Recuerda que uno de los objetivos de la investigación es sacar conclusiones con relación a la población a partir de los resultados de una muestra. Debido a la representatividad de una muestra obtenida mediante un muestreo aleatorio simple, es razonable hacergeneralizaciones a partir de los resultados de la muestra con respecto a la población.

Desventajas del muestreo aleatorio simple

Una de las limitaciones más evidentes del muestreo aleatorio simple es la necesidad de una lista completa de todos los miembros de la población. Debes tener en cuenta que la lista de la población debe estar completa y actualizada. Esta lista generalmente no está disponible en poblaciones grandes. En estos casos, es más prudente utilizar otras técnicas de muestreo.

Muestras no aleatorias

Las muestras no aleatorias (o "no probabilísticas") { son seleccionadas por cualquier procedimiento que no da todos casos en la población las oportunidades iguales de caer en la muestra.

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