Fundamentos del Muestreo Estadístico: Conceptos Clave y Métodos Aplicados

Conceptos Fundamentales en Muestreo Estadístico

El muestreo estadístico es una herramienta esencial en la investigación, permitiendo obtener información valiosa sobre una población a partir de un subconjunto de sus elementos. A continuación, se detallan los conceptos y métodos más relevantes.

Definiciones Básicas

UNIVERSO: Es el conjunto de todos los elementos, objetos, personas o sucesos, tanto finitos como infinitos, a los que pertenece una población de interés. Representa la totalidad de lo que se desea estudiar.

MUESTRA: Es un subconjunto de personas, objetos o sucesos del cual se recolectan datos y que forma parte del universo. La muestra debe ser representativa para que las conclusiones obtenidas puedan generalizarse al universo.

Tipos de Muestreo

Muestreo Aleatorio Simple

En el muestreo aleatorio simple, se extrae una serie de unidades de un universo por sorteo. Para su aplicación, se deben seguir los siguientes pasos:

• Fijar el número de personas o unidades para la muestra.
• Esta muestra debe representar una combinación en un universo amplio.
• Listar todos los elementos de la población.
• Decidir el tamaño de la muestra.
• Usar tablas o números aleatorios para la selección.
• Los elementos listados deben poseer un número de identificación.

Es el método más simple y permite inferir el coeficiente de evaluación.

Muestreo Compensado

Esta técnica se aplica cuando se conoce el valor medio que alcanza una de las características estudiadas en el universo. Al obtener la muestra, es muy poco probable que la media de sus pesos sea igual a la media conocida del universo.

Muestreo Estratificado

El muestreo estratificado se utiliza cuando el universo no es homogéneo, sino que está formado por estratos diferentes.

¿Qué es un Estrato?

Un ESTRATO se define como un grupo homogéneo de individuos que, a su vez, son heterogéneos entre diferentes grupos (por ejemplo, Hombres y Mujeres).

Tipos de Muestreo Estratificado

• Bernoulli: Se realiza el muestreo sin tener en cuenta los estratos.
• Lexis: En este método, solo se muestrea un estrato en representación de todos.
• Poisson: Se realiza la elección de la muestra de forma independiente para cada estrato, utilizando el procedimiento más oportuno (sorteo, tablas, sistemáticos).

Razones para Utilizar el Muestreo Estratificado

• Reduce la variación de los resultados de la muestra respecto a la población total, obteniendo una mayor precisión en las estimaciones.
• Permite usar diferentes métodos de muestreo y fracciones de muestreo diversas en distintos estratos de la población.
• Se acomoda a subpoblaciones específicas.

Muestreo por Cuotas con Entrevista

Este método se aplica cuando no existe o no se puede formar una muestra por estratos. Sin embargo, como se conoce la composición por estrato del universo en porcentaje, la encuesta se realiza mediante entrevista directa.

Inconvenientes del Muestreo por Cuotas con Entrevista

• No pueden aplicarse las fórmulas estadísticas para hallar, por ejemplo, el error muestral.
• Existe el peligro de que los entrevistadores elijan solo a personas que conozcan, introduciendo sesgos.

Para obviar estos problemas, se utiliza el muestreo de ruta, que consiste en fijar a cada entrevistador un itinerario definido.

Muestreo por Conglomerados (Clusters)

En el muestreo por conglomerados, las unidades de la muestra son compuestas y de talla superior. Se pueden realizar por procedimientos básicos (sorteo, tablas, etc.). Una vez obtenidos los conjuntos de muestra, se puede encuestar a todos los individuos que comprenden cada cluster.

Muestreo por Conglomerados y de Extracción Sucesiva

Las unidades de la muestra no son simples, sino compuestas o colectivas. Se puede realizar por procedimientos básicos como sorteo, tablas o sistemático. Luego de observar, se puede:

1. Realizar una encuesta a todos los individuos dentro de los conglomerados seleccionados.
2. Realizar otra muestra con referencias a cada cluster para elegir unidades que representen a los clusters.

La ventaja de este muestreo es que ahorra la dificultad y el gasto de obtener censos completos, y concentra los puntos de la entrevista, optimizando recursos.

Muestreo Sucesivo

El muestreo sucesivo implica realizar una muestra nueva completa en cada intervalo de tiempo, lo que sería el procedimiento más exacto. Alternativamente, se puede utilizar la misma muestra inicial en todos los sondeos sucesivos. Este último es un procedimiento económico, pero presenta la dificultad de la posible desaparición de elementos de la muestra con el tiempo.

Se puede seguir un camino intermedio, renovando solo en su mitad, tercera o cuarta parte la muestra en cada periodo.

Muestreo Teórico

El muestreo teórico está orientado en la hipótesis. Se parte de la previsión anticipada de tablas para formar los datos y el análisis a efectuar. El muestreo se dirige a tener un número necesario para todos los tipos de datos exigidos por la tabla. Este tipo de muestreo puede no permitir la generalización a una población más amplia que la muestra estudiada.

Muestra Opinativa o Estratégica

Este tipo de muestreo se utiliza en muestras de conjuntos, especialmente cuando los elementos son reducidos y diversos. En estos casos, se realiza la extracción de una muestra razonada, basada en el juicio del investigador.

Error Muestral Estadístico

El error muestral estadístico nos ayuda a establecer el intervalo de confianza dentro del cual nos movemos en la muestra, proporcionando una medida de la precisión de nuestras estimaciones.

Factores del Error Muestral

1. Amplitud del universo (finito o infinito): Los universos finitos son aquellos con 100.000 unidades o menos, e infinitos los que exceden esta cantidad.
2. Tamaño (n) de la muestra: El tamaño de la muestra es, en la fórmula del error, un dato que nos proporcionan o que elegimos en función de la precisión deseada.