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Etapa 2. Elige las características para la estratificación

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Etapa 2. Elige las características para la estratificación

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Etapa 3. Realiza la estratificación por múltiples características

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Etapa 3. Realiza la estratificación por múltiples características

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Etapa 4. Separa la población en estratos

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Etapa 4. Separa la población en estratos

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Etapa 5. Decide el tamaño de la muestra para cada estrato

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Etapa 5. Decide el tamaño de la muestra para cada estrato

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Etapa 6. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato

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Etapa 6. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato

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¿Sabes cómo hacer un muestreo estratificado? ¡En este artículo te presentaremos cómo lograrlo de la forma más sencilla!

Consideremos una situación en la que un equipo de investigación busca opiniones sobre religión entre varios grupos de edad.

En lugar de recopilar comentarios de 127.5 millones de ciudadanos en México, el equipo puede seleccionar muestras aleatorias de alrededor de 10,000 personas para realizar la investigación.

Estos 10,000 ciudadanos se pueden dividir en estratos según su edad, es decir, en grupos de 18 a 29 años, de 30 a 39 años, de 40 a 49 años, 50 a 59 años y 60 o más. Cada estrato tendrá miembros distintos y, por supuesto, de igual manera el número de miembros será diferente.

Ahora te lo explicaremos paso por paso.

¿Qué es un muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico mediante el cual se puede ramificar toda una población en múltiples grupos homogéneos no superpuestos (estratos) y elegir aleatoriamente a miembros finales de los diversos estratos para realizar la investigación.

Los miembros de cada uno de estos grupos deben ser distintos para que todos los miembros de todos los grupos tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.

La edad, las divisiones socioeconómicas, la religión, los logros educativos y otras clasificaciones de este tipo son los que se incluyen en el muestreo estratificado.

Los investigadores y estadísticos utilizan el muestreo estratificado para analizar las relaciones entre dos o más estratos. Como este muestreo implica capas múltiples o estratos, es crucial calcular los estratos antes de calcular el valor de la muestra.

Además, el muestreo estratificado beneficia a los investigadores con la reducción de costos y con una mejor eficiencia.

Tipos de muestreo estratificado

Ahora te presentaremos los diversos tipos de muestreo estratificado que existen:

Muestreo estratificado proporcional:

En este enfoque, cada tamaño de muestra de estrato es directamente proporcional al tamaño de la población total. Eso significa que cada muestra de estratos tiene la misma fracción de muestreo.

Fórmula de muestreo aleatorio estratificado proporcional: nh = ( Nh / N ) * n

nh= Tamaño de la muestra del estrato h

Nh= Tamaño de la población en relación con el estrato h

N= Tamaño de toda la población

N= Tamaño de la muestra completa

Si tienes 4 estratos con 500, 1000, 1500, 2000, etc., y la organización de investigación selecciona ½ como fracción de muestreo. Un investigador debe seleccionar, 250, 500, 750, 1000 miembros del estado respectivo.

Independientemente del tamaño de la muestra de la población, la fracción de muestreo seguirá siendo uniforme en todos los estratos.

Muestreo estratificado desproporcional:

La fracción de muestreo es el principal factor de diferenciación entre el muestreo estratificado proporcional y el desproporcional. En un muestreo desproporcional, cada estrato tiene una fracción de muestreo diferente.

El éxito de este método de muestreo depende de la precisión del investigador en la asignación de fracciones. Si las fracciones asignadas no son precisas, los resultados pueden estar sesgados debido a los estratos sobrerrepresentados o subrepresentados.

¿Cómo hacer un muestreo estratificado fácilmente?

A continuación te presentaremos 6 pasos para que aprendas cómo hacer un muestreo estratificado de forma fácil y efectiva:

1.- Define a tu público objetivo

Al igual que otros métodos de muestreo probabilístico, debe comenzar por definir claramente la población de la que se tomará la muestra.

2. Elige las características para la estratificación

También debe elegir la característica que utilizarás para dividir tus grupos. Esta elección es muy importante, ya que dado que cada miembro de la población sólo puede colocarse en un subgrupo, la clasificación de cada sujeto en cada subgrupo debe ser clara y evidente.

3. Realiza la estratificación por múltiples características

Puedes elegir estratificar por múltiples características diferentes a la vez, siempre y cuando puedas emparejar claramente cada sujeto con un subgrupo exactamente. En este caso, para obtener el número total de subgrupos, se multiplica el número de estratos de cada característica.

Por ejemplo, si se estratifica por raza e identidad de género, utilizando cuatro grupos para la primera y tres para la segunda, se tendrían 4 x 3 = 12 grupos en total.

4. Separa la población en estratos

A continuación, recopila una lista de todos los miembros de la población y asigna a cada uno de ellos un estrato.

Debes asegurarte de que cada estrato es mutuamente excluyente (es decir, que no haya solapamiento entre ellos), pero que juntos contengan a toda la población.

5. Decide el tamaño de la muestra para cada estrato

En primer lugar, debes decidir si quieres que tu muestra sea proporcional o desproporcionada.

A continuación, puedes decidir el tamaño total de la muestra. Debe ser lo suficientemente grande como para garantizar que pueda sacar conclusiones estadísticas sobre cada subgrupo.

Si conoces el y el nivel de confianza deseados, así como el tamaño estimado y la margen de error desviación estándar de la población con la que trabajas, puedes utilizar una calculadora de tamaño de muestra para estimar las cifras necesarias.

6. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato

Por último, debes utilizar otro método de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple o el sistemático para tomar una muestra dentro de cada estrato.

Si se hace correctamente, la aleatoriedad inherente a estos métodos te permitirá obtener una muestra representativa de ese subgrupo concreto.

Ejemplo de muestreo estratificado

Ahora que ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado, a continuación te mostraré un ejemplo clásico:

Digamos que a 100 (Nh) estudiantes de una escuela de 1000 (N) estudiantes se les hacen preguntas sobre su materia favorita. Es un hecho que estudiantes de primer grado tendrán diferentes preferencias que los estudiantes de quinto grado.

Para que la encuesta arroje resultados precisos, la manera ideal es dividir cada grado en varios estratos.

Aquí hay una tabla del número de estudiantes en cada grado:

Calcula la muestra de cada grado utilizando la fórmula de muestreo estratificado:

Muestra estratificada (n1) = 100/1000 * 150 = 15

Muestra estratificada (n2) = 100/1000 * 250 = 25

Muestra estratificada (n3) = 100/1000 * 300 = 30

Muestra estratificada (n4) = 100/1000 * 200 = 20

Muestra estratificada (n5) = 100/1000 * 100 = 10

Ventajas del muestreo aleatorio estratificado

Algunas ventajas de utilizar el muestreo aleatorio estratificado son:

1. Garantizar la diversidad de la muestra

Un muestreo estratificado incluye sujetos de cada subgrupo, lo que garantiza que refleja la diversidad de su población. Aunque no ocurre en todos los casos, es posible que esto no ocurra cuando se utilizan otros métodos, como el muestreo aleatorio simple .

2. Garantizar una varianza similar

Si quieres que los datos recogidos de cada subgrupo tengan un nivel de varianza similar, necesitas un tamaño de muestra similar para cada subgrupo.

Con otros métodos de muestreo, podrías acabar con un tamaño de muestra bajo para ciertos subgrupos porque son menos comunes en la población general.

3. Reduce la varianza global de la población

Aunque su población global puede ser bastante heterogénea, puede ser más homogénea dentro de ciertos subgrupos.

Por ejemplo, si estás estudiando cómo afecta un nuevo programa de escolarización a las puntuaciones de los niños en los exámenes, tanto sus puntuaciones originales como cualquier cambio en las puntuaciones estarán probablemente muy correlacionadas con los ingresos familiares. Es probable que las puntuaciones se agrupen por categoría de ingresos familiares.

En este caso, el muestreo estratificado permite obtener medidas más precisas de las variables que deseas estudiar, con una menor varianza dentro de cada subgrupo y, por tanto, para la población en su conjunto.

4. Permite una variedad de métodos de recolección de datos

A veces puede ser necesario utilizar diferentes métodos de recolección de datos de diferentes subgrupos.

Por ejemplo, para reducir el coste y la dificultad de tu estudio, puedes querer tomar muestras de sujetos urbanos yendo de puerta en puerta, pero de sujetos rurales utilizando el correo electrónico.

5. Mejor precisión en los resultados

El muestreo estratificado ofrece una alta precisión en los resultados, en comparación con otros métodos probabilísticos como el muestreo por conglomerados , el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático .

Sin embargo, esto dependerá de la distinción de varios estratos, es decir, los resultados tendrán un nivel de precisión elevado si todos los estratos son sumamente diferentes.

6. Facilidad de implementación

Es un método fácil de aprender e implementar para los equipos de investigación debido a la exactitud de la naturaleza de esta técnica de muestreo.

7. Es conveniente para muestras pequeñas

Gracias a la precisión estadística de este método, los tamaños de muestra pequeños también pueden ofrecer a los investigadores resultados muy útiles.

Sin embargo, esta técnica de muestreo puede cubrir a la población total ya que los investigadores tienen la oportunidad de dividir de manera correcta los estratos.

¿Cuándo utilizar el muestreo estratificado?

Para utilizar el muestreo estratificado, es necesario poder dividir la población en subgrupos mutuamente excluyentes y exhaustivos. Esto significa que cada miembro de la población puede clasificarse de forma clara en un subgrupo.

El muestreo estratificado es la mejor opción entre los métodos de muestreo probabilístico cuando se considera que los subgrupos tendrán valores medios diferentes para la(s) variable(s) que se están estudiando.

Por lo tanto, puedes considerar el uso de la técnica de muestreo estratificado si...

Hay un amplio espacio para dividir a toda la población en estratos homogéneos.

La población objetivo es heterogénea y algunos subgrupos son extremadamente diferentes a los otros.

El análisis comparativo de los estratos es lo que estás buscando.

¿Ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado y cuáles son los elementos más importantes que debes tener en cuenta? Esperamos que te haya quedado más claro con este artículo.

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Aprende paso a paso cómo hacer un muestreo estratificado y los tipos que existen. Conoce sus ventajas y métodos en que puede ser utilizado.

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VENTAJA - Mejor precisión en los resultados

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VENTAJA - Mejor precisión en los resultados

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El muestreo estratificado ofrece una alta precisión en los resultados, en comparación con otros métodos probabilísticos como el muestreo por conglomerados, el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático.

Sin embargo, esto dependerá de la distinción de varios estratos, es decir, los resultados tendrán un nivel de precisión elevado si todos los estratos son sumamente diferentes.

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DESVENTAJAS - No es conveniente para muestras grandes

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DESVENTAJAS - No es conveniente para muestras grandes

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Gracias a la precisión estadística de este método, los tamaños de muestra grandes no pueden ofrecer a los investigadores resultados muy útiles.

Sin embargo, esta técnica de muestreo puede cubrir a la población  total  ya que los investigadores tienen la oportunidad de dividir de manera correcta los estratos.

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Estratos 1, 2, 3, 4, 5

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Etapa 2. Identificar un marco de muestreo actual de la población objetivo

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Etapa 2. Identificar un marco de muestreo actual de la población objetivo

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Etapa 3. Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, cobertura múltiple y la agrupación.

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Etapa 3. Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, cobertura múltiple y la agrupación.

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Etapa 4. Asignar un número a cada elemento de la población.

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Etapa 4. Asignar un número a cada elemento de la población.

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Etapa 5. Determina el tamaño de la muestra.

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Etapa 5. Determina el tamaño de la muestra.

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Etapa 6. Seleccionar al azar el número específico de elementos de la población dependiendo el método que puede ser: Lotería, Sorteo o Tabla de Números Aleatorios

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Etapa 6. Seleccionar al azar el número específico de elementos de la población dependiendo el método que puede ser: Lotería, Sorteo o Tabla de Números Aleatorios

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1. Representatividad: Al seleccionar aleatoriamente los elementos de la población, se obtiene una muestra que tiende a ser representativa de la población en su conjunto.

2. Simplicidad: Es una técnica sencilla de implementar, especialmente en poblaciones pequeñas.

3. Cálculos estadísticos: Los cálculos estadísticos y la inferencia son más directos, ya que se pueden utilizar fórmulas estándar para estimar parámetros y calcular intervalos de confianza.

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1. Ineficiente para grandes poblaciones: En poblaciones grandes, seleccionar una muestra aleatoria simple puede ser costoso y requerir más tiempo, especialmente si se necesita una muestra grande.

2. Sesgo de no respuesta: Si algunos elementos de la muestra seleccionada no responden a la encuesta o estudio, puede introducir sesgos en los resultados.

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Ejemplo donde se usa muestreo aleatorio simple

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Ejemplo donde se usa muestreo aleatorio simple

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Bibliografía

Godoy, F. (2022, junio 14). ¿Cómo se realiza un muestreo aleatorio simple? Tesis y Másters Argentina. https://tesisymasters.com.ar/muestreo-aleatorio-simple/

Muestreo aleatorio simple. (s/f). Juntadeandalucia.es. Recuperado el 5 de junio de 2023, de http://www.juntadeandalucia.es/averroes/centros-tic/14002996/helvia/aula/archivos/repositorio/250/295/html/estadistica/muestreointro.htm

Ochoa, C. (2015, abril 8). Muestreo probabilístico: muestreo aleatorio simple. Netquest.com. https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-probabilistico-muestreo-aleatorio-simple

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Etapa 1. Desarrollar una audiencia estructural definida

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Etapa 1. Desarrollar una audiencia estructural definida

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Etapa 2. Determinar el tamaño de la muestra ideal

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Etapa 2. Determinar el tamaño de la muestra ideal

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Etapa 3. Asignar un número a cada miembro de la muestra

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Etapa 3. Asignar un número a cada miembro de la muestra

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Angie Tatiana Mendoza Triana
Jesús Laverde Murillo
Sergio Alexander Medina Olivares
Sergio Daniel Ochoa

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Etapa 2. Determinar el tamaño de la muestra deseada

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Etapa 2. Determinar el tamaño de la muestra deseada

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Etapa 3. Identificar un marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de la población objetivo

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Etapa 3. Identificar un marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de la población objetivo

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Hacer los ajustes cuando sea necesario para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y la agrupación

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Etapa 5. Determinar el número de grupos que se seleccione

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Etapa 5. Determinar el número de grupos que se seleccione

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Esto se puede hacer dividiendo el tamaño de la muestra por el número promedio estimado de elementos de la población en cada grupo.En la medida en que la homogeneidad y la heterogeneidad de los grupos sean diferentes a la de la población, el número del grupo aumenta e incrementa la precisión. Por otra parte, si las diferencias aumentan, la precisión disminuye.

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Etapa 6. Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

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Etapa 6. Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

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1. Si los grupos están definidos geográficamente, el muestreo por conglomerados requiere
menos tiempo, dinero y mano de obra.
2. El muestreo por conglomerados no requiere de un marco
de muestreo de todos los elementos de la población objetivo.
3. Uno puede estimar características de los grupos
como el de la población.
4. El muestreo por conglomerados permite muestreos posteriores
debido a que los grupos incluidos en la muestra son elementos agregados.

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1. Una muestra por conglomerados puede no ser la más representativa de la población
como es el caso de una muestra aleatoria simple del mismo tamaño de la muestra.
2. El muestreo por conglomerados hace aún más complejo
el análisis de datos e interpretación de los resultados.
3. Las variaciones en las muestras tienden a ser mucho más altas que
en las del muestreo aleatorio simple.

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Un grupo de investigadores quiere conocer las características de las personas que trabajan en el sector empresarial.
Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Se selecciona a todos los empleados de empresas de un mismo país como población objetivo. Cada empresa será un conglomerado.

Se calcula que de las 2457 empresas que hay en el país se necesitarán 62 conglomerados para elaborar la muestra.

Se realiza una lista de las empresas.

Se seleccionan 62 empresas al azar y con un muestreo aleatorio simple se escoge a 30 empleados de cada una.

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Etapa 4. Decide cuál será el intervalo de esta muestra.

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Etapa 4. Decide cuál será el intervalo de esta muestra.

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Francisco Coll Morales

Actualizado el 1 enero 2021

https://economipedia.com/definiciones/muestreo-por-conglomerados.html
22 de abr de 2011
https://es.slideshare.net/mikemfct/muestreo-por-conglomerados
https://economipedia.com/definiciones/muestreo-por-conglomerados.html
Muestreo por conglomerados. Jun 05, 2023
https://explorable.com/es/muestreo-por-conglomerados

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Etapa 5. El investigador debe seleccionar miembros que cumplan con este criterio

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Etapa 5. El investigador debe seleccionar miembros que cumplan con este criterio

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Etapa 6. Se debe elegir un número de manera aleatoria como miembro inicial (r)  de la muestra, y este intervalo se agregara al número aleatorio para seguir agregando miembros  r, r+i, r+2i.

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Etapa 6. Se debe elegir un número de manera aleatoria como miembro inicial (r)  de la muestra, y este intervalo se agregara al número aleatorio para seguir agregando miembros  r, r+i, r+2i.

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¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático para tu próxima investigación? ¡Muy fácil! ¿Recuerdas cuando en la escuela, al seleccionar al capitán de los equipos deportivos, la mayoría de nuestros entrenadores nos pedían que nos llamáramos con números del 1 al 5 (1-n) y los estudiantes con un número aleatorio decidido por el entrenador eran los que eran nombrados como capitanes de los equipos?

Hacer esto en realidad hacía que la selección no fuera estresante, tanto para el entrenador como para nosotros. El muestreo sistemático es una implementación de la mismísima técnica de la probabilidad. Con este método de muestreo siempre hay una oportunidad igual para que cada miembro de una población sea seleccionado.

Por ejemplo, si una ONG busca formar un muestreo sistemático de 500 voluntarios de una población de 5000, puede seleccionar a cada décima persona de la población (esto es básicamente de lo que se trata el muestreo sistemático).

Otras técnicas probabilísticas de muestreo, como el muestreo por conglomerados y el muestreo aleatorio estratificado pueden llegar a ser poco organizados y laboriosos, y es por eso que muchas veces los investigadores prefieren realizar un muestreo sistemático o aleatorio simple para obtener mejores resultados de muestreo.

El muestreo sistemático consume menos tiempo que el resto, ya que requiere la selección del tamaño de la muestra y la identificación del punto de partida, y además, este debe continuar en intervalos regulares (para formar la muestra).

¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático? ¡Sigue estos pasos!

Es necesario desarrollar una audiencia estructural definida para que el investigador comience a trabajar en el aspecto del muestreo.

El investigador a cargo debe determinar el tamaño de la muestra ideal, es decir, cuántas personas de la población completa se van a elegir.

La clave para obtener resultados precisos razonables y prácticos es tener una audiencia grande.

Una vez que se decida el número de tamaño de la muestra, se debe asignar un número a cada miembro de la muestra.

Decide cuál será el intervalo de esta muestra. Este es básicamente la distancia estándar entre los elementos.

El ejemplo mencionado anteriormente sugiere que el intervalo de muestra debe ser 10, que es el resultado de la división de 5000 (N= tamaño de la población) y 500 (N = tamaño de la muestra) (i) = N/n = 5000/500 = 10

El investigador debe seleccionar miembros que cumplan con este criterio. En este caso sería una persona de cada 10.

Se debe elegir un número de manera aleatoria como miembro inicial (r) de la muestra, y este intervalo se agregara al número aleatorio para seguir agregando miembros r, r+i, r+2i etc. que serán elementos de la muestra.

Una vez que sabes cómo realizar un muestreo sistemático, te darás cuenta de que es una excelente opción para tu próxima investigación.

Ventajas del muestreo sistemático

Es extremadamente simple y conveniente para los investigadores crear, conducir y analizar las muestras.

Como no es necesario enumerar a cada miembro de la muestra, el muestreo sistemático es mejor para representar a una población de manera más rápida y sencilla.

Las muestras creadas se basan en la selección de miembros libre de favoritismos.

En los otros métodos de muestreo hay posibilidades de que los conglomerados creados sean altamente sesgados, y esto comúnmente no sucede en el muestreo sistemático, ya que los miembros se encuentran a una distancia fija el uno del otro.

El factor de riesgo involucrado en este método de muestreo es extremadamente mínimo.

En caso de que hayan diversos miembros de una población, el muestreo sistemático puede ser beneficioso debido a la distribución uniforme de los miembros que son seleccionados para formar una muestra.

Te comparto algunas consideraciones para tener el mejor muestreo .

¿Cuando utilizar el muestreo sistemático?

Si ya sabes cómo realizar un muestreo sistemático, te será más fácil saber cuando utilizarlo. Por ejemplo, si deseas formar una muestra de 500 personas de una población de 5000, este es un ejemplo claro de cuándo utilizar el muestreo sistemático. Por supuesto, en este caso tendrías que numerar a cada una de las personas de la población.

Una vez que hayas terminado de numerar a las personas, el investigador podría seleccionar un número al azar, por ejemplo, el 5. El 5to individuo será el primero en ser parte de la muestra sistemática, después de eso, el décimo miembro se agregará la muestra y así sucesivamente hasta llegar al 4995.

Estas son otras cuatro situaciones en las cuales puedes utilizar el muestreo sistemático:

Restricciones presupuestarias: en comparación con otros métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, esta técnica de muestreo es la más adecuada para situaciones en las que existen restricciones de presupuesto.

Implementación sin complicaciones: como el muestreo sistemático depende de los intervalos de muestreo definidos para decidir la muestra, es sencillo para los investigadores administrar muestras de tamaños mas grandes. Esto se debe a que el tiempo invertido en la creación de muestras es mínimo y el costo invertido también está restringido debido a la naturaleza periódica del muestreo sistemático.

Ausencia de patrón de datos: hay ciertos datos que no tienen un arreglo en su lugar. Esta información puede analizarse de manera imparcial utilizando el muestreo sistemático.

Bajo riesgo de manipulación de datos en la investigación: El muestreo sistemático es altamente productivo cuando se realiza una investigación sobre un tema amplio, especialmente cuando existe un riesgo insignificante de manipulación de datos.

Te recomiendo que también leas: 5 pasos crear una muestra de investigación efectiva .

Ahora que ya sabes cómo realizar un muestreo sistemático, ¡éxito en tu proyecto de investigación! No olvides que en QuestionPro contamos con las herramientas online que te pueden ayudar en la recolección de los datos que necesitas.

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¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático?

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Aprende cómo realizar un muestreo sistemático que ayude a seleccionar a los miembros de tu muestra para tu proyecto de investigación.

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Ejemplo 2. Selección de muestra aleatoria sistemática

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Utilizar este tipo de muestreo probabilístico puede representar algunas ventajas para ciertos estudios, entre las que están:

Tiende a producir muestras representativas y permite el uso de la estadística inferencial en el análisis de datos recogidos.

Cada selección es independiente de otras selecciones; Todas las combinaciones posibles de unidades de muestreo tienen la misma oportunidad de ser seleccionadas. En el muestreo sistemático, las posibilidades de ser seleccionado no son independientes entre sí.

En general, es más fácil que otros procedimientos de muestreo probabilístico (tales como el muestreo por conglomerados) de comprender y comunicar a otros.

Los procedimientos estadísticos requeridos para analizar los datos y calcular los errores son más fáciles que los requeridos en otros procedimientos de muestreo probabilístico.

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Desventajas del muestreo aleatorio simple

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Desventajas del muestreo aleatorio simple

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Entre las desventajas de utilizar el muestreo aleatorio simple, están:

Se requiere un marco de muestreo de elementos de la población objetivo. Un marco de muestreo apropiado puede que no exista para la población que se dirige, y puede que no sea factible o práctico construir uno. En este caso el muestreo por conglomerados no requiere de una toma de muestra de los elementos de la población objetivo.

El muestreo aleatorio simple tiende a tener errores de muestreo más grandes y menos precisión de muestreo estratificado del mismo tamaño de la muestra.

Los encuestados pueden estar muy dispersos, por tanto, los costos de la recolección de datos pueden ser superiores a los de otros diseños de la muestra de probabilidad, como el muestreo por conglomerados.

El muestreo aleatorio simple puede no producir un número suficiente de elementos de pequeños subgrupos. Esto no haría de un muestreo aleatorio simple una buena opción para los estudios que requieren un análisis comparativo de las categorías pequeñas de una población con categorías mucho más amplias de la población.