Métodos de Muestreo Probabilístico: Selección y Aplicación

Métodos de Muestreo Probabilístico

El muestreo probabilístico es fundamental en la investigación para obtener resultados representativos de una población. A continuación, se detallan varios métodos:

Muestreo Aleatorio Simple

Características: Se selecciona una muestra de tamaño “n” de una población de “N” unidades. Cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de “n/N”.

Ventajas:

• Sencillo y de fácil comprensión.
• Cálculo rápido de medias y varianzas.
• Existen paquetes informáticos para analizar los datos, ya que se basa en la teoría estadística.

Desventajas:

• Requiere poseer de antemano un listado completo de toda la población.
• Cuando se trabaja con muestras pequeñas, es posible que no represente a la población adecuadamente.

Muestreo Aleatorio Sistemático

Características: Se elige un individuo al azar y, a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.

Ventajas:

• Fácil de aplicar.
• No siempre es necesario tener un listado de toda la población.
• Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura la cobertura de unidades de todos los tipos.

Desventajas:

• Si la constante del muestreo está asociada con el fenómeno de interés, las estimaciones obtenidas a partir de la muestra pueden contener sesgo de selección.

Muestreo Aleatorio Estratificado

Características: Resulta conveniente estratificar la muestra según ciertas variables de interés. Para ello, se debe conocer la composición estratificada de la población objetivo y realizar un muestreo. Una vez calculado el tamaño muestral apropiado, se reparte de manera proporcional entre los distintos estratos definidos en la población usando una simple regla de tres.

Ventajas:

• Tiende a asegurar que la muestra presente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas.
• Se obtienen estimaciones más precisas.
• Su objetivo es conseguir una muestra lo más semejante posible a la población en lo que a la(s) variable(s) estratificada(s) se refiere.

Desventajas:

• Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.

Procedimiento General para Muestras Aleatorias

1. Listar todos los elementos de la población y asignarles números consecutivos del 1 al N (base total de la muestra).

2. Decidir el tamaño de la muestra deseado, previa fijación del nivel de confianza y error.

3. Usar una tabla de números aleatorios y elegir diferentes números que caigan entre el 1 y N.

4. Los elementos listados en la población que tienen asignados estos números al azar forman la muestra.

Utilización de Tablas de Números Aleatorios

Las tablas de números aleatorios son listas de números extraídos al azar. Los más conocidos son los de Fisher y Yates. Se pueden elegir de varias maneras:

Método de Selección

1. Seguidamente y empezando por una columna de la tabla de números inferiores al universo hasta completar los que se necesitan para la muestra.

2. Si se da el caso de que un mismo número salga repetido, no se toma en cuenta y se saca otro.

1.1 Muestreo Aleatorio Simple con Tablas

Conviene usarla cuando hay un universo pequeño de personas. Es por medio de un sorteo riguroso una serie de unidades del universo. La dificultad que se presenta es que se pueda insacular la unidad que se vaya sacando, lo que influye en la probabilidad de salir las demás unidades en las restantes extracciones. Este sistema es difícil cuando la población, el universo, es muy amplio.

1.2 Muestreo Aleatorio Sistemático con Tablas

Simplifica la elección de las tablas. Se elige al azar una primera unidad de la muestra inferior al coeficiente de elevación. Las restantes se obtienen usando a dicho número el coeficiente de elevación sucesivamente hasta obtener las tablas y los números necesarios para la muestra.

Este procedimiento para aplicarlo exige que la base de la muestra no presente ninguna ordenación que coincida con el coeficiente de elevación (por ejemplo, de 10 en 10).

Un problema que presenta es el modelo de sustituir las unidades llamadas vacías (individuos que no se encuentran, viviendas no ocupadas). Solución: realizar una nueva elección sistemática para todas las unidades vacías.

Otras Técnicas de Muestreo No Convencionales

Existen otras formas de seleccionar muestras que, si bien no siempre son probabilísticas en el sentido estricto, pueden ser útiles en contextos específicos:

• Formación de la muestra con todos los individuos cuyo nombre empiece por una letra específica del alfabeto.
• Formación de la muestra con los que hayan nacido en determinados días del año.
• Elección por la última o las dos últimas cifras de un número que tengan asignados los elementos de la muestra en la base de esta.