Tipos de
muestreos
Ñaupas y otros (2018), señalan que una vez calculado el tamaño de
la muestra, se procede a la selección de las unidades muestrales, para ello es
necesario conocer los tipos de muestreo con los que se suele trabajar, hay dos
tipos de muestreo el probabilístico y no probabilístico.
Muestreo probabilístico
Los métodos de muestras probabilísticos son aquellos que se basan
en el principio de equiprobabilidad o azar. 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:
Muestreo alzar simple
Aquí 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, etcétera.) 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.
Muestreo alzar
sistemática
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 en este tipo de muestra 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 las 5 últimas
mujeres, si empleamos una muestra aleatoria sistemática con k=10 siempre
seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una
representación de los dos sexos.
Muestreo aleatorio
estratificada
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, etcétera). Lo que se pretende con este
tipo de muestras es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán
representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona
independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos la muestra aleatoria
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, entre otros).
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 Óptima: 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.
Muestreo aleatorio por
conglomerados
Los métodos presentados hasta ahora están pensados para
seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las
unidades muéstrales son los elementos de la población.
En la muestra por conglomerados la unidad muestral es un grupo de
elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos
conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una
caja de determinado producto, etcétera, son conglomerados naturales. En otras
ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las
urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele
hablarse de "muestras por áreas".
En consecuencias, con este principio la muestra por conglomerados
consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de conglomerados (el
necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después
todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.
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