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 asegurarse de que los individuos seleccionados sean representativos de toda la población.
Hay varias técnicas de muestreo diferentes disponibles que se pueden agrupar en dos categorías como muestreo probabilístico, y el muestreo no probabilístico. La diferencia entre las dos técnicas es si la muestra se selecciona con base en la aleatorización o no.
En el muestreo probabilístico, también conocido como muestreo aleatorio, se comienza con un marco muestral completo de todos los individuos elegibles que tienen la misma probabilidad de formar parte de la muestra seleccionada. La selección debe ocurrir de forma «aleatoria», lo que significa que no difieren de manera significativa de las observaciones no muestreadas. Normalmente se asume que las pruebas estadísticas contienen datos que se han obtenido mediante muestreo aleatorio. Por ejemplo, encuestas a boca de urna de votantes que pretenden predecir los probables resultados de una elección.
A continuación se explicarán las siguientes técnicas de muestreo aleatorio: muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, muestreo por conglomerados, y toma de muestras de múltiples etapas . Las técnicas de muestreo no aleatorio a menudo se denominan muestreo de conveniencia.
Muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple es el método más sencillo para obtener una muestra aleatoria. Implica escoger el tamaño de muestra deseado y seleccionar observaciones de una población de tal manera que cada observación tenga la misma posibilidad de selección hasta que se logre 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 clave. Los elementos se seleccionan al azar de cada uno de estos estratos.
Por ejemplo, hombres menores de 30 años, mujeres menores de 30 años, hombres mayores de 30 años y 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 representar en exceso los subgrupos clave de interés. Es necesario tener información previa sobre la población para crear subgrupos. El principal beneficio del muestreo estratificado sobre el muestreo aleatorio simple es asegurarse de tener buenos tamaños de muestra en subgrupos clave.
Muestreo por conglomerados
Similar al muestreo aleatorio estratificado, muestreo clúster divide la muestra en un gran número de subgrupos. Luego, algunos de estos subgrupos se seleccionan al azar, y luego se recolectan muestras aleatorias simples dentro de estos subgrupos. Estos subgrupos se denominan agrupaciones .
Normalmente, el propósito del muestreo por conglomerados es reducir los costos de recopilación de datos. Esto se logra mediante la definición de conglomerados según la facilidad de acceso (por ejemplo, un suburbio puede ser un conglomerado si el muestreo puerta a puerta o un hogar puede ser un conglomerado si se realiza una entrevista telefónica).
Muestreo de varias etapas
El muestreo de múltiples etapas es una combinación de una o más de las técnicas descritas anteriormente. La población se divide en múltiples grupos y luego estos grupos se dividen y agrupan en varios subgrupos (estratos) según la similitud. Se pueden seleccionar al azar uno o más conglomerados de cada estrato. Este proceso continúa hasta que el clúster no se puede dividir más
Alternativas al muestreo aleatorio
El muestreo de conveniencia se refiere a enfoques en los que las consideraciones de simplicidad en lugar de la aleatoriedad determinan qué observaciones se seleccionan en una muestra. Aquí las muestras se seleccionan en función de la disponibilidad. Cuando la disponibilidad de muestras es escasa, se seleccionan muestras de conveniencia. Esto se usa generalmente durante las etapas iniciales de una encuesta y es rápido y fácil de entregar resultados.
