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El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo que consiste en seleccionar un subconjunto aleatorio de individuos de la población objetivo para representar a todo el grupo..

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JHONY STEVEN LOAIZA HERRERA

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

2) Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

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1) https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/

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Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo?

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Conoce qué es un muestreo aleatorio simple y como puedes ahorrar tiempo y recursos en tu próxima investigación al hacer uso de este muestreo.

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El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico donde se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado.

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1) No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo.

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

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Muestreo sistematico: fácil, sencillo y económico.

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El muestreo sistemático es una de las técnicas de muestreo de probabilidad, checa si es la que determinará tu muestra y por resultados.

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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.

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

2) El marco muestral se divide en estratos.

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El muestreo por conglomerados nos ayuda cuando es imposible o poco práctico crear un marco de muestreo de una población objetivo debido a que está muy dispersa geográficamente y el costo de la recopilación de datos es relativamente alto.

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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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El muestreo por conglomerados nos ayuda cuando es imposible o poco práctico crear un marco de muestreo de una población objetivo debido a que está muy dispersa geográficamente y el costo de la recopilación de datos es relativamente alto.

El muestreo por conglomerados, también conocido como muestreo por racimos, es un procedimiento de muestreo probabilístico en que los elementos de la población son seleccionados al azar en forma natural por agrupaciones (clusters). Los elementos del muestreo se seleccionan de la población de manera individual, uno a la vez.

Las unidades de muestreo o grupos pueden ser espaciados, tal como ocurre naturalmente en las unidades geográficas o físicas (por ejemplo: estados, delegaciones o distritos); en base a una organización como escuelas, grado escolar; o servicio telefónico tales como códigos de área o el cambio de las claves lada de los números de teléfono.

La heterogeneidad del grupo es fundamental para un buen diseño del muestreo por conglomerados. Por otra parte, los elementos dentro de cada grupo debe ser tan heterogéneos como la población objetivo

Pasos para seleccionar un muestreo por conglomerados

Definir la población objetivo.

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

Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y la agrupación, y hacer los ajustes cuando sea necesario. Idealmente, los grupos serían tan heterogéneos como la población, mutuamente excluyentes, y colectivamente exhaustivos. La duplicación de elementos de la muestra puede aparecer si elementos de la población pertenecen a más de un grupo. La omisión dará lugar a un sesgo de cobertura.

Determinar el número de grupos que se seleccione. 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.

Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

Subtipos del muestreo por conglomerados

Dos grandes dimensiones se utilizan para clasificar los diferentes tipos de muestreo por conglomerados. Una se basa en el número de etapas en el diseño de la muestra, y el otro en la representación proporcional de los grupos en la muestra total.

Subtipo basado en el número de etapas: A menudo, el muestreo por conglomerados se lleva a cabo en más de una "etapa". Una etapa es un paso dentro del proceso de muestreo en el que se toma una muestra. Considerando el número de etapas en el diseño, hay tres subtipos principales de este muestreo: de una sola etapa, de dos etapas, y el muestreo de etapas múltiples.

Muestreo por conglomerados de una etapa. El muestreo se hace una sola vez. Un ejemplo sería, digamos que estamos interesados en el estudio de personas sin hogar que viven en refugios.

Si hay cinco refugios en una ciudad, un investigador seleccionará al azar a uno de los refugios y luego incluirá en el estudio a todas las personas sin hogar que residen en el refugio seleccionado. Un investigador de mercado podría optar por utilizar un diseño de muestreo por conglomerado de una sola etapa.

Digamos que un investigador está interesado en la prueba de comercialización de un producto. El investigador puede seleccionar al azar códigos postales; enviar muestras del producto junto con un cuestionario de evaluación a cada dirección dentro del grupo seleccionado.

Muestreo por conglomerados en dos etapas. El diseño incluye todos los pasos del diseño de un muestreo por conglomerados, con una excepción del último paso. En lugar de incluir todos los elementos de los grupos seleccionados de la muestra, una muestra aleatoria (ya sea una muestra aleatoria simple, muestra estratificada o muestra sistemática) se toman los elementos de cada grupo seleccionado.

El muestreo por conglomerados de una etapa se refiere a veces como un submuestreo. En general, a menos que el grupos sea homogéneo, un diseño de muestra de conglomerados en dos etapas es mejor que uno de una sola etapa.

Muestreo por conglomerados de etapas múltiples. Las encuestas de grandes áreas geográficas requieren una diseño de la muestra algo más complicado que los descritos hasta este punto. Por lo general, se debe utilizar un diseño de etapas múltiples, que consiste en la repetición de dos pasos básicos: listado y toma de muestras.

Típicamente, en cada etapa, los grupos se hacen progresivamente más pequeños en tamaño; y en la última etapa se utiliza el elemento de muestreo. Los procedimientos de muestreo (aleatorio simple, estratificado, o el sistemático) pueden ser diferentes en cada etapa.

Te invito a conocer sobre el muestreo polietápico o muestreo multietapas.

Fortalezas y debilidades del muestreo por conglomerados en comparación con el muestreo aleatorio simple

Fortalezas
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Debilidades
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Si los grupos están definidos geográficamente, el muestreo por conglomerados requiere
menos tiempo, dinero y mano de obra.

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.

El muestreo por conglomerados permite muestreos posteriores
debido a que los grupos incluidos en la muestra son elementos agregados.

Las variaciones en las muestras tienden a ser mucho más altas que
en las del muestreo aleatorio simple.

Uno puede estimar características de los grupos
como el de la población.

El muestreo por conglomerados hace aún más complejo
el análisis de datos e interpretación de los resultados.

El muestreo por conglomerados no requiere de un marco
de muestreo de todos los elementos de la población objetivo.

El muestreo produce errores de muestreo más
grandes para muestras de tamaño comparable que otras muestras de probabilidad.

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Muestreo por conglomerados. ¿Cuándo utilizarlo?

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Descubre las ventajas de utilizar el muestreo por conglomerados. Checa si este tipo de muestreo probabilístico es ideal para tu proyecto.

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1) 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.

2) Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.

3) Se requiere una lista de conglomerados.

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Un ejemplo de muestreo estratificado corresponde a la siguiente problemática:

Un criadero de perros que tiene una población total de 200 perros de 4 razas diferentes, desea identificar el número específico de perros por raza que tiene, por cuestiones de logística solo se suministraron 40 perros.

Luego del muestreo se obtienen los siguientes datos.

# data[].attributes.body
Con base en los datos anteriores en la proporción porcentual se llega a la siguiente conclusión

# data[].attributes.body
1)Encuesta Nacional. Agropecuaria (ENA)

El tema es Territorio con tipo de muestreo por Conglomerados

Las fincas y terrenos rurales se separan en conglomerados según las regiones se pueden seleccionar algunas regiones al azar y dentro de ellas se desarrolla una encuesta a todos los agricultores.

# data[].attributes.body
2) Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV) el tema es sociedad el muestreo es estratificado

Se segmenta la población en estratos socioeconómicos ( estrato 1 es bajo-bajo, el 2 es bajo, el 3 es medio-bajo, el 4 es medio, el 5 es medio-alto y el 6 es alto) se selecciona una muestra representativa en cada estrato de manera aleatoria para garantizar que haya representación equitativa de todos los niveles de ingreso.

# data[].attributes.body
3) Encuesta de Opinión Industrial (EOI) economía el muestreo es sistemático

1. Se define la población objetivo: empresas industriales.

2. Se crea un marco muestral: lista de empresas industriales.

3. Se establece un intervalo de muestreo (k): por ejemplo, cada 10ª empresa.

4. Se selecciona un punto de partida aleatorio (n): por ejemplo, la empresa número 5.

5. Se seleccionan las empresas según el intervalo y el punto de partida: empresas 5, 15, 25, ...

# data[].attributes.body
Ventajas del Muestreo Aleatorio Simple:

1. Representatividad: El MAS garantiza que la muestra sea representativa de la población, ya que cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.

2. Imparcialidad: El MAS elimina el sesgo de selección, ya que la selección de los elementos es aleatoria y no está influenciada por factores externos.

3. Fácil de implementar: El MAS es un método sencillo de implementar, especialmente con la ayuda de tecnologías de computación.

4. Análisis estadístico: El MAS permite realizar análisis estadísticos precisos y confiables.

Desventajas del Muestreo Aleatorio Simple:

1. Costo y tiempo: El MAS puede ser costoso y requerir mucho tiempo, especialmente cuando se trata de poblaciones grandes.

2. Dificultad para alcanzar la población: En algunos casos, puede ser difícil alcanzar a todos los elementos de la población, lo que puede afectar la representatividad de la muestra.

3. No es adecuado para poblaciones muy grandes: El MAS puede no ser práctico para poblaciones muy grandes, ya que el tamaño de la muestra requerido puede ser muy grande.

4. Puede no ser adecuado para poblaciones con estructura compleja: El MAS puede no ser adecuado para poblaciones con estructura compleja, como poblaciones con subgrupos o estratos.

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Ventajas del Muestreo Aleatorio Sistemático:

1. Representatividad: El MAS garantiza una buena representación de la población, ya que se seleccionan elementos de manera aleatoria y sistemática.

2. Eficiencia: El MAS es más eficiente que el muestreo aleatorio simple, ya que se reduce el número de elementos que se deben seleccionar.

3. Fácil de implementar: El MAS es relativamente fácil de implementar, especialmente cuando se dispone de una lista o base de datos de la población.

4. Análisis estadístico: El MAS permite realizar análisis estadísticos precisos y confiables.

Desventajas del Muestreo Aleatorio Sistemático:

1. Sesgo de periodicidad: El MAS puede estar sujeto a sesgo de periodicidad, es decir, la selección de elementos puede estar influenciada por patrones periódicos en la población.

2. Dificultad para seleccionar el intervalo de muestreo: El MAS requiere seleccionar un intervalo de muestreo adecuado, lo que puede ser difícil en algunos casos.

3. No es adecuado para poblaciones muy pequeñas: El MAS no es adecuado para poblaciones muy pequeñas, ya que el número de elementos seleccionados puede ser muy pequeño.

4. Requiere una lista o base de datos actualizada: El MAS requiere una lista o base de datos actualizada de la población, lo que puede ser un problema en algunos casos.

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Ventajas del Muestreo Aleatorio Estratificado:

1. Representatividad: El MAE garantiza una buena representación de la población, ya que se seleccionan elementos de cada estrato.

2. Precisión: El MAE es más preciso que otros métodos de muestreo, ya que se reduce el error de muestreo.

3. Flexibilidad: El MAE permite seleccionar estratos según las características de la población.

4. Análisis estadístico: El MAE permite realizar análisis estadísticos precisos y confiables.

Desventajas del Muestreo Aleatorio Estratificado:

1. Complejidad: El MAE es más complejo que otros métodos de muestreo, ya que requiere identificar y seleccionar estratos.

2. Costo: El MAE puede ser más costoso que otros métodos de muestreo, ya que requiere recursos adicionales para identificar y seleccionar estratos.

3. Requiere información previa: El MAE requiere información previa sobre la población para identificar y seleccionar estratos.

4. Puede ser difícil determinar los estratos: El MAE puede ser difícil determinar los estratos, especialmente si la población es muy heterogénea.

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Ventajas del Muestreo Aleatorio por Conglomerados:

1. Fácil de implementar: El MAC es fácil de implementar, especialmente cuando los conglomerados son fácilmente identificables.

2. Reducido costo: El MAC puede reducir el costo de la investigación, ya que se seleccionan conglomerados enteros en lugar de individuos.

3. Mayor precisión: El MAC puede proporcionar una mayor precisión que otros métodos de muestreo, especialmente cuando los conglomerados son homogéneos.

4. Análisis estadístico: El MAC permite realizar análisis estadísticos precisos y confiables.

Desventajas del Muestreo Aleatorio por Conglomerados:

1. Sesgo de selección: El MAC puede estar sujeto a sesgo de selección, ya que la selección de conglomerados puede no ser aleatoria.

2. Heterogeneidad: El MAC puede ser afectado por la heterogeneidad de los conglomerados, lo que puede afectar la precisión de los resultados.

3. Dificultad para determinar el tamaño de la muestra: El MAC puede ser difícil determinar el tamaño de la muestra, especialmente cuando los conglomerados son de diferentes tamaños.

4. Requiere información previa: El MAC requiere información previa sobre los conglomerados para seleccionar una muestra representativa.