El muestreo es un m\u00e9todo que permite a los investigadores inferir informaci\u00f3n sobre una poblaci\u00f3n en funci\u00f3n de los resultados de un subconjunto de la poblaci\u00f3n. Es importante asegurarse de que los individuos seleccionados sean representativos de toda la poblaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Hay varias t\u00e9cnicas de muestreo diferentes disponibles que se pueden agrupar en dos categor\u00edas como muestreo probabil\u00edstico, y el muestreo no probabil\u00edstico. La diferencia entre las dos t\u00e9cnicas es si la muestra se selecciona con base en la aleatorizaci\u00f3n o no.<\/p>\n\n\n\n
En el muestreo probabil\u00edstico, tambi\u00e9n 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 selecci\u00f3n debe ocurrir de forma \u00abaleatoria\u00bb, lo que significa que no difieren de manera significativa de las observaciones no muestreadas. Normalmente se asume que las pruebas estad\u00edsticas 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 elecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
A continuaci\u00f3n se explicar\u00e1n las siguientes t\u00e9cnicas de muestreo aleatorio: muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, muestreo por conglomerados, y toma de muestras de m\u00faltiples etapas . Las t\u00e9cnicas de muestreo no aleatorio a menudo se denominan muestreo de conveniencia.<\/p>\n\n\n\n
El muestreo aleatorio simple es el m\u00e9todo m\u00e1s sencillo para obtener una muestra aleatoria. Implica escoger el tama\u00f1o de muestra deseado y seleccionar observaciones de una poblaci\u00f3n de tal manera que cada observaci\u00f3n tenga la misma posibilidad de selecci\u00f3n hasta que se logre el tama\u00f1o de muestra deseado. <\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, una selecci\u00f3n aleatoria de 20 estudiantes de una clase de 50 estudiantes da una probabilidad de selecci\u00f3n de 1\/50.<\/p>\n\n\n\n
Esta t\u00e9cnica divide los elementos de la poblaci\u00f3n en subgrupos o estratos clave. Los elementos se seleccionan al azar de cada uno de estos estratos. <\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, hombres menores de 30 a\u00f1os, mujeres menores de 30 a\u00f1os, hombres mayores de 30 a\u00f1os y mujeres mayores de 30 a\u00f1os. Supongamos que desea lograr un tama\u00f1o de muestra de 200, luego puede elegir muestras de 50 de cada estrato. <\/p>\n\n\n\n
El tama\u00f1o de muestra requerido para cada estrato se dise\u00f1ar\u00e1 para que coincida con las proporciones de poblaci\u00f3n conocidas o para representar en exceso los subgrupos clave de inter\u00e9s. Es necesario tener informaci\u00f3n previa sobre la poblaci\u00f3n para crear subgrupos. El principal beneficio del muestreo estratificado sobre el muestreo aleatorio simple es asegurarse de tener buenos tama\u00f1os de muestra en subgrupos clave.<\/p>\n\n\n\n
Similar al muestreo aleatorio estratificado, muestreo cl\u00faster divide la muestra en un gran n\u00famero 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 .<\/p>\n\n\n\n
Normalmente, el prop\u00f3sito del muestreo por conglomerados es reducir los costos de recopilaci\u00f3n de datos. Esto se logra mediante la definici\u00f3n de conglomerados seg\u00fan 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 telef\u00f3nica).<\/p>\n\n\n\n
El muestreo de m\u00faltiples etapas es una combinaci\u00f3n de una o m\u00e1s de las t\u00e9cnicas descritas anteriormente. La poblaci\u00f3n se divide en m\u00faltiples grupos y luego estos grupos se dividen y agrupan en varios subgrupos (estratos) seg\u00fan la similitud. Se pueden seleccionar al azar uno o m\u00e1s conglomerados de cada estrato. Este proceso contin\u00faa hasta que el cl\u00faster no se puede dividir m\u00e1s
Alternativas al muestreo aleatorio<\/p>\n\n\n\n
El muestreo de conveniencia se refiere a enfoques en los que las consideraciones de simplicidad en lugar de la aleatoriedad determinan qu\u00e9 observaciones se seleccionan en una muestra. Aqu\u00ed las muestras se seleccionan en funci\u00f3n 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 r\u00e1pido y f\u00e1cil de entregar resultados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"