Qué es el muestreo?
El muestreo es el método de selección de una pequeña sección de un grupo más amplio para estimar las características de todo el grupo. Obtener información de un gran conjunto de datos puede llevar mucho tiempo, por lo que la toma de datos por muestreo puede ser más rápida y proporciona resultados similares.
Por ejemplo, si una empresa quiere saber qué tipo de zapatos prefieren llevar a la oficina las mujeres de entre 25 y 30 años, podría analizar una muestra de datos de una zona más pequeña de la ciudad en lugar de extraer datos de toda la ciudad. El resultado podría ser similar.
Resumen
- El muestreo es una técnica en la que se selecciona al azar una pequeña proporción de datos de una población y se utiliza para estimar las características de toda la población.
- El resultado del muestreo puede ser cercano o similar al de la utilización del conjunto de datos de la población. La diferencia entre los resultados se denomina error muestral.
- Su inconveniente es el sesgo inherente a la selección de la muestra. Una muestra incorrecta puede dar un resultado diferente, lo que puede hacer inútil el proceso.
Error de muestreo
El muestreo es un método de selección aleatoria de datos de un conjunto de población, que dará un resultado cercano o similar al que daría el conjunto de la población’ve dada. La diferencia entre los dos resultados se llama error de muestreo. La mejor manera de evitar el error de muestreo es no obtener una muestra y, en su lugar, examinar todo el conjunto de la población.
Muestreo probabilístico
En el método de muestreo probabilístico, cada individuo de la población tiene la posibilidad de ser seleccionado como parte de la muestra. Ayudará a dar un resultado más indicativo de todo el grupo.
Estos son los tipos de muestreo probabilístico:
1. Método aleatorio simple
En el método aleatorio simple, cada individuo del grupo tiene la misma posibilidad de ser seleccionado en la muestra. Por ejemplo, al lanzar un dado, la probabilidad de que el número cuatro sea el resultado es de 1/6 – i.e., una de las seis posibilidades.
2. Método sistemático
En el método sistemático, se asignan números a los individuos y se seleccionan en función de los números a intervalos regulares. Por ejemplo, los empleados de una empresa se alinean en el orden del alfabeto, y cada 10 personas se seleccionan a partir del sexto empleado. Significa que se seleccionan los números 6, 16, 26, 36, etc.
3. Método estratificado
En la técnica estratificada, los individuos se dividen en estratos o subgrupos en función de determinados criterios como el sexo, la edad, los ingresos o la profesión. El método estratificado garantiza la representación de cada uno de los subgrupos de la muestra.
Por ejemplo, si hay 100 empleadas y 50 empleados y la empresa quiere averiguar la proporción de sexos, dividirá a los empleados en dos subgrupos en función del sexo. Entonces, se pueden seleccionar alrededor de 50 empleadas y 25 empleados de los estratos.
4. Método de cluster
Al igual que el método estratificado, la técnica de conglomerados implica la división del grupo en subgrupos. La única diferencia es que en la técnica estratificada, todo el subgrupo se selecciona al azar. Por ejemplo, supongamos que hay varias oficinas en todo el país con un número similar de empleados en cada una de ellas. En lugar de ir a cada oficina, sólo se seleccionan 3-4 oficinas al azar para obtener los resultados deseados.
Muestreo no probabilístico
A diferencia del método probabilístico, en este método no se realiza una selección aleatoria, lo que significa que no todos los individuos pueden ser seleccionados.
Estos son los tipos de muestreo no probabilístico:
1. Método de conveniencia
En el método de conveniencia, los individuos que están fácilmente disponibles para el investigador forman parte de la muestra. La técnica es una forma fácil, rápida y barata de obtener datos. Por ejemplo, un profesor puede pedir a los alumnos que rellenen una encuesta justo después de la conferencia, ya que es la forma más conveniente de recoger información de todos los asistentes.
2. Método de muestreo voluntario
En el método de muestreo voluntario, las personas se presentan voluntariamente para participar en la encuesta en lugar de que el investigador seleccione a los participantes. Por ejemplo, un reportero de noticias pidió a los espectadores que fueran a la página web del canal de noticias y rellenaran una encuesta en línea.
3. Método intencional
En el método intencional, el investigador selecciona a los encuestados que son específicos para el tema de la investigación. Por ejemplo, un investigador quiere saber cómo trata la universidad a los estudiantes discapacitados, por lo que sólo selecciona a los estudiantes discapacitados para que rellenen la encuesta.
4. Método de bola de nieve
El método de bola de nieve se utiliza cuando es difícil encontrar encuestados. En este caso, un encuestado ayuda al investigador a ponerse en contacto con más individuos que pueden ayudar en la encuesta. Por ejemplo, si el investigador necesita averiguar los problemas que sufren las personas sin hogar, encuentra a una persona que puede ponerle en contacto con otras varias personas sin hogar.
Ventajas del muestreo
- Si el investigador tuviera que recopilar datos de toda la población, el coste sería muy elevado. El muestreo ayuda al investigador al reducir los costes asociados al proceso.
- Cuando los resultados deben obtenerse con mayor rapidez, es posible que no se pueda estudiar a toda la población. Por lo tanto, el muestreo puede ayudar a obtener un resultado aproximado en un periodo de tiempo más corto.
Contras del muestreo
- El investigador puede tener un sesgo en la selección de la muestra en función del pensamiento del investigador, lo que sesgará los resultados.
- Seleccionar una muestra adecuada de un conjunto de población puede ser una tarea difícil. Puede romper todo el proceso si se seleccionan datos de una muestra equivocada de la población.
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