DIVERSOS TIPOS DE MUESTREO
Exprésate a ti mismo
Abigail Issasi 2 III LEP
MUESTREO EN ESTADISTÍCA
¿Cuáles son todos los tipos de muestreo?
Los tipos de muestreo son los siguientes:
Asimismo, hay varios tipos de muestreo probabilístico: el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.
Y, por otro lado, los tipos de muestreo no probabilísticos se agrupan en: muestreo intencional, muestreo por conveniencia, muestreo consecutivo, muestreo por cuotas y muestreo por bola de nieve.
A continuación, se explica detalladamente cada tipo de muestreo en particular.
Muestreo probabilístico
La técnica del muestreo probabilístico consiste en seleccionar a los elementos de la muestra de manera aleatoria, es decir, todos tienen la misma probabilidad de ser elegidos.
Esta es una condición indispensable para que el muestreo se considere probabilístico, todos los elementos de la población estadística deben poder ser escogidos y, además, deben tener la misma posibilidad de ser seleccionados.
Como acabamos de ver, los diferentes tipos de métodos de muestreo probabilísticos son el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.
Muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple otorga a cada elemento de la población estadística la misma probabilidad de ser incluido en la muestra del estudio. De manera que los individuos de la muestra se seleccionan simplemente al azar, sin utilizar ningún otro criterio.
Para simular al azar existen varios métodos, pero actualmente se suele hacer mediante programas informáticos como el Excel, ya que permiten ahorrar mucho tiempo.
Los tipos de muestreo son los siguientes:
- Muestreo probabilístico: muestreo en el que se selecciona la muestra de manera aleatoria
- Muestreo aleatorio simple: la muestra se escoge simplemente al azar.
- Muestreo sistemático: se elige un primer individuo de manera aleatoria y el resto de elementos de la muestra se seleccionan utilizando un intervalo fijo.
- Muestreo estratificado: para formar la muestra se divide la población objetivo en estratos (grupos) y luego se escogen individuos de cada estrato de manera aleatoria.
- Muestreo por conglomerados: la muestra está formada por los conglomerados (grupos naturales) que han sido seleccionados aleatoriamente.
- Muestreo no probabilístico: muestreo en el que los investigadores seleccionan a la muestra según su criterio, sin incluir la aleatoriedad en el proceso.
- Muestreo intencional: se elige a los individuos de la muestra basándose únicamente en el criterio del investigador.
- Muestreo por conveniencia: se escoge a los integrantes de la muestra según su facilidad de acceso.
- Muestreo consecutivo: se selecciona una primera muestra inicial, se investiga y luego se selecciona otra muestra. Y se van estudiando diferentes muestras hasta obtener las conclusiones del estudio.
- Muestreo por cuotas: primero se forman grupos y luego se elige una cuota de cada grupo para formar la muestra de la investigación.
- Muestreo por bola de nieve: los investigadores seleccionan los primeros individuos de la muestra, y estos reclutan posteriormente a otros sujetos para el estudio.
Asimismo, hay varios tipos de muestreo probabilístico: el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.
Y, por otro lado, los tipos de muestreo no probabilísticos se agrupan en: muestreo intencional, muestreo por conveniencia, muestreo consecutivo, muestreo por cuotas y muestreo por bola de nieve.
A continuación, se explica detalladamente cada tipo de muestreo en particular.
Muestreo probabilístico
La técnica del muestreo probabilístico consiste en seleccionar a los elementos de la muestra de manera aleatoria, es decir, todos tienen la misma probabilidad de ser elegidos.
Esta es una condición indispensable para que el muestreo se considere probabilístico, todos los elementos de la población estadística deben poder ser escogidos y, además, deben tener la misma posibilidad de ser seleccionados.
Como acabamos de ver, los diferentes tipos de métodos de muestreo probabilísticos son el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.
Muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple otorga a cada elemento de la población estadística la misma probabilidad de ser incluido en la muestra del estudio. De manera que los individuos de la muestra se seleccionan simplemente al azar, sin utilizar ningún otro criterio.
Para simular al azar existen varios métodos, pero actualmente se suele hacer mediante programas informáticos como el Excel, ya que permiten ahorrar mucho tiempo.
OTROS TIPOS DE MUESTREO
Muestreo estratificado
En la técnica del muestreo estratificado primero se divide la población en estratos (grupos) y luego se selecciona aleatoriamente unos individuos de cada estrato para formar toda la muestra del estudio. Así que habrá como mínimo un integrante de cada estrato en la muestra.
Los estratos deben ser grupos homogéneos, es decir, los individuos de un estrato tienen unas características propias que los diferencian de los otros estratos. Por lo tanto, un individuo solo puede estar en un único estrato.
Muestreo por conglomerados
El muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado pueden confundirse porque son muy similares, pero si te fijas bien son dos tipos de muestreo probabilístico distintos.
El muestreo por conglomerados aprovecha que ya existen conglomerados (grupos) naturales en la población para estudiar solamente unos conglomerados en lugar de todos los individuos de la población.
A diferencia del muestreo estratificado, en este método no se tiene que seleccionar ningún individuo en particular de los conglomerados, sino que una vez se escogen los grupos a estudiar se deben analizar todos sus integrantes.
El muestreo por conglomerados también se conoce como muestreo por racimos, muestreo por clusters o muestreo por áreas
Muestreo intencional
El muestreo intencional se basa únicamente en el criterio del investigador para escoger la muestra del estudio.
De manera que la persona responsable de la investigación tiene todo el poder de decisión para seleccionar a los elementos de la muestra. Por lo tanto, es importante que sea una persona experta en el campo de estudio.
El muestreo intencional también se llama muestreo discrecional, muestreo por juicio, muestreo crítico, muestreo deliberado o muestreo opinático.
Muestreo por conveniencia
En el muestreo por conveniencia los investigadores escogen los sujetos de la muestra basándose en criterios de facilidad para acceder a los individuos, sin incluir la aleatoriedad en el proceso.
Es decir, en este tipo de muestreo no probabilístico para elegir a los individuos de la población se valoran aspectos como la disponibilidad, la proximidad o el coste de seleccionarlos. Incluso se suelen aceptar a voluntarios para facilitar aún más el muestreo.
El muestreo por conveniencia también se conoce como muestreo de selección intencionada o muestreo por oportunidad.
Muestreo consecutivo
En el muestreo consecutivo primero se escoge una muestra inicial, se investiga y después de obtener los resultados de la muestra inicial se pasa a estudiar otra muestra. Y el proceso se va repitiendo consecutivamente hasta obtener las conclusiones finales de todo el estudio.
De modo que el muestreo consecutivo no se centra en una sola muestra, sino que estudia diferentes muestras de una misma población estadística y al final saca conclusiones con la información obtenida de todos los grupos.
En la técnica del muestreo estratificado primero se divide la población en estratos (grupos) y luego se selecciona aleatoriamente unos individuos de cada estrato para formar toda la muestra del estudio. Así que habrá como mínimo un integrante de cada estrato en la muestra.
Los estratos deben ser grupos homogéneos, es decir, los individuos de un estrato tienen unas características propias que los diferencian de los otros estratos. Por lo tanto, un individuo solo puede estar en un único estrato.
Muestreo por conglomerados
El muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado pueden confundirse porque son muy similares, pero si te fijas bien son dos tipos de muestreo probabilístico distintos.
El muestreo por conglomerados aprovecha que ya existen conglomerados (grupos) naturales en la población para estudiar solamente unos conglomerados en lugar de todos los individuos de la población.
A diferencia del muestreo estratificado, en este método no se tiene que seleccionar ningún individuo en particular de los conglomerados, sino que una vez se escogen los grupos a estudiar se deben analizar todos sus integrantes.
El muestreo por conglomerados también se conoce como muestreo por racimos, muestreo por clusters o muestreo por áreas
Muestreo intencional
El muestreo intencional se basa únicamente en el criterio del investigador para escoger la muestra del estudio.
De manera que la persona responsable de la investigación tiene todo el poder de decisión para seleccionar a los elementos de la muestra. Por lo tanto, es importante que sea una persona experta en el campo de estudio.
El muestreo intencional también se llama muestreo discrecional, muestreo por juicio, muestreo crítico, muestreo deliberado o muestreo opinático.
Muestreo por conveniencia
En el muestreo por conveniencia los investigadores escogen los sujetos de la muestra basándose en criterios de facilidad para acceder a los individuos, sin incluir la aleatoriedad en el proceso.
Es decir, en este tipo de muestreo no probabilístico para elegir a los individuos de la población se valoran aspectos como la disponibilidad, la proximidad o el coste de seleccionarlos. Incluso se suelen aceptar a voluntarios para facilitar aún más el muestreo.
El muestreo por conveniencia también se conoce como muestreo de selección intencionada o muestreo por oportunidad.
Muestreo consecutivo
En el muestreo consecutivo primero se escoge una muestra inicial, se investiga y después de obtener los resultados de la muestra inicial se pasa a estudiar otra muestra. Y el proceso se va repitiendo consecutivamente hasta obtener las conclusiones finales de todo el estudio.
De modo que el muestreo consecutivo no se centra en una sola muestra, sino que estudia diferentes muestras de una misma población estadística y al final saca conclusiones con la información obtenida de todos los grupos.
EJEMPLOS
Ejemplo de muestreo consecutivo
Una vez hemos visto la definición de muestreo consecutivo y la teoría de cómo se hace, vamos a explicar un ejemplo de este tipo de muestreo para que entiendas mejor su significado.
Por ejemplo, una marca de ropa ha diseñado una camisa con un modelo nuevo y rompedor pero antes de sacarla al mercado quiere testear su posible éxito, para ello decide realizar un muestreo consecutivo.
La empresa selecciona una primera muestra y lleva a cabo una encuesta sobre el producto a cada elemento de la muestra. Sin embargo, después de calcular estadísticas sobre las respuestas, los resultados obtenidos no son concluyentes, es decir, no acaba de estar claro si la nueva camisa triunfará o será un fracaso.
Por lo tanto, los investigadores deciden modificar las preguntas de la encuesta y elegir una nueva muestra para volver a hacer el experimento. En particular, se añade una sección que permite a los entrevistados sugerir posibles cambios.
En este caso, se ha identificado que un 60% de los participantes han sugerido un cambio en las mangas de la camisa. De manera que es probable que las mangas sea el motivo de rechazo de muchas personas.
En consecuencia, se decide hacer un nuevo modelo cambiando el diseño de las mangas y se vuelve a entrevistar una nueva muestra con el nuevo modelo. Ahora sí que se han conseguido unos resultados más claros, ya que el 85% de los entrevistados han dicho que les gusta el modelo.
Como puedes ver, gracias al muestreo consecutivo que ha hecho esta empresa, ha conseguido mejorar su producto en base a las investigaciones realizadas. Y de esta forma es más probable que se vendan más camisas y la empresa obtenga un mayor beneficio económico.
Ejemplo de muestreo estratificado
Por ejemplo, imagínate que queremos hacer un estudio en una empresa de 150 trabajadores cogiendo una muestra de 50 personas y estratificando los datos según la edad de los trabajadores. Podemos clasificar los datos de la siguiente manera:
Una vez hemos visto la definición de muestreo consecutivo y la teoría de cómo se hace, vamos a explicar un ejemplo de este tipo de muestreo para que entiendas mejor su significado.
Por ejemplo, una marca de ropa ha diseñado una camisa con un modelo nuevo y rompedor pero antes de sacarla al mercado quiere testear su posible éxito, para ello decide realizar un muestreo consecutivo.
La empresa selecciona una primera muestra y lleva a cabo una encuesta sobre el producto a cada elemento de la muestra. Sin embargo, después de calcular estadísticas sobre las respuestas, los resultados obtenidos no son concluyentes, es decir, no acaba de estar claro si la nueva camisa triunfará o será un fracaso.
Por lo tanto, los investigadores deciden modificar las preguntas de la encuesta y elegir una nueva muestra para volver a hacer el experimento. En particular, se añade una sección que permite a los entrevistados sugerir posibles cambios.
En este caso, se ha identificado que un 60% de los participantes han sugerido un cambio en las mangas de la camisa. De manera que es probable que las mangas sea el motivo de rechazo de muchas personas.
En consecuencia, se decide hacer un nuevo modelo cambiando el diseño de las mangas y se vuelve a entrevistar una nueva muestra con el nuevo modelo. Ahora sí que se han conseguido unos resultados más claros, ya que el 85% de los entrevistados han dicho que les gusta el modelo.
Como puedes ver, gracias al muestreo consecutivo que ha hecho esta empresa, ha conseguido mejorar su producto en base a las investigaciones realizadas. Y de esta forma es más probable que se vendan más camisas y la empresa obtenga un mayor beneficio económico.
Ejemplo de muestreo estratificado
Por ejemplo, imagínate que queremos hacer un estudio en una empresa de 150 trabajadores cogiendo una muestra de 50 personas y estratificando los datos según la edad de los trabajadores. Podemos clasificar los datos de la siguiente manera:
- De 20 a 29 años: 35 trabajadores
- De 30 a 39 años: 57 trabajadores
- De 40 a 49 años: 42 trabajadores
- De 50 a 59 años: 16 trabajadores
