Muestreo: qué es y su importancia en el análisis
- Permite obtener conclusiones precisas sobre una población a partir de un subconjunto.
- La representatividad es crucial para que los resultados reflejen correctamente a la población.
- Hay varios tipos de muestreo, como probabilístico y no probabilístico.
¿Qué es el muestreo?
El muestreo es un método de seleccionar un grupo de observaciones dentro de una población, con el propósito de llevar a cabo un análisis estadístico.
Muestreo: Explicación sencilla
En palabras simples, el muestreo es el proceso de escoger ciertos individuos de una población que se está investigando. Se hace porque las poblaciones suelen ser demasiado grandes, y recopilar datos de cada persona es costoso e impráctico.
El objetivo del muestreo es que el grupo seleccionado represente a la población total. Así, los indicadores clave como edad, ingresos promedio, y distribución de género deben ser similares o reflejar la composición general.
Tipos de muestreo
Los tipos de muestreo pueden distinguirse en función de distintos criterios. Así, según la técnica para seleccionar el subgrupo, se pueden diferenciar los siguientes:
Muestreo probabilístico
Las observaciones son seleccionadas en base a la aleatoriedad, es decir, al azar. En esta categoría podemos encontrar:
- Muestreo aleatorio simple: Todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos como parte de la muestra. Tiene ventajas, como el hecho de que es fácil de llevar a cabo a través de sistemas informáticos. Sin embargo, se requiere el listado completo de toda la población y, si la muestra es muy pequeña, la selección podría no ser representativa.
- Sistemático: Se elige una observación al azar y, para seleccionar el resto de la muestra, se utilizan intervalos numéricos regulares. Es decir, supongamos que tengo una población de 10.000 y, aleatoriamente, selecciono la observación 600, después de lo cual puedo considerar intervalos de 30 observaciones. En este caso, tomaría las observaciones 600, 630, 660, 690, 720, 750, 780, y así sucesivamente.
- Aleatorio estratificado: Se divide a la población en estratos, que son grupos que comparten características en común y son más homogéneos, inclusive, que la población en su conjunto. Entonces, se selecciona una muestra, ya sea de manera aleatoria o sistemática, dentro de cada estrato. El objetivo es lograr una representatividad de cada estrato.
- Por conglomerados o clústeres: Consiste en crear grupos más pequeños que la población, los cuales reflejen o compartan todas las características de esta. Luego, elegimos alguno de los conglomerados como muestra y lo analizamos de forma detallada.
Muestreo no probabilístico
La selección de la muestra no depende de la probabilidad, sino de la decisión de los investigadores. Podemos distinguir algunas subcategorías:
- Por conveniencia: Consiste en que el investigador captará a los sujetos que estén a su disponibilidad. Por ejemplo, por su proximidad o facilidad de acceso.
- Método opinático o intencional: El investigador utiliza su juicio o criterio para elegir a quienes van a participar como parte de la muestra.
- Casual o accidental: El investigador selecciona sin juicio previo a los individuos que van a formar parte de la muestra. Por ejemplo, esto suele suceder cuando se hacen encuestas en la calle.
- Bola de nieve: Consiste en que, después de encontrar al primer sujeto (o primeros sujetos) de la muestra, el investigador le pide ayuda a él (o ellos) para identificar a otros individuos con esas mismas características. Se trata de una técnica utilizada cuando es difícil localizar a un grupo específico por el manejo de datos sensibles, por ejemplo, emigrantes en situación de ilegalidad.
- Por cuotas: El investigador, tomando en cuenta la composición de la población, y dividiendo por grupos o estratos, hará una selección proporcional de la muestra. Por ejemplo, imaginemos que en la población hay un 40% de personas menores de 25 años, 35% de personas de entre 25 y 50 años, y 25% de individuos con más de 50 años. Entonces, una muestra de 4.000 personas tendría 1.600 sujetos menores de 25 años, 1.400 de entre 25 y 50 años, y 1.000 adultos mayores de 50 años o más. Cabe señalar que los individuos que cubrirán cada cuota serán seleccionados por algún método no probabilístico, es decir, cualquiera de las técnicas explicadas líneas arriba.
Asimismo, conviene señalar que el muestreo puede ser simple, si se hace una sola vez; doble, cuando se capturan dos muestras (puede utilizarse la segunda si la primera no arroja resultados definitivos); o múltiple (es similar a la doble, pero con más de dos muestras).
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¿Qué es el muestreo probabilístico?: El muestreo probabilístico es un método en el que todos los individuos de una población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.
¿Qué tipos de muestreo probabilístico existen?: Los tipos incluyen el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
¿Cuándo se debe utilizar el muestreo no probabilístico?: Se utiliza cuando no es posible aplicar métodos aleatorios, como en estudios exploratorios o cuando se requiere una muestra específica.