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El Muestreo Aleatorio Simple (MAS) es un método de selección de una muestra en el que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Se caracteriza por ser un procedimiento justo y sin sesgos, ya que cada unidad se selecciona de manera completamente aleatoria.

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Kelly Daniela Bedoya Agudelo, tengo 25 años soy de la ciudad de Pereira, trabajo como Auxiliar Administrativa en la Fundación Universitaria del Area Andina en el Departamento de idiomas, estoy estudiando Ingeniería en Sistemas 5 Semestre, soy tecnologa de Desarrollo de Software (ADSI) y quise continuar con mi carrera profesional. Me gusta mucho bailar y pertenezco al grupo de Danzas Funtballet Dosquebradas Risaralda, el cual ya ha ganado varias competencias, me gusta tambien mucho hacer manualidades y patinar.

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Si una universidad quiere encuestar a 100 estudiantes de un total de 1000, se puede numerar a todos los estudiantes del 1 al 1000 y luego seleccionar 100 números al azar utilizando una tabla de números aleatorios o un software.

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https://www.ejemplos.co/muestreo-aleatorio-simple/

https://www.scribbr.com/methodology/simple-random-sampling/

https://atlasti.com/es/research-hub/random-sampling

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1- Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio.

2- No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo.

3- Se requiere una lista de conglomerados.

4- El marco muestral se divide en estratos.

5- Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

6- Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.

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7- Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria al interior del mismo.

8- Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

9- Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

10- Los sujetos a estudiar son seleccionados de manera consecutiva hasta que se completa el tamaño de la muestra.

11- A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Características del Muestreo Aleatorio Simple:

Igualdad de Probabilidades: Cada elemento de la población tiene la misma oportunidad de ser seleccionado.

Aleatorización: La selección se realiza sin ninguna preferencia o patrón.

Independencia: La elección de un elemento no influye en la selección de otro.

Se puede realizar con o sin reemplazo:

Con reemplazo: Un elemento seleccionado puede volver a ser elegido.

Sin reemplazo: Una vez que un elemento es seleccionado, no puede ser elegido nuevamente.

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El muestreo aleatorio sistemático es un método de muestreo probabilístico en el que se seleccionan elementos de una población a intervalos regulares después de elegir un punto de partida al azar. Es una técnica eficiente y fácil de aplicar, especialmente cuando los datos están organizados en una lista o secuencia.

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Pasos para aplicar el muestreo aleatorio sistemático

1. Definir la población (N): Determinar el total de elementos en la población.

2. Determinar el tamaño de la muestra (n): Definir cuántos elementos se seleccionarán.

3. Calcular el intervalo de muestreo (k): Se obtiene dividiendo la población entre el tamaño de la muestra:

k=Nnk = \frac{N}{n}k=nN​

4. Elegir un punto de partida aleatorio: Seleccionar un número al azar entre 1 y kkk (llamado "arranque").

5. Seleccionar los elementos sistemáticamente: A partir del número inicial, elegir cada kkk-ésimo elemento hasta completar la muestra.

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Si tenemos una población de 1000 personas (N=1000N=1000N=1000) y queremos una muestra de 100 (n=100n=100n=100):

Calculamos k=1000/100=10k = 1000 / 100 = 10k=1000/100=10.

Elegimos un número al azar entre 1 y 10, por ejemplo, 7.

A partir del elemento 7, seleccionamos cada décimo (7, 17, 27, 37, ...).

Ventajas

✅ Es más simple y rápido que el muestreo aleatorio simple.
✅ Garantiza una distribución uniforme de la muestra.
✅ Reduce el riesgo de sesgo humano en la selección.

Desventajas

❌ Puede introducir sesgo si los datos siguen un patrón repetitivo coincidente con el intervalo kkk.
❌ No es completamente aleatorio, ya que los elementos posteriores dependen del primero.

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https://www.investopedia.com/terms/s/systematic-sampling.asp

https://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S0717-95022017000100037&script=sci_arttext

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El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico en el que la población se divide en subgrupos o estratos que comparten características en común, y luego se selecciona una muestra de cada estrato de manera proporcional o equitativa.

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El muestreo aleatorio por conglomerados es un tipo de muestreo probabilístico en el que la población se divide en grupos o conglomerados , y luego se seleccionan algunos de estos al azar para analizarlos por completo o parcialmente.

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Si se quiere estudiar la satisfacción de empleados en una empresa con 1,000 trabajadores divididos en tres departamentos:

Producción: 600 empleados

Ventas: 300 empleados

Administración: 100 empleados

En una muestra estratificada proporcionalmente con una muestra total de 100 personas, se seleccionaría:

60 de Producción

30 de Ventas

10 de Administración

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Si se quiere estudiar el rendimiento académico de los estudiantes en un país:

Se divide la población en conglomerados naturales (escuelas).

Se seleccionan al azar algunas escuelas en diferentes regiones.

En un muestreo de una etapa, se evalúan todos los estudiantes de las escuelas seleccionadas.

En una muestra de dos etapas, se eligen algunas de cada escuela seleccionada.

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, y Lemeshow , S. ( 2013 ) . Muestreo de poblaciones : métodos yLevy, PS, y Lemeshow, S. (2013). Muestreo de poblaciones: métodos y aplicaciones ( 4ª ed . ) . John Wiley & Sons .(4ª ed.). John Wiley & Sons.

Cochran, WG (1977). Técnicas de muestreo (3.ª ed.). John Wiley & Sons.

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Características del muestreo por conglomerados

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Características del muestreo por conglomerados

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División en conglomerados: La población se organiza en grupos naturales (por ejemplo, ciudades, escuelas, empresas).

Selección aleatoria de conglomerados: Se eligen ciertos conglomerados al azar en lugar de seleccionar individuos de toda la población.

Menos costos y esfuerzo: Es útil cuando la población está distribuida en áreas geográficas extensas.

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División en estratos: La población se segmenta en grupos homogéneos según una característica relevante (edad, género, nivel socioeconómico, etc.).

Selección dentro de cada estrato: Se elige una muestra de cada estrato utilizando un método aleatorio.

Mayor precisión: Permite obtener muestras más representativas y reducir la variabilidad de los datos.