Tipos de Muestreo
Muestreo probabilístico.
Cada elemento del universo tiene una probabilidad conocida y no nula de figurar en la muestra, es decir, todos los elementos del universo pueden formar parte de la muestra.
Los métodos de muestreo probabilístico son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los elementos del universo tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de la muestra.
Tipos de métodos de muestreo probabilístico:
• Muestreo aleatorio simple.
• Muestreo aleatorio sistemático
• Muestreo aleatorio estratificado
• Muestreo aleatorio por conglomerados
Muestreo NO probabilístico.
No todos los elementos de la muestra NO tienen la misma probabilidad, y por tanto no se tiene la certeza que la muestra extraída sea representativa. En general se seleccionan los elementos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa al máximo.
Teniendo claro que no sirven para realizar generalizaciones, en ocasiones son útiles para estudios exploratorios o cuando los estudios probabilísticos resultan excesivamente costosos.
Tipos de muestreo NO probabilístico:
• Muestreo por cuotas
• Muestreo opinático o intencional
• Muestreo causal o accidental
• Muestreo por bola de nieve.
Muestreos probabilísticos.
Muestreo Aleatorio Simple.
La selección de la muestra se realiza en una sola etapa, directamente y sin reemplazamientos.
Se aplica fundamentalmente en investigaciones sobre poblaciones pequeñas y plenamente identificables, por ejemplo cuando disponemos de la lista completa de todos los elementos del universo.
Para explicarlo en un lenguaje sencillo, consiste en rifar – sortear entre todos los elementos del universo los que pertenecerán a la muestra.
Muestreo Aleatorio Sistemático.
Es una variante del Aleatorio Simple, se diferencia en la forma de seleccionar los elementos de la muestra.
Una vez determinado el tamaño de la muestra se calcula el coeficiente de elevación, que es el cociente, la división, entre el tamaño del universo y el tamaño de la muestra.
K = N
n
Donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra.
Se elige un número al azar que sea como máximo el coeficiente de elevación, es decir un
número entre 1 y K. A este número lo llamaremos “a”.
En el listado de todos los elementos del universo se selecciona el elemento “a”, el elemento
“a + K”, el “a + 2K”, el “a + 3K”,… así hasta completar la muestra.
Obviamente para utilizar este método necesitamos disponer de la lista de todos los elementos del universo y por supuesto debe ser un universo no muy grande.
Este proceso permite simplificar considerablemente el proceso de selección, pero existe el riesgo de introducir sesgos en la muestra al elegir los elementos de forma periódica.
Estos riesgos se producen cuando el listado del universo está ordenado en función de determinados criterios que pueden inducir a que la selección sistemática recaiga en elementos que no sean representativos del universo.
Ejemplo:
Vamos a realizar un estudio sobre el nivel de satisfacción de las y los clientes de una empresa.
Si el personal de la empresa, por ejemplo de una tienda, atiende en orden a las y los clientes, es decir, que el personal se turna para
atender a cada cliente, nos puede provocar conflictos si utilizamos el muestreo aleatorio sistemático.
Imaginen que el coeficiente de elevación es siete, y en la tienda hay siete vendedores y vendedoras, la muestra correspondería solamente a
los y las clientes atendidos por el vendedor número siete. Esto produciría que el estudio sería sobre la calidad de atención de un
determinado vendedor o vendedora y no sobre la totalidad.
Para utilizar este tipo de muestreo y evitar estos riesgos se puede “desordenar” el listado de
los elementos del universo antes de realizar la selección.
Muestreo Aleatorio Estratificado.
Se basa en dividir los elementos del universo en grupos, donde cada elemento del universo pertenece a un solo grupo, y el conjunto de los grupos forman la totalidad del universo. A cada grupo lo llamamos estrato.
Ventajas:
• permite tratar de forma independiente los elementos de cada uno de los estratos.
• puede realizar diferentes métodos de muestreo y/o estimación en determinados estratos, lo que permite reducir la varianza (desviación estándar) y por tanto disminuir el tamaño de la muestra.
• permite aumentar la precisión de los resultados.
• facilita la coordinación y realización de los trabajos de campo.
Objetivo: conseguir en cada estrato elementos homogéneos entre si y heterogéneos en relación con los elementos de los otros estratos.
Homogéneos entre si, que todos los elementos de un estrato tienen características y comportamientos similares en relación a la variable que estudiamos.
Heterogéneos con los otros, que tienen características y comportamientos diferentes en relación a la variable que estudiamos.
Proceso de estratificación:
1. Definir las características (variables) que utilizaremos para definir los estratos.
Las características han de estar relacionadas con la variable a estudiar.
2. Determinar el número de estratos.
El número de estratos no puede ser muy grande porque estratos con pocos elementos dificultan y encarecen el proceso, pero tampoco puede ser muy pequeño porque nos aportaría muy pocas ventajas.
3. Determinar el tamaño de la muestra.
4. Seleccionar la muestra en cada estrato.
Se puede utilizar el muestreo aleatorio simple o el sistemático en cada estrato.
Resulta difícil estratificar variables muy correlacionadas, es decir, cuando no existen
diferencias entre las características y comportamiento de los elementos.
En general y como criterio más viable se suele recurrir a variables especiales como países,
regiones, departamentos, sucursales,…
Muestreo Aleatorio por Conglomerados.
En este tipo de muestreos la unidad muestral no son los elementos del universo, sino un conjunto de elementos que bajo determinados aspectos se puede considerar que forman una unidad. Por ejemplo las diferentes carreras en la universidad o las juntas receptoras de votos en un proceso electoral forman conglomerados naturales.
Definidas las unidades muestrales, los conglomerados, se realiza la selección de la muestra. La muestra serán un número determinado de conglomerados. Se entrevista a todos y cada uno de los elementos del conglomerado si son pocos. Si el número de elementos de cada conglomerado es muy grande se realiza un submuestreo en cada uno de los conglomerados, pudiendo utilizar cualquiera de los métodos de muestreo anteriormente mencionados.
Las diferencias entre los conglomerados y los estratos es:
• Los elementos de los estratos son homogéneos (similares) entre si, mientras que los elementos de los conglomerados son heterogéneos (diferentes) entre si.
• Los estratos son heterogéneos (diferentes) entre si, mientras que los conglomerados son homogéneos (similares) entre si.
Muestreo Polietápico.
El muestreo polietápico consiste en realizar la selección de la muestra en varias etapas, es decir aplicar la selección de la muestra en varias ocasiones. Se pueden utilizar diferentes métodos de muestreos o el mismo.
Un ejemplo es el muestreo aleatorio por conglomerados y cada conglomerado tiene un número muy grande de elementos como para entrevistarlos a todos.
Otro ejemplo, en este caso de tres etapas:
Primero: muestreo aleatorio por conglomerados en todo el universo
Segundo: muestreo aleatorio por conglomerado en cada conglomerados
Es decir, dividimos cada conglomerado en otros conglomerados más pequeños.
Tercero: muestreo aleatorio sistemático en cada uno de los conglomerados.
Para ampliar la información puedes revisar los siguientes videos.
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