¿Qué es el muestreo probabilístico? Definición, Métodos
Publicado: 2021-11-22La investigación puede ser de varios tipos, como investigación de mercado, investigación científica, etc. Y cuando se va a realizar una investigación, una de las cosas importantes que se requieren son los datos. Los datos demuestran ser beneficiosos ya que conducen a la comprensión de la información confidencial de cualquier sujeto. A menudo, los datos se recopilan de diferentes fuentes y diferentes personas. Si la investigación se centra en un grupo de personas, la recopilación de datos de todos no es una tarea posible. En tales casos, se selecciona una muestra de personas para representar al grupo y ayudar en el proceso de investigación.
La muestra seleccionada debe representar bien al grupo para garantizar la extracción eficaz de conclusiones a partir de los resultados. Por lo tanto, la decisión de seleccionar el método de muestreo es bastante importante en el estudio de investigación. En términos generales, hay dos formas de muestreo, que son el muestreo probabilístico y el muestreo no probabilístico.
El método de muestreo probabilístico implica la selección aleatoria de muestras, mientras que, en el caso del método de muestreo no probabilístico, se utilizan métodos de selección no aleatorios para el muestreo.
El artículo se centrará en los métodos de muestreo probabilístico .
Antes de comprender el concepto del método de muestreo, es mejor tener una idea de lo que significa una muestra y una población.
- La población se refiere a todo el grupo de individuos para los cuales el investigador quiere sacar ciertas conclusiones.
- La muestra se refiere al grupo específico de personas o individuos recolectados de la población y se recopilan los datos.
- Se consideran varias características al definir una población, como la edad, la ubicación geográfica, los ingresos, etc.
- Con base en la investigación del estudio, la población objetivo debe definirse bien.
- Una buena muestra que represente a la población se vuelve difícil de formar cuando el tamaño de la población se considera demasiado grande.
- Términos utilizados en Métodos de muestreo
Algunos términos se utilizan principalmente en los métodos de muestreo, como el marco de muestreo y el tamaño de la muestra.
- Tamaño de la muestra: El tamaño de la muestra se refiere al tamaño de la muestra. Esto significa el número de individuos que se consideran dentro de una muestra. La inclusión de personas en una muestra depende de varios factores, como la variabilidad y el tamaño de la población. También depende del diseño de la investigación.
- Marco muestral: Se define como la lista de individuos que formarán la muestra real.
Tabla de contenido
Muestreo de probabilidad
El método de muestreo que selecciona una muestra de una población se conoce como muestreo probabilístico. Esto significa que la muestra se elige al azar o al azar. El proceso de este tipo de muestreo es más lento y costoso.
En el muestreo probabilístico, como la muestra se elige aleatoriamente por casualidad, cada miembro o individuo de cada población tiene la probabilidad de ser parte de la muestra. Eso significa que cada miembro tiene la posibilidad de ser seleccionado en la muestra.
Supongamos que cualquier usuario o investigador quiere realizar el estudio sobre un grupo de individuos que representarían las características de la población total. En ese caso, el método de muestreo probabilístico se considera la mejor opción.
Tipos de métodos de muestreo probabilístico
Los métodos de muestreo probabilístico se clasifican además en cinco tipos diferentes de métodos de muestreo.
1. Muestreo aleatorio simple
El primer grupo de métodos de muestreo es el método de muestreo aleatorio simple. En este método de muestreo, los miembros de una población tienen todas las mismas posibilidades de ser seleccionados.
El marco muestral debe ser toda la población real.
Las herramientas que puede utilizar en este método de muestreo son generadores de números aleatorios u otras herramientas que consideren técnicas basadas en el azar.
- Ejemplo de muestreo aleatorio simple
Suponga que se va a elegir una muestra de 100 empleados de un grupo de empleados de una organización. En ese caso, los números del 1 al 100 se pueden distribuir aleatoriamente entre los empleados. Luego, a través de un generador de números aleatorios, se seleccionan 100 números de los números distribuidos.
2. Muestreo sistemático
El proceso del método de muestreo es similar al muestreo aleatorio simple. Sin embargo, este método se considera un proceso más sencillo que el método mencionado anteriormente. En este método, cada miembro dentro de una población se enumera con una entidad numérica. Sin embargo, los números que se asignan a los individuos no se eligen al azar. En cambio, se les dan números a intervalos regulares.
- Ejemplo de muestreo sistemático
Supongamos que se van a seleccionar 20 números de individuos de un grupo de 100 personas. En tales casos, cuando aplicamos el muestreo sistemático, los números se asignan a los individuos de manera sistemática. Al seleccionar a los individuos, se selecciona un número aleatorio al principio. Una vez que se decide el número inicial, el siguiente número continúa en ciertos intervalos, como 8, 18, 28, etc. Asimismo, las 20 personas se pueden seleccionar de manera sistemática.
Al utilizar la técnica de muestreo sistemático, se debe tener en cuenta que no debe existir ningún patrón oculto en la lista de individuos.
3. Muestreo estratificado
A diferencia de los métodos discutidos anteriormente, en este método, la población se divide al principio en subpoblaciones. A medida que la población se divide, estos pequeños grupos se vuelven importantes de alguna manera. El muestreo estratificado ayuda a obtener conclusiones más específicas relacionadas con el estudio. Esto se debe a que el método garantiza que cada subgrupo esté representado adecuadamente en la muestra considerada durante el muestreo.
El proceso comienza con la división de la población en subgrupos o estratos definidos. Estos subgrupos pueden formarse en función de características como la edad, el trabajo, el salario, etc. Una vez dividida, en función de la población objeto de estudio, se puede aplicar cualquier método de muestreo para formar una muestra representativa de cada subpoblación.
4. Muestreo por conglomerados
El método de muestreo por conglomerados incluye la formación de una subpoblación a partir de una población mayor. La única diferencia entre el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados es que cada subgrupo generado debe tener características similares entre sí. Como hay características similares presentes en cada subgrupo, puede seleccionar todo el subgrupo al azar en lugar de muestrear individuos de los subgrupos. Para reducir el costo, los estadísticos pueden seleccionar este tipo de método.
Las muestras de conglomerados forman "bolsillos" para las unidades muestreadas en lugar de distribuir la muestra entre toda la población. Esto reduce los costos de las operaciones involucradas en las cobranzas. Puede haber otra razón por la que se debe utilizar el muestreo por conglomerados. Esto se debe a que, en el caso de otros métodos de muestreo, la lista de unidades de la población podría no estar disponible. Por otro lado, en el caso del muestreo por conglomerados, la lista de conglomerados se puede crear fácilmente o está disponible.
Sin embargo, el muestreo por conglomerados tiene un inconveniente, ya que es menos eficiente que el método de muestreo aleatorio simple. Debido a esto, la encuesta debe realizarse para una gran cantidad de conglomerados de tamaños más pequeños en lugar de encuestar una pequeña cantidad de conglomerados de tamaños más grandes. Otro inconveniente del método de muestreo por conglomerados que se ha informado es que no hay control sobre el tamaño final de la muestra.
5. Muestreo multietapa
El método es casi similar al método de muestreo por conglomerados. Sin embargo, la diferencia radica en formar una muestra en la que se selecciona una muestra de cada conglomerado en lugar de todo el conglomerado. Hay dos etapas presentes en este método de muestreo. En la primera etapa, se identifica una gran cantidad de conglomerados y luego se seleccionan. La segunda etapa del método incluye la selección de unidades de los conglomerados creados. Esto se puede hacer mediante el uso de cualquiera de los tipos de métodos de muestreo probabilístico. Por lo tanto, en el proceso de selección de etapas múltiples, los conglomerados formados son las unidades primarias de muestreo, es decir, la UPM.
Por el contrario, las unidades que están presentes dentro del conglomerado se denominan unidades secundarias de muestreo. Más etapas de muestreo pueden estar presentes en este tipo de método de muestreo. En esos casos, se seleccionan unidades de muestreo terciarias y el proceso continúa hasta que se forma la muestra final.
Ventajas del muestreo probabilístico
Los métodos de muestreo probabilístico consisten en diferentes técnicas que proporcionan diferentes beneficios. El método único tiene su ventaja única. La lista de ventajas se ha mencionado a continuación .
- El método de muestreo por conglomerados es bastante fácil de usar y conveniente.
- El método de muestreo aleatorio simple conduce a la creación de muestras que pueden representar a toda la población.
- El método de muestreo estratificado conduce a la creación de capas de la población que representan a toda la población.
- Las muestras se pueden formar fácilmente sin usar ninguna herramienta para la generación de números aleatorios en los métodos de muestreo sistemático.
Conclusión
El muestreo probabilístico es un tipo de método de muestreo que ayuda a seleccionar una muestra de una población. Uno de los objetivos importantes en la selección de una muestra a través del muestreo probabilístico es minimizar los errores de muestreo para las estimaciones. Además, debe tenerse en cuenta que el costo de la encuesta debe reducirse junto con el tiempo necesario para realizar una encuesta. En este artículo, discutimos los diferentes métodos que se incluyen en el muestreo probabilístico.
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