Muestreo y técnicas de selección de muestras

Muestra

Se entiende por muestra al subconjunto de una población de mayor tamaño.

Población o universo

Al conjunto de todos los individuos o elementos que cumplen ciertas características.

Muestreo

Es el proceso de extracción de una muestra a partir de una población.

Inferencia

Es la interpretación del tratamiento estadístico de unos datos que acaba generalizando a toda la población.

Ventajas de utilización de muestras

• Coste reducido
• Mayor rapidez
• Mayor flexibilidad y mayores posibilidades de estudio
• Mayor control de calidad del proceso de recogida de datos

Técnicas de muestreo

La característica más importante de una muestra es que debe ser representativa de la población objeto de estudio para poder extrapolar los resultados a la población total. Los métodos para seleccionar una muestra son:

Probabilístico

Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de la muestra. Para ello, necesitaríamos una lista completa de toda la población.

No probabilístico

La elección de los individuos no depende de la probabilidad, sino del proceso de toma de decisiones del investigador. No tenemos una lista completa de todos los que forman la población.

Muestreo probabilístico

Aleatorio simple, sistemático, aleatorio estratificado, por conglomerados, polietápico.

Muestreo aleatorio simple

Es aquel en el que cada unidad de muestreo de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionada. A la probabilidad que tiene cada individuo de pertenecer a la muestra se le denomina fracción de muestreo: f = n/N. Para la selección de una muestra aleatoria simple, se enumeran previamente las unidades de la población de 1 a N y a continuación se selecciona n números distintos entre 1 y N utilizando algún procedimiento aleatorio (mediante una tabla de números aleatorios). Al usar el M.A.S nos aseguramos de tener una muestra representativa, de manera que la única fuente de error va a ser el azar.

Muestreo sistemático

Cuando los elementos de la población están ordenados en una lista, se puede muestrear de la siguiente forma: 1º se calcula la constante de muestreo k = N/n, 2º se elige aleatoriamente un número de arranque r entre 1 y k, donde k es la parte entera de N/n, 3º se le suma a r (primera unidad elegida) la constante k sucesivamente hasta completar el tamaño de la muestra.

Muestreo estratificado

Es cuando se desea asegurar la representatividad de determinados subgrupos o estratos de la población. Lo más fácil es seleccionar por separado distintas submuestras dentro de cada estrato. Los estratos han de definir subgrupos de población que sean internamente homogéneos con respecto a las características de interés y heterogéneos entre sí. El número de estratos L ha de ser reducido. Para la muestra estratificada de tamaño n, cuya suma es igual a N: 1º decidir el número de variables elegidas para la estratificación, 2º elegir las variables, escogiendo como primera la que más discrimina, 3º distribuir la muestra en cada estrato mediante afijación. Es necesario determinar el tamaño de la muestra de cada estrato, que es proporcional al tamaño del estrato correspondiente con respecto a la población total.

Muestreo por conglomeración

Los conglomerados acostumbran a ser agrupaciones naturales como hogares, hospitales, provincias, y sus diferencias deben ser máximas. En cada conglomerado debe haber unidades representativas de toda la población, sino se perdería información si solo cogiéramos algunos.

Muestreo polietápico

En muchas situaciones resulta más apropiado obtener la muestra final en diferentes etapas. En el polietápico, la población se divide en 2 grupos exhaustivos y mutuamente excluyentes, que forman la 1ª etapa. Cada una de ellas se desagrega en subgrupos o 2ª etapa y así sucesivamente hasta tener las unidades de análisis. Para la selección de unidades para cada etapa se hace por una técnica de muestreo diferente y la final será la resultante de aplicar sucesivamente cada una de estas técnicas.

Muestreo no probabilístico

Son aquellos en los que las unidades de análisis se recogen según criterios del investigador sin utilizar el azar. Por eso, no es posible estimar la probabilidad que tiene cada elemento de ser incluido en la muestra y no todos se incluyen. No garantiza la representatividad de la muestra y, por lo tanto, no permite realizar estimaciones inferenciales de la población. Hay diferentes tipos: por cuotas, por conveniencia, método bola de nieve.

Muestreo por conveniencia

Es la técnica comúnmente usada, consiste en seleccionar una muestra de la población por el hecho de que sea accesible. Esto no significa que los resultados de una muestra sean irrelevantes, pero pueden existir sesgos respecto a la población total y los lectores del estudio tendrán que confiar en los criterios de selección del investigador.