Qué es el muestreo aleatorio?
El muestreo aleatorio, o muestreo probabilístico, es un método de muestreo que permite la aleatorización de la selección de la muestra, i.e., cada muestra tiene la misma probabilidad que otras de ser seleccionada para servir de representación de toda una población.
El muestreo aleatorio se considera uno de los métodos de recogida de datos más populares y sencillos en los campos de investigación (probabilidad y estadísticaEstadísticaLa estadística es un término que deriva de la palabra latina status, que significa conjunto de cifras que se utilizan para representar información sobre, matemáticas, etc.). Permite la recogida de datos sin sesgos, lo que permite que los estudios lleguen a conclusiones no sesgadas.
Resumen
Tipos de métodos de muestreo aleatorio
Existen cuatro métodos principales de muestreo aleatorio (probabilístico). Estos métodos son:
1. Muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple es la selección aleatoria de un pequeño segmento de individuos o miembros de una población entera. Proporciona a cada individuo o miembro de una población una probabilidad igual y justa de ser elegido. El método de muestreo aleatorio simple es una de las técnicas de selección de muestras más cómodas y sencillas.
2. Muestreo sistemático
El muestreo sistemático es la selección de individuos o miembros específicos de una población entera. La selección suele seguir un intervalo predeterminado (k). El método de muestreo sistemático es comparable al método de muestreo aleatorio simple; sin embargo, es menos complicado de realizar.
3. Muestreo estratificado
El muestreo estratificado, que incluye la partición de una población en subclases con notables distinciones y variantes. El método de muestreo estratificado es útil, ya que permite al investigador sacar conclusiones más fiables y fundamentadas al confirmar que cada subclase respectiva ha estado adecuadamente representada en la muestra seleccionada.
4. Muestreo por conglomerados
Muestreo por conglomerados, que, al igual que el método de muestreo estratificadoMuestreo aleatorio estratificadoEl muestreo aleatorio estratificado es un método de muestreo en el que un grupo de población se divide en una o varias unidades distintas – se denominan estratos –, incluye la división de una población en subclases. Cada una de las subclases debe presentar características comparables a las de toda la muestra seleccionada. Este método implica la selección aleatoria de toda una subclase, en lugar del muestreo de miembros de cada subclase. Este método es ideal para los estudios que implican a poblaciones muy dispersas.
Ejemplo práctico
Una empresa emplea actualmente a 850 personas. La empresa desea realizar una encuesta para determinar la satisfacción de los empleados en función de algunas variables identificadas. El equipo de investigación decide que la muestra sea de 85 empleados. Los 85 empleados formarán parte de la encuesta y se utilizarán como representación de la población total de 850 empleados.
En este caso, la muestra son los 85 empleados y la población es la totalidad de los trabajadores, que son 850. En función del tamaño de la muestra, se puede seleccionar a cualquier empleado de la plantilla para la encuesta. Es decir, cada empleado tiene una probabilidad equivalente de ser seleccionado al azar para la encuesta.
Es importante tener en cuenta que las muestras no siempre producen una representación exacta de una población en su totalidad; por lo tanto, cualquier variación se denomina error de muestreoErrores de muestreoLos errores de muestreo son errores estadísticos que surgen cuando una muestra no representa a toda la población. El aumento del tamaño de la muestra puede reducir los errores.. Un error de muestreo puede definirse como la diferencia entre los estadísticos respectivos (valores de la muestra) y los parámetros (valores de la población). El error de muestreo es inevitable cuando se utilizan datos de la muestra.
Por qué es importante una muestra aleatoria insesgada
Un muestreo aleatorio imparcial da lugar a conclusiones más fiables e imparciales.
Por ejemplo, la encuesta de satisfacción de los empleados mencionada anteriormente utiliza una muestra de 85 empleados. De estos empleados, es posible que se hayan seleccionado más mujeres que hombres para el estudio, a pesar de que la plantilla completa cuenta con 450 hombres y 400 mujeres. Se produciría un error de muestreo, ya que provoca variaciones en los resultados obtenidos. Lo ideal es que los resultados sean objetivos e imparciales.
Muestreo probabilístico (aleatorio) frente a. Muestreo no probabilístico
Probabilidad – o muestreo aleatorio – es la selección aleatoria de los participantes de la muestra para obtener conclusiones e hipótesis sobre toda una población. Por otro lado, el muestreo no probabilístico es la selección de los participantes de la muestra en función de criterios específicos o de idoneidad.
Más recursos
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