Estadística básica: Tipos de muestreo

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Tipos de muestreo

Los tipos de muestreo se dividen en dos categorías: probabilísticos y no probabilísticos. ¡Veamos de qué se trata cada uno!

Tipos de muestreo, muestreo en estadística

¿Qué es el muestreo probabilístico?

El muestreo probabilístico analiza y estudia una población utilizando la selección aleatoria, simplemente porque en un grupo de individuos todos tienen la misma oportunidad de ser elegidos. A su vez, esta categoría se divide en:

  • Muestreo aleatorio simple: este tipo de muestreo elige al azar cada individuo que hará parte de la muestra y todos tienen las mismas oportunidades de ser seleccionados.

Por ejemplo: si hay 400 universidades, eligen 20 aleatoriamente que cumplan ciertas características, tales como edificios con árboles, banderas, entrada de vidrio y grandes ventanas. 

Ejemplo de muestreo aleatorio

  • Muestreo sistemático: este muestreo selecciona de forma aleatoria al primer individuo de la población que hará parte del estudio y luego, define un intervalo para completar la muestra. 

Por ejemplo: en un grupo de 1000 personas desean obtener una muestra de 100 personas. El primer seleccionado es el número 2 (en azul). A partir de este y, mediante un intervalo de 4 personas decidido por el investigador, se seleccionarán los siguientes individuos. De esta manera, serán los números 6, 10, 14,18, 22, etc., hasta completar la muestra de 100 individuos.

Ejemplo de muestreo sistemático

Este muestreo asegura una selección equitativa de la población, lo que resulta muy útil y rápido, además permite que la población esté correctamente representada.

  • Muestreo por conglomerados: se utiliza cuando no se pueden estudiar todos los individuos de una población porque es muy grande o se encuentra dispersa en un área geográfica muy extensa, lo que aumenta el costo de la investigación.

Es útil cuando la población se encuentra agrupada previamente y de estos grupos se extraen los individuos para conformar la muestra. 

Por ejemplo: imagina que necesitas realizar una investigación sobre la población de tu país. Como es un poco difícil llegar a cada habitante, aprovechas la división que ya existe por ciudades o por estados. Entonces, eliges 100 personas o 50 por cada zona de manera aleatoria para conformar la muestra.

Ejemplo de muestreo por conglomerados

  • Muestreo estratificado: el muestreo estratificado divide la población en subgrupos o estratos que comparten ciertas características. Luego, utilizando el método del muestreo aleatorio simple, se eligen individuos de cada estrato para conformar la muestra.

Por ejemplo: una empresa necesita averiguar cuántas personas consumen jugo de naranja en Puerto Rico. La persona encargada de realizar el estudio decide utilizar el muestreo estratificado. 

Entonces, divide la población en diferentes estratos, en este caso, por edades. De cada estrato toma un porcentaje de personas y con ellas conforma una muestra de 100.000 personas para el estudio del jugo de naranja.

Ejemplo de muestreo estratificado

¿Qué es el muestreo no probabilístico?

El muestreo no probabilístico es una técnica que selecciona las personas que harán parte de la muestra de una manera subjetiva, esto quiere decir, según la decisión del investigador, evitando hacerlo al azar.

A diferencia en el muestreo probabilístico, donde cada individuo de la población tiene las mismas oportunidades de ser seleccionado, en el muestreo no probabilístico no todas las personas pueden participar.

El muestreo no probabilístico es menos estricto y depende en su mayoría de la experiencia de los investigadores. Se divide en:

  • Muestreo de bola de nieve: esta técnica ayuda a los investigadores a encontrar muestras cuando son difíciles de localizar. Es útil si el tamaño de la muestra es pequeño y no está disponible fácilmente.  

Por ejemplo: si eres un investigador y estás buscando personas con cierta enfermedad, lo que haces es contactar a uno o dos individuos que presenten dicha condición médica y que ellos mismos sean quienes te recomienden a otros individuos con una historia médica parecida.

  • Muestreo por cuotas: este método permite dividir la población en grupos o estratos que comparten características  como el sexo, la edad, los estudios, etc., y de ellos se selecciona una muestra proporcional y representativa. 

Por ejemplo: en una empresa grande quieren saber cuáles son los hobbies preferidos por sus empleados. Como son tantas personas, deciden dividirlas en dos estratos, por género: hombres y mujeres.

Las mujeres representan el 40 % de los empleados y los hombres el 60 %, por lo tanto, el investigador decide que en la muestra se incluirán 400 mujeres y 600 hombres para tener un total de 1000 individuos en el estudio. Así, asegura que la participación de cada género es proporcional a la población que representan. A esos porcentajes elegidos se les llama cuotas.

  • Muestreo intencional o por conveniencia: con este método las muestras se seleccionan basándose únicamente en el conocimiento y la credibilidad del investigador. En otras palabras, los investigadores eligen solo aquellas personas que ellos creen que son los adecuados para participar en un estudio de investigación, ya sea porque son fáciles de reclutar o porque los consideran buenos representantes de la población.

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