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Un muestreo es el proceso de seleccionar un conjunto representativo de individuos o elementos de una población más grande con el fin de obtener información sobre esa población.

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Existen diferentes tipos de muestreo, como el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados, entre otros. Cada tipo de muestreo tiene sus propias características y se utiliza en función de los objetivos de la investigación y las características de la población a estudiar.

El muestreo es una parte fundamental de la estadística y la probabilidad, ya que permite obtener información de manera eficiente y precisa sin tener que analizar toda la población.

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Es un método de muestreo en el que cada individuo de una población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para formar parte de la muestra. Este método asegura una representatividad adecuada de la población y reduce los sesgos en la selección de la muestra.

Para llevar a cabo un muestreo aleatorio simple, se asigna a cada individuo de la población un número único y se seleccionan de manera aleatoria los individuos que formarán parte de la muestra.

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1. Es fácil de implementar y entender, ya que solo se necesita seleccionar un grupo de forma aleatoria.

2. Es adecuado para poblaciones homogéneas, ya que cada miembro tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.

3. Permite obtener resultados representativos de la población en general.

4. Facilita la comparación de resultados entre diferentes estudios que utilicen el mismo método de muestreo.

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1. Puede resultar costoso y consumir mucho tiempo, especialmente en poblaciones grandes.

2. No garantiza que la muestra sea completamente representativa, ya que podría haber sesgos si algunos miembros de la población tienen una probabilidad mayor de ser seleccionados.

3. No es adecuado para poblaciones heterogéneas, ya que no se tiene en cuenta la diversidad de la población en la selección de la muestra.

4. Puede resultar ineficiente si la población tiene características especiales que no se reflejen en la muestra seleccionada.

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Paso a Paso:

1. Definir la población: Identificar la población de interés, es decir, el grupo del cual se desea obtener información.

2. Asignar un número único a cada individuo de la población para facilitar el proceso de selección aleatoria.

3. Determinar el tamaño de la muestra: Decidir cuántos individuos se incluirán en la muestra, teniendo en cuenta la representatividad y la precisión requerida.

4. Generar números aleatorios: Utilizar una tabla de números aleatorios, software especializado o herramientas en línea para seleccionar al azar los individuos que formarán parte de la muestra.

5. Seleccionar a los individuos de la muestra: Utilizar los números aleatorios generados para identificar a los individuos de la población que formarán parte de la muestra.

6. Recolectar datos: Una vez seleccionados los individuos de la muestra, recopilar la información necesaria de cada uno de ellos.

7. Analizar los datos: Realizar el análisis de los datos recolectados para obtener conclusiones válidas y representativas de la población de interés.

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Encuesta Sobre Ambiente y Desempeño Institucional Nacional - EDI - 2012 ( ENTIDAD)

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En Colombia, luego de la promulgación de la Constitución Política de 1991, el tipo de intervención estatal y su alcance fueron modificados, orientado su desarrollo hacia un modelo de descentralización y desconcentración de funciones.

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¿Qué es el muestreo aleatorio sistemático?

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¿Qué es el muestreo aleatorio sistemático?

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El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico en donde se realiza una selección aleatoria de un primer elemento para la muestra, para luego seleccionar posteriormente otro elemento y utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta llegar alcanzar el tamaño de muestra deseado dentro de un numero total.

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En este video hablaremos sobre el muestreo aleatorio del que ya hemos hablado en otros videos, y vamos a comparar lo que ya sabemos sobre el muestreo aleatorio simple con un nuevo tipo de muestreo aleatorio que presentaremos en este video. Y este es el muestreo aleatorio sistemático. Veamos un ejemplo. Imagina que realizamos un concierto y que esperamos que aproximadamente 10 mil personas asistan al concierto. Ahora bien, queremos muestrear personas aleatoriamente en el concierto, tal vez queremos hacer un estudio sobre cómo llega la gente al concierto: ¿cómo llega la gente al concierto? ¿Conducen y estacionan su auto?, ¿viajan con un amigo?, ¿toman un Uber o algún tipo de taxi? Para esto queremos encontrar una muestra aleatoria idealmente sin sesgo para hacer una encuesta. Así que hay un par de formas de hacerlo. Podríamos intentar tomar una muestra aleatoria simple, y ese podría ser el caso si de alguna forma pudiéramos obtener los nombres de las 10 mil personas y ponerlos en un tazón muy grande como este, y luego, digamos que queremos muestrear a 100 personas. Digamos que queremos muestrear aproximadamente 100 personas, entonces podríamos mezclar todos los nombres que pueden estar en estos 10 mil pequeños trozos de papel y luego extraer una muestra aleatoria de 100 de ellos. Esa sería una muestra aleatoria simple. Pero podemos imaginar que hay algunas dificultades logísticas al hacer esto: ¿cómo vamos a conseguir los 10 mil nombres? Tendríamos que escribirlos en una hoja de papel y mezclarlos bien para que la elección de los nombres sea realmente aleatoria. Entonces, ¿existirán otras formas de tomar una muestra aleatoria? Y como puedes imaginar sí, los hay, y ahí es donde resulta útil el muestreo aleatorio sistemático. Una forma de pensar en el muestreo aleatorio sistemático es muestrear al azar un subconjunto de las personas que tal vez estén entrando al concierto. Digamos que la gente llega al concierto y empiezan a formar una fila para ingresar. Lo que queremos hacer en el muestro aleatorio sistemático es elegir al azar a la primera persona, y hay muchas formas en las que podemos hacer eso. Digamos que tenemos un generador de números aleatorios que nos dan un número del 1 al 100, y esa será la primera persona a la que encuestaremos. Si ese generador de números aleatorios nos da el número 37, entonces comenzaremos con la persona número 37 en la fila. Así que elegimos a esa primera persona al azar, la encuestamos y, recuerda nuestro objetivo es tomar una muestra de 100 personas de 10 mil, así que queremos encuestar aproximadamente a 1 de cada 100 personas. Entonces, lo que haremos es que, una vez que tenemos la primera persona a la que vamos a muestrear, a partir de ella vamos a muestrear otra persona cada 100 personas. A eso se le conoce como intervalo de muestra. Y la razón por la que son 100 personas es que si muestreamos a una de cada 100 personas a partir de la primera muestra, obtendrás aproximadamente 100 personas en tu muestra de un total de 10 mil. Entonces, después de 100 personas vas a encuestar a alguien más, y luego después de otras 100 personas vas a encuestar a alguien más. Ahora la razón por la que esto es útil es que podemos decir: "Bien, la primera persona fue aleatoria, y al igual que cada persona después de ella, no parece que haya ningún sesgo al elegir a la centésima persona después de la primera encuestada". Ojo, no queremos encuestar a las primeras 100 personas porque ellas pueden ser las que llegaron temprano, pueden ser las primeras personas que consiguieron estacionar su auto o quienes planificaron desde antes su llegada al concierto, es decir, una muestra que tenga algún tipo de sesgo, así que queremos asegurarnos de que estamos obteniendo encuestas tanto al principio, en el medio y al final de la fila, y esto nos ayuda. Ahora, debemos tener cuidado, incluso el muestreo aleatorio sistemático no es infalible. Inadvertidamente hay una situación en la que incluso este muestreo tiene sesgos. No sé, digamos que esta es la sede del concierto, esta es la vista superior de la sede del concierto y esta es la fila de las personas que entran; y supongamos que aquí es donde estás parado y estás contando cada 100 personas. Pero tal vez, supongamos que hay un árbol justo aquí, tal vez haya un camino por acá, digo, estoy haciendo esto bastante elaborado, pero imagina que tal vez haya un camino justo por aquí y muchas personas -quizás todas las personas que caminan o toman un taxi- vienen en esta dirección, y tal vez toda la gente del estacionamiento venga de esta dirección, y tal vez haya un oficial de policía aquí mismo que esté controlando la multitud, tal vez él deje entrar a 50 personas de un lado, seguido de 50 personas del otro. Bueno, en esta situación, al tomar la centésima persona, podríamos terminar muestreando sólo un lado o el otro, por lo tanto debemos asegurarnos de que no se está introduciendo algún tipo de sesgo en esta fila, ya que eso podría distorsionar nuestra muestra.

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Muestreo aleatorio sistemático (video) | Khan Academy

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Aprende gratuitamente sobre matemáticas, arte, programación, economía, física, química, biología, medicina, finanzas, historia y más. Khan Academy es una organización sin fines de lucro, con la misión de proveer una educación gratuita de clase mundial, para cualquier persona en cualquier lugar.

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Ventajas frente a muestreo aleatorio simple

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Ventajas frente a muestreo aleatorio simple

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1. Si el proceso de selección es manual el muestreo es simple, fácil, toma menos tiempo y es mas económico.

2. Si se la selección del muestreo es al azar, el muestreo aleatorio sistemático puede generar resultados similares si usamos un muestreo aleatorio simple.

3. Con el muestreo aleatorio sistemático se eliminan las posibilidades de autocorrelación.

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desventajas frente a muestreo aleatorio simple

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desventajas frente a muestreo aleatorio simple

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1. Se puede presentar una mayor variabilidad, Si el marco de muestreo esta relacionado con el orden periódico de los elementos.

2. Los elementos combinados presentan diversas probabilidades de ser seleccionados.

3. La selección de un primer elemento se considera una selección de probabilidad y para las posteriores habrán elementos que tendrán cero probabilidades de ser seleccionadas.

4. Puede presentar un tipo de preciosidad oculta, dependiendo del orden en que se coloque los elementos, donde pueden haber coincidencias con el intervalo seleccionado, lo que puede generar muestras sesgadas.

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¿Qué es el muestreo estratificado?: definición estadística.

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¿Qué es el muestreo estratificado?: definición estadística.

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El muestreo estratificado es una técnica o procedimiento en la que se divide la población bajo estudio en distintos subgrupos o estratos. Una característica esencial de la estratificación es que cada elemento debe pertenecer a un único estrato, de modo que los estratos son excluyentes (no se superponen).

Para lograr una estratificación adecuada se debe definir una variable que efectivamente permita asignar a cada elemento un único grupo o estrato.

¿Cómo funciona el muestreo estratificado?

El procedimiento utilizado para llevar a cabo el muestreo estratificado tiene varias etapas. A continuación describimos las más relevantes:

1. Definir la población (total) objetivo

2. Elegir las variables de estratificación y cuántos estratos existirán.

3. Identifica cada elemento de la población y asigna un identificador único. Cada elemento de la población debe pertenecer a un único estrato.

4. Determina el tamaño de cada estrato (se explica en la siguiente sección)

5. Se seleccionan al azar los elementos de cada estrato hasta obtener el número específico definido para cada estrato.

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El tipo de muestreo estratificado se define por el tamaño que definimos para cada estrato. Los tipos de muestreo son los siguientes:

Proporcionado

Cuando utilizamos el muestreo estratificado proporcional, cada estrato tiene en la muestra el mismo peso que se observa en la población.

Así, por ejemplo, si dividimos la población de una ciudad en estratos de edad, es muy probable que obtengamos estratos de distintos tamaño. Por ejemplo 70% adultos y 30% niños. Al tomar la muestra, los estratos de adultos y niños deben tener el mismo peso en observamos en la población (70% y 30%).

Uniforme

En la muestra que tomamos, todos los estratos tienen el mismo peso, sin importar el tamaño que tienen en la población. Siguiendo el ejemplo anterior serían 50% adultos y 50% niños.

Óptimo

El tamaño de los estratos se determina proporcionalmente a la desviación estándar de las variables que estudiamos. De esta forma se los estratos con mayor variabilidad interna tendrán un mayor peso que los de menor variabilidad.

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🔍👉 MUESTREO por CONGLOMERADOS & ¿QUÉ ES MUESTREO POR CONGLOMERADOS? SUS VENTAJAS y DESVENTAJAS 👍

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Este método puede ser más eficiente y práctico en situaciones donde la población es grande y dispersa, ya que reduce los costos y el tiempo necesario para recopilar datos. Además, puede proporcionar resultados precisos si los conglomerados seleccionados son representativos de la población en general.

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🔍👉 MUESTREO por CONGLOMERADOS & ¿QUÉ ES MUESTREO por CONGLOMERADOS? Sus VENTAJAS y DESVENTAJAS 👍

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Eficiencia en la recopilación de datos: agrupar la población en conglomerados y seleccionar aleatoriamente solo algunos de estos conglomerados, se puede reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para recopilar datos en comparación con el muestreo aleatorio simple.

Costos reducidos: Al seleccionar solo algunos conglomerados en lugar de cada elemento individual de la población, los costos asociados con la recopilación de datos, como los gastos de viaje y el tiempo del encuestador, pueden reducirse considerablemente.

Logística simplificada: En situaciones donde la población objetivo está dispersa geográficamente o es difícil de acceder, el muestreo por conglomerados puede simplificar la logística de la recolección de datos al agrupar unidades similares en áreas más manejables.

Mayor precisión en la estimación de parámetros: Si los conglomerados seleccionados son representativos de la población en general, el muestreo por conglomerados puede proporcionar estimaciones precisas de parámetros poblacionales.

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Pérdida de precisión: Debido a la agrupación de la población en conglomerados, puede haber una pérdida de precisión en las estimaciones, especialmente si hay una alta variabilidad dentro de los conglomerados seleccionados.

Menor precisión en comparación con el muestreo aleatorio simple: En general, el muestreo aleatorio simple tiende a proporcionar estimaciones más precisas que el muestreo por conglomerados, especialmente cuando la heterogeneidad dentro de los conglomerados es baja.

Sesgo de selección de conglomerados: Si los conglomerados seleccionados no son representativos de la población en general, puede introducirse un sesgo en las estimaciones, lo que afecta la validez de los resultados.

Mayor complejidad en el análisis de datos: Debido a la estructura de conglomerados de los datos, puede ser necesario utilizar técnicas estadísticas más avanzadas para tener en cuenta la estructura de agrupación al analizar los datos y calcular los intervalos de confianza adecuados. Esto puede requerir un mayor nivel de experiencia técnica por parte del analista.

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Paso a Paso la población y los conglomerados

Población : Todos los estudiantes de secundaria en el país.

Conglomerados: Escuelas secundarias en el país.

Luego seleccionamos aleatoriamente los conglomerados

Numerar todas las escuelas secundarias en el país

Decidir que se necesita 10 escuelas para la nuestra.

Utilizar un método aleatorio para elegir 10 números que correspondan a las escuelas de la agrupación

Recolectar datos dentro de los conglomerados elegidos

Agrupar todos los estudiantes en las 10 escuelas seleccionadas.

Aplicar encuestas de hábitos de lectura a todos los estudiantes de estas 10 escuelas.

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Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019

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En el año 2019 el DANE realizó la Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas, en el marco del Convenio de asociación No. 251 de 2019 suscrito entre el Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE y el Fondo Rotatorio del DANE-FONDANE y el Ministerio de Justicia y del Derecho, cuyo objeto es adelantar acciones conjuntas para la realización de la Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas - 2019 .

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En este artículo te explicamos qué es un muestreo por conglomerados y cómo se hace. Encontrarás un ejemplo de un muestreo por conglomerados y los subtipos que hay de muestreos por conglomerados. Finalmente, podrás ver cuáles son las ventajas y las desventajas del muestreo por conglomerados y cuándo se debe utilizar este tipo de muestreo.

¿Qué es el muestreo por conglomerados?

El muestreo por conglomerados es un método estadístico para seleccionar qué elementos de una población formarán parte de la muestra de un estudio.

La principal característica del muestreo por conglomerados es que aprovecha la existencia de conglomerados (grupos) naturales en la población para estudiar solamente unos conglomerados en lugar de todos los individuos de la población.

Lógicamente, para poder realizar un muestreo por conglomerados los grupos (o conglomerados) en los que se divide la población deben ser representativos de la población.

De este modo se simplifica el estudio ya que se realiza el mismo análisis pero en muchos menos individuos, y luego se extrapolan los resultados obtenidos a la población estadística. Esto implica un menor coste económico pero también una pérdida de precisión, más abajo indagaremos en todas las ventajas y los inconvenientes que tiene el muestreo por conglomerados.

El muestreo por conglomerados también se conoce como muestreo por racimos, muestreo por clusters o muestreo por áreas.

Cabe destacar que el muestreo por conglomerados es diferente al muestreo estratificado. En el muestreo por conglomerados se seleccionan todos los individuos de un grupo, en cambio, en el muestreo estratificado se seleccionan unos individuos de todos los grupos.

Cómo hacer un muestreo por conglomerados

Los pasos para hacer un muestreo por conglomerados son los siguientes:

1. Definir la población objetivo.

2. Determinar el tamaño muestral deseado para realizar el estudio estadístico.

3. Definir los conglomerados. Es decir, dividir la población en conjuntos sin solapamiento y exhaustivos.

4. Seleccionar aleatoriamente los conglomerados que formarán la muestra del estudio estadístico.

Cabe destacar que una manera habitual de decidir los conglomerados en los que se dividirá la población es por zonas geográficas, es decir, los lugares que están geográficamente más cerca forman un conglomerado. Por ejemplo, si queremos analizar estadísticamente un país, podríamos hacer que las provincias del país fuesen los conglomerados.

Es importante que los conglomerados sean representativos, de lo contrario el estudio estadístico dará resultados poco fiables. Siguiendo el ejemplo anterior, si hacemos que los conglomerados sean las provincias del país, debemos asegurarnos que cada provincia tiene unas características muy similares al global de la población.

Además, debemos asegurarnos que todos los conglomerados tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, de lo contrario, se pondría en compromiso la aleatoriedad del muestreo.

Ejemplo de muestreo por conglomerados

Una vez hemos visto la definición de muestreo por conglomerados, a continuación, te mostramos un ejemplo de cómo se haría un muestreo de este tipo.

Se pretende analizar estadísticamente la satisfacción que han recibido los clientes de una empresa nacional el último año. Obviamente, hacer una encuesta de satisfacción a cada cliente requiere mucho dinero y tiempo, por lo tanto, se ha decidido hacer un muestreo por conglomerados. A continuación, se explica cómo se realizará el muestreo por conglomerados.

Lo primero que debemos hacer para llevar a cabo el muestreo por conglomerados es agrupar la población del estudio en conglomerados. En este caso, como se trata de una empresa centrada en un solo país, agruparemos los clientes según su provincia.

De esta manera los conglomerados serán heterogéneos, pues cada cliente puede tener diferente edad, diferentes gustos, diferentes hábitos,... Lo único que tienen en común los individuos de un conglomerado es el lugar donde viven.

Una vez hemos hecho los conglomerados, tenemos que seleccionar al azar unos cuantos. El número de conglomerados seleccionados debe ser suficientemente grande para ser una muestra representativa, pero también debe ser suficientemente pequeño para ahorrar en recursos utilizados.

Finalmente, podemos proceder a entrevistar a todas las personas que forman los grupos seleccionados y a estudiar estadísticamente los datos recopilados. Sin embargo, ahora también podríamos hacer un muestreo aleatorio simple o un muestreo sistemático para reducir aún más el tamaño de la muestra. En el siguiente apartado profundizaremos más en esta posibilidad.

Tipos de muestreos por conglomerados

Los tipos de muestreos por conglomerados se clasifican según su número de etapas:

Muestreo por conglomerados unietápico: solo se realiza un único muestreo en todo el proceso.

Muestreo por conglomerados bietápico: se hacen dos muestreos por conglomerados para obtener la muestra.

Muestreo por conglomerados multietápico: cuando el muestreo por conglomerados requiere más de dos etapas para conseguir la muestra estadística.

Hacer más de una etapa en un muestreo por conglomerados sirve para reducir el tamaño muestral y es muy útil en estudios de grandes dimensiones. Por ejemplo, si queremos hacer un estudio estadístico de todo un país, primero podemos hacer conglomerados de las provincias del país y, una vez hemos seleccionado una provincia aleatoria, podemos volver a hacer otro muestreo por conglomerados dividendo la provincia en municipios.

Incluso a veces, dependiendo de las características de los conglomerados, se pueden combinar los muestreos por conglomerados con otros tipos de muestreos. Por ejemplo, se puede hacer primero un muestreo por conglomerados y luego un muestreo aleatorio simple o un muestreo sistemático.

Ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados

El muestreo por conglomerados tiene las siguientes ventajas y desventajas:

El muestreo por conglomerados reduce los recursos, el tiempo y el dinero necesarios para la investigación.

Si los conglomerados no son heterogéneos, se obtendrán unos resultados sesgados.

Es muy fácil de hacer si los conglomerados están definidos geográficamente

Probabilidad de error de muestreo alto.

Permite incluir otros tipos de muestreos en el proceso.

Se pueden obtener muestras más representativas utilizando otros tipos de muestreo.

Lógicamente, usar un muestreo por conglomerados permite reducir los recursos que se requieren para hacer el muestreo ya que se estudia un grupo menor, en consecuencia, se necesitan menos tiempo y dinero.

Sin embargo, la precisión obtenida analizando estadísticamente un conglomerado es inferior a si estudiáramos toda la población. Además, debemos asegurarnos que los conglomerados sean heterogéneos para que representen correctamente al conjunto de la población, así evitaremos obtener resultados poco fiables.

Otro beneficio del muestreo por conglomerados es que permite combinarlo con otros tipos de muestreos, e incluso se pueden hacer dos o más muestreos por conglomerados en un mismo muestreo. Como se ha explicado más arriba, se puede hacer un muestreo aleatorio simple o un muestreo sistemático después del muestro por conglomerados.

Por contra, otro inconveniente del muestreo por conglomerados es que normalmente se obtienen muestras menos representativas en comparación con otros tipos de muestreos. Por ejemplo, las variaciones suelen ser mucho mayores respecto al muestreo aleatorio simple.

Cuándo utilizar el muestreo por conglomerados

Es muy útil utilizar el muestreo por conglomerados cuando la población que queremos estudiar es muy numerosa o está extendida por una área geográfica muy amplia, ya que el muestreo por conglomerados permite reducir el número de individuos y las áreas a investigar.

Hay que tener en cuenta que este tipo de muestreo probabilístico es apropiado si para hacer el estudio tenemos que hacer técnicas laboriosas como las entrevistas personales, ya que entonces se reduce notablemente el número de entrevistas a realizar.

Sin embargo, si se recopilan los datos mediante otros métodos, como por ejemplo un formulario online, probablemente no sea buena idea emplear un muestreo por conglomerados, porque utilizando otro tipo de muestreo podrías recabar más información empleando menos tiempo.

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Qué es el muestreo por conglomerados - Cómo hacer un muestreo por conglomerados - Ejemplo - Ventajas y desventajas

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Miranda, I. E., Palacín, F., Sánchez, M. L., Márquez, M., Chía, A. R., Navas, A. S., y otros. (3ra. Edición 2006). Estadística Descriptiva y Probabilidad. Cádiz: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.

Douglas, L. Estadística aplicada a los negocios y la economía. McGraw-Hill Interamericana Biblioteca Virtual FUAA, 2019. Biblioteca Virtual FUAA, http:// www.ebooks7-24.com.proxy.bidig.areandina.edu.co/?il=9246.

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Muestreo Aleatorio Sistemático: Paso a Paso Basado en la Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV) 2023

Se define la población y el tamaño de la muestra

Población: Todas las viviendas de un área específica, por ejemplo, un barrio con 1000 viviendas.

Tamaño de la muestra: El número de viviendas que serán seleccionadas para el estudio, por ejemplo, 100 viviendas.

Calcula el intervalo de muestreo

Fórmula: Se divide el número total de viviendas por el número de viviendas con las que quieres hacer el muestreo.

Ejemplo: Si tienes 1000 viviendas y quieres seleccionar 100, el intervalo es 10. Esto significa que se seleccionara una de cada 10 viviendas.

Intervalo de selección = Número total de viviendas / Número de viviendas de muestra

Ejemplo:

Intervalo de selección = 1000 / 100 = 10

Elige un punto de inicio aleatorio usando un número aleatorio entre 1 y el intervalo calculado, si el número aleatorio elegido es 7, esa será la primera vivienda seleccionada.

Selecciona las viviendas y comenzamos en el punto de inicio y selecciona cada décima vivienda. Si comenzamos en la vivienda 7 y el intervalo es 10, seleccionamos la vivienda 7, luego la 17, luego la 27, y así sucesivamente hasta tener las 100 viviendas.

Conclusión

El muestreo aleatorio sistemático es una técnica eficaz y sencilla que nos permite seleccionar una muestra representativa de una población grande. Al seguir los pasos descritos, se puede asegurar que la muestra esté distribuida uniformemente y sea representativa de una población total.

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Arias, E. R. (2021, febrero 4). Muestreo sistemático. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/muestreo-sistematico.html

Casal, J., & Mateu, E. (2003). TIPOS DE MUESTREO. Uson.mx. http://mat.uson.mx/~ftapia/Lecturas%20Adicionales%20(C%C3%B3mo%20dise%C3%B1ar%20una%20encuesta)/TiposMuestreo1.pdf

Encuesta Nacional de Calidad de Vida - ECV 2023 - Colombia. (2024). [Data set].

Muestreo aleatorio sistemático. (2020, octubre 9).

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Ventajas y desventajas del muestreo estratificado

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Ventajas y desventajas del muestreo estratificado

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Entre las principales ventajas se encuentran:

Es posible hacer estimaciones no sólo para la población en general sino que también para cada estrato en particular.

Se aprovecha mejor el conocimiento que el investigador tiene sobre la población bajo estudio.

Permite la utilización de diferentes técnicas de estimación incluyendo la relación entre diferentes estratos.

Entre las principales desventajas se encuentran:

Se requiere de mayor información que estudiar la población general ya sea para estratificar como para determinar el peso de cada estrato en la población.

Es más costoso tanto en tiempo como en trabajo.

La selección de estratos puede ser compleja si no se determinan bien las variables de estratificación o se define un número grande de estratos.

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Yeny Astrid Avila Céspedes

Nicolas Ferro Osorio

Jorge Orlando Celemin Rodríguez

Michael David Montero Montes

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Cristina Ortega (s.f) ¿Cómo realizar un muestreo aleatorio simple?

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Trabajar con un gran tamaño de muestra no es una tarea fácil, y a veces, puede llegar a ser un desafío encontrar un marco que sea realista y que cumpla con nuestras necesidades. Hoy vamos a conocer cómo realizar un muestreo aleatorio simple para que puedas decidir si este método te es de utilidad en tu próxima investigación.

¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

El muestreo aleatorio simple es un subconjunto de una muestra elegida de una población más grande. Cada individuo se elige al azar y por pura casualidad. En este tipo de muestreo cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido en cualquier etapa del proceso.

Cabe mencionar que es diferente al muestreo sistemático . Una muestra aleatoria simple es una técnica de muestreo justa.

El muestreo aleatorio simple es un tipo de método de muestreo muy básico y puede ser fácilmente un componente de un método de muestreo más complejo. El principal atributo de este método de muestreo es que cada muestra tiene la misma posibilidad de ser elegida.

El tamaño de la muestra en este método de muestreo idealmente debe ser de más de unos cientos de individuos para que se pueda aplicar de manera apropiada. A veces se argumenta que este método es teóricamente simple de entender pero difícil de implementar en la práctica.

¿Quieres saber cómo realizar un muestreo aleatorio simple? ¡Sigue estos pasos!

1.- Prepara una lista de todos los miembros de la población, posterior a esto marca a cada miembro con un número específico.

2.- De esta población, las muestras aleatorias se eligen de dos maneras: tablas de números aleatorios y con un softwares de generador de números aleatorios. Se recomienda (y comúnmente es lo que prefieren los investigadores) un software generador de números aleatorios, ya que los números de muestra se generan sin interferencia humana.

¿Quieres saber cómo realizar un muestreo aleatorio sin sesgo? Hay dos enfoques o métodos que se encargan de minimizar este punto:

El método de la lotería es uno de los métodos más antiguos y es definitivamente un ejemplo claro del mecanismo del muestreo aleatorio simple. En este método, cada miembro de la población debe estar numerado de manera sistemática y posterior a esto se escribe cada número en una hoja de papel por separado. Esos pedazos de papel se mezclan y se ponen en una caja y de esta de forma los números se extraen de manera aleatoria.

Uso de números aleatorios

El método de uso de números aleatorios es un método alternativo que también implica la numeración de la población. En este método, se utiliza una tabla similar a la de la siguiente imagen para aplicar la técnica:

Fórmula de muestreo aleatorio simple

Ejemplo; considera que tienes un hospital que cuenta con un personal de 1000 miembros y necesitan asignar a 100 personas al turno de la noche. Todos los nombres se ponen en unos papeles y posteriormente se mezclan en una caja o cubo para ser seleccionados al azar. Todas las personas participantes tienen la misma posibilidad de ser seleccionadas, y dado que conocemos el tamaño de la población (N) y el tamaño de la muestra (n), el cálculo es el siguiente:
P=1- N-1/N.N-2/N-1....N-n/N-(n-1)
Eliminando=1-N-n/N
=n/N
=100/1000
=10%
Ejemplo de muestreo aleatorio simple

Una organización tiene 500 empleados. Y lo que queremos obtener es una lista de 100 de estos individuos.

Paso 1: Haz una lista de todos los empleados que trabajan para la organización (Como se mencionó anteriormente, hay 500 empleados en la organización, es por eso que la lista debe contener 500 nombres).

Paso 2: Asignar un número secuencial a cada uno de los 500 empleados (1, 2, 3 ... n). Este es tu marco de muestreo (la lista de la cual extraerán tu muestra aleatoria simple).

Paso 3: Define cuál será el tamaño de tu muestra (en este caso es 100).

Paso 4: Utiliza un generador de números aleatorios para seleccionar la muestra, utilizando tu marco de muestreo (tamaño de la población) del paso dos y el tamaño de tu muestra, del paso 3. Por ejemplo, si tu tamaño de muestra es 100 y tu población es de 500, lo que debes hacer es generar 100 números entre 1 y 500.

Quizá te interese leer: Tipos de errores que afectan a los resultados de la investigación

Muestreo aleatorio simple para una investigación

Ahora que ya conoces cómo realizar un muestreo aleatorio simple, es momento de llevarlo a cabo. Hoy en día, los proyectos de investigación de mercado son mucho más grandes y, a veces, se trata de investigar un número indefinido de elementos.

Si como investigador deseas ahorrar tiempo y dinero, el muestreo aleatorio simple es uno de los mejores métodos de muestreo probabilísticos que puedes utilizar. Este método es, sin duda, el más conveniente y práctico.

El uso de un censo o una muestra depende de varios factores, como el tipo de censo, el grado de homogeneidad / heterogeneidad, los costos, el tiempo, la factibilidad de estudiar, el grado de precisión que se necesita, etc.

Ventajas del muestreo aleatorio simple

1.- Este es un método de muestreo justo, y si se aplica adecuadamente, ayuda a reducir cualquier sesgo involucrado con el muestreo en comparación con cualquier otro de los métodos de muestreo.

2.- Debido a que involucra un marco de muestra grande, generalmente es fácil seleccionar un tamaño de muestra más pequeño de una población más grande.

3.- La persona que realiza la investigación no necesita tener conocimiento previo de los datos que se recopilaran. Uno puede simplemente hacer una pregunta para reunir la información necesaria. La realidad es que en este caso no se necesita ser un experto en el tema.

4.- Este método de muestreo es un método básico de recopilación de datos. No se requieren conocimientos técnicos.

5.- Dado que el tamaño de la población es grande en este tipo de método de muestreo, no existe ninguna restricción en el tamaño de la muestra. De una población más grande se puede obtener con facilidad una muestra más pequeña.

Los datos recolectados a través de este método de muestreo suelen ser buenos.

Te recomiendo también leer: Cómo calcular el tamaño de la muestra para una encuesta .

Desventajas del muestreo aleatorio simple

1.- Es un método de muestreo que puede llegar a ser más costoso que otros, ya que requiere una lista completa de todos los encuestados potenciales.

2.- Este método de muestreo no es adecuado para estudios que involucran entrevistas cara a cara, ya que cubren grandes áreas geográficas que tienen limitaciones de costo y tiempo.

3.- Un tamaño de muestra que es demasiado grande puede llegar a ser problemático, ya que cada miembro de la población tiene las mismas posibilidades de selección. Una población más grande significa un marco de muestra más grande y muchas veces puede llegar a ser difícil manejar a una población.

4.- La calidad de los datos depende del investigador y su perspectiva. Si el investigador tiene experiencia, existen posibilidades de que la calidad de los datos recopilados sean de una calidad superior. Pero si el investigador no tiene experiencia, los datos recopilados pueden no estar a la altura de las necesidades.

Después de aprender cómo realizar un muestreo aleatorio simple, ¿es este el método que realmente necesitas?

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¿Sabes cómo realizar un muestreo aleatorio simple de manera sencilla?

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Aprende cómo realizar un muestreo aleatorio simple siguiendo estos sencillos pasos. Encuentra algunos ejemplos de este tipo de muestreo.

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J. Morphol (marzo 2017) Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio. https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-95022017000100037

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Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio

Sampling Techniques on a Population Study

1 Universidad de Tarapacá, Arica, Chile.

2 Centro de Investigaciones Biomédicas, Universidad Autónoma de Chile, Temuco, Chile.

3 Centro de Excelencia en Estudios Morfológicos y Quirúrgicos (CEMyQ), Universidad de La Frontera, Temuco Chile.

4 Departamento de Cirugía, Universidad de La Frontera, Temuco, Chile.

RESUMEN: La representatividad de una muestra, permite extrapolar y por ende generalizar los resultados observados en ésta, a la población accesible; y a partir de ésta, a la población blanco. Por ende, una muestra será representativa o no; sólo si fue seleccionada al azar, es decir, que todos los sujetos de la población blanco tuvieron la misma posibilidad de ser seleccionados en esta muestra y por ende ser incluidos en el estudio; y por otro lado, que el número de sujetos seleccionados representen numéricamente a la población que le dio origen respecto de la distribución de la variable en estudio en la población, es decir, la estimación o cálculo del tamaño de la muestra. Es así como el análisis de una muestra permite realizar inferencias, extrapolar o generalizar conclusiones a la población blanco con un alto grado de certeza; de tal modo que una muestra se considera representativa de la población blanco, cuando la distribución y valor de las diversas variables se pueden reproducir con márgenes de error calculables. Entonces, el muestreo tiene por objetivo estudiar las relaciones existentes entre la distribución de una variable en la población blanco y las distribución de ésta variable en la muestra a estudio. Para ello, es fundamental, entre otras cosas definir los criterios de inclusión (características clínicas, demográficas, temporales y geográficas de los sujetos que componen la población en estudio) y de exclusión (características de los sujetos que pueden interferir con la calidad de los datos o la interpretación de los resultados. El objetivo de este manuscrito, es entregar conocimientos generales respecto de las técnicas de muestreo más utilizadas en investigación clínica.

PALABRAS CLAVE: Muestreo; Técnicas de muestreo; Muestreo aleatorio; Muestreo sistemático, Muestreo estratificado; Muestreo por conglomerados; Inferencia.

SUMMARY: The representativeness of a sample allows extrapolating and therefore generalizes the results observed in this, the accessible population, and from this, to the target population. Thus, a sample will be representative or not, only if it was selected at random, i.e., that all the subjects of the target population had the same possibility of being selected in this sample and therefore be included in the study, and on the other hand, that the number of subjects selected numerically represent the population that gave rise to it with respect to the distribution of the variable under study in the population, that is, the estimation of the sample size. Consequently, the analysis of a sample allows us to make inferences or generalize conclusions to the target population with a high degree of certainty, such that a sample is considered representative of the target population, when the distribution and value of the different variables can be reproduced with calculable error margins. So, the aim of sampling is to study the relationships between the distribution of a variable in the target population and the distribution of the same variable in the study sample. For this purpose, it is essential, among other things, to define the inclusion criteria (clinical, demographic, temporal and geographical characteristics of the subjects that make up the study population) and the exclusion criteria (characteristics of the subjects that may interfere with the quality of the data Or the interpretation of results). The aim of this manuscript is to provide general knowledge regarding sampling techniques most commonly used in clinical research.

KEY WORDS: Sampling Studies; Study; Sampling; Probability Sample; Samples; Probability.

La representatividad de una muestra, permite extrapolar y por ende generalizar los resultados observados en ésta, a la población accesible (conjunto de sujetos que pertenecen a la población blanco, que están disponibles para la investigación); y a partir de ésta, a la población blanco. Por ende, una muestra será representativa o no; sólo si fue seleccionada al azar, es decir, que todos los sujetos de la población blanco y accesible, tuvieron la misma posibilidad de ser seleccionados en esta muestra y por ende ser incluidos en el estudio (técnica de muestreo probabilístico); y por otro lado, que el número de sujetos seleccionados representen numéricamente a la población que le dio origen respecto de la distribución de la variable en estudio en la población, es decir, la estimación o cálculo del tamaño de la muestra ( Fig. 1). Es así como el análisis de una muestra permite realizar inferencias, extrapolar o generalizar conclusiones a la población blanco con un alto grado de certeza (Dieterich, 1996); de tal modo que una muestra se considera representativa de la población blanco ( Fig. 2), cuando la distribu ción y valor de las diversas variables se pueden reproducir con márgenes de error calculables.

Entonces, el muestreo tiene por objetivo estudiar las relaciones existentes entre la distribución de una variable "y" en una población "z" y las distribución de ésta variable en la muestra a estudio (Hernández Sampieri et al., 2006).

Para ello, es fundamental, entre otras cosas definir los criterios de inclusión (características clínicas, demográficas, temporales y geográficas de los sujetos que componen la población a estudio) y de exclusión (características de los sujetos que pueden interferir con la calidad de los datos o la interpretación de los resultados) (Ávila Baray, 2006; Arias-Gómez et al., 2016). ( Fig. 3).

El objetivo de este manuscrito, es entregar conocimientos generales respecto de las técnicas de muestreo más utilizadas en investigación clínica.

Fig. 1. Una muestra será o no representativa, si fue seleccionada al azar, es decir
todos los sujetos de la población blanco tienen la misma posibilidad de ser seleccionados en la
muestra. La población accesible es el conjunto de sujetos que pertenecen
a la población blanco, que están disponibles para la investigación.

Fig. 2. Generalización de resultados. La representatividad de la muestra,
permite extrapolar los resultados a la población de accesible
y de ésta a la población general.

Fig. 3. Criterios de elegibilidad. Los criterios de inclusión corresponden a aquellas características clínicas, demográficas, temporales y geográficas de los sujetos que componen la población en estudio. Por su parte, los criterios de exclusión corresponden a las características de los sujetos que pueden interferir con la calidad de los datos o la interpretación de los resultados.

Una muestra puede ser obtenida de dos tipos: probabilística y no probabilística. Las técnicas de muestreo probabilísticas, permiten conocer la probabilidad que cada individuo a estudio tiene de ser incluido en la muestra a través de una selección al azar. En cambio, en las técnicas de muestreo de tipo no probabilísticas, la selección de los sujetos a estudio dependerá de ciertas características, criterios, etc. que él (los) investigador (es) considere (n) en ese momento; por lo que pueden ser poco válidos y confiables o reproducibles; debido a que este tipo de muestras no se ajustan a un fundamento probabilístico, es decir, no dan certeza que cada sujeto a estudio represente a la población blanco (Walpole & Myers, 1996; Ávila Baray; Arias-Gómez et al.).

1. Técnicas de muestreo probabilístico.

a) Aleatorio simple: Garantiza que todos los individuos que componen la población blanco tienen la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra. Esta significa que la probabilidad de selección de un sujeto a estudio "x" es independiente de la probabilidad que tienen el resto de los sujetos que integran forman parte de la población blanco. Por ejemplo: ante la siguiente pregunta de investigación ¿Cuál es la muestra necesaria para establecer la prevalencia de cambios inflamatorios en biopsias hepáticas de pacientes con colangitis aguda (CA)? Un muestreo aleatorio simple aplicaría de la siguiente forma: entre todos los sujetos con CA, seleccionar al azar un subgrupo que los represente ( Fig. 4).

b) Aleatorio estratificado: Se determina los estratos que conforman la población blanco para seleccionar y extraer de ellos la muestra (se define como estrato a los subgrupos de unidades de análisis que difieren en las características que van a ser analizadas). La base de la estratificación se basa en variable como edad, sexo, nivel socioeconómico, etc. Entonces, se divide la población compuesta por "N" individuos, en "x" subpoblaciones o estratos, con base a variables importantes para la conducción del estudio, y de tamaños respectivos N1, N2, N3, N4 ..., Nk; y realizando en cada una de estos estratos, muestreos aleatorios simples de tamaño ni; para finalmente definir cuantos elementos de la muestra se han de seleccionar de cada uno de los estratos; para lo cual se dispone de las siguientes opciones: asignación proporcional (el tamaño de la muestra de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato que le dio origen, respecto a la población total) y asignación óptima (el tamaño de la muestra de cada estrato, son definidos por quien hace el muestreo) (Bai et al., 2013). Por ejemplo: ante la pregunta ¿Cuál es la muestra necesaria para establecer la prevalencia de cambios inflamatorios en biopsias hepáticas de pacientes con CA? Un muestreo aleatorio estratificado aplicaría de la siguiente forma: entre todos los sujetos con CA, agrupar en forma aleatoria por características de interés como: gravedad de la enfermedad (leve, moderado, grave); intensidad de la fiebre (febril, afebril, hipotérmico); leucocitosis (con y sin leucocitosis); nivel de bilirrubina total (hasta 2,0; 2,1 a 4,0; 4,1 a 6,9; 7,0 o más), etc. ( Fig. 5).

c) Aleatorio sistemático: Cuando el criterio de distribución de los sujetos a estudio en una serie es tal, que los más similares tienden a estar más cercanos. Este tipo de muestreo suele ser más preciso que el aleatorio simple, debido a que recorre la población de forma más uniforme. De esta modo, se seleccionará cada hésimo caso (Arias-Gómez et al.). Por ejemplo: ante la pregunta ¿Cuál es la muestra necesaria para establecer la prevalencia de cambios inflamatorios en biopsias hepáticas de pacientes con CA? Un muestreo aleatorio sistemático aplicaría de la siguiente forma: entre todos los sujetos con CA, seleccionar aquellos que ingresan los días impares del mes, o aquellos cuya primer dígito del RUT sea par, hasta completar la muestra estimada ( Fig. 6).

d) Por conglomerados: Consiste en elegir de forma aleatoria ciertos barrios o conglomerados dentro de una región, ciudad, comuna, etc., para luego elegir unidades más pequeñas como cuadras, calles, etc. y finalmente otras más pequeñas, como escuelas, consultorios, hogares (una vez elegido esta unidad, se aplica el instrumento de medición a todos sus integrantes). Si se desea realizar un estudio de prevalencia o una encuesta en habitantes de una localidad, el muestreo aleatorio simple es complejo y de alto costo, ya que estudiar una muestra de tamaño "n", supone enviar encuestadores a "x" puntos diferentes de la misma; de tal forma que en cada uno de estos puntos, sólo se aplicará una encuesta (Hund et al., 2015). Por ello, es que en este tipo de casos se sugiere aplicar muestreo por conglomerados, pues son más económicos y eficientes. En este tipo de muestreo, los sujetos a estudio, se encuentran incluidos en lugares físicos o geográficos (conglomerados); por ende, resulta imprescindible diferenciar entre sujetos a estudio (quiénes va a ser medidos) y unidad muestral (conglomerado a través del cual se logra acceder a los sujetos a estudio) ( Fig. 7).

Por ejemplo: ante la pregunta ¿Cuál es la muestra necesaria para establecer la prevalencia de cambios inflamatorios en biopsias hepáticas de pacientes con CA? Un muestreo aleatorio por conglomerados aplicaría de la siguiente forma: entre todos los sujetos con CA de la Región de la Araucanía, seleccionar en forma aleatoria aquellos provenientes de los hospitales de Angol, Imperial y de la Clínica Alemana de Temuco (conglomerados que representarán a todos los centros sanitarios de esta región).

Fig. 4. Muestreo aleatorio simple. A partir de la población blanco,
se seleccionan al azar el número de sujetos necesario para
completar la muestra necesaria a estudiar.

Fig. 5. Muestreo aleatorio estratificado. Se seleccionan al azar una muestra
de los 4 centros hospitalarios (estratos), que componen la población total de una
región del país (población blanco); y de cada estrato, se selecciona
un número de sujetos que lo representan.

Fig. 6. Muestreo aleatorio sistemático. Se selecciona de forma
sistemática cada hésimo caso de la población blanco.

Fig. 7. Muestreo por conglomerados. Se seleccionan al azar una muestra de 4 consultorios
de salud (conglomerados), de los 9 existentes en una comuna; y de cada conglomerado,
se mide la variable de interés a todos los sujetos que deben consultar en ellos.

2. Técnicas de muestreo no probabilístico

a) Intencional: Permite seleccionar casos característicos de una población limitando la muestra sólo a estos casos. Se utiliza en escenarios en las que la población es muy variable y consiguientemente la muestra es muy pequeña. Por ejemplo, entre todos los sujetos con CA, seleccionar a aquellos que más convengan al equipo investigador, para conducir la investigación.

b) Por conveniencia: Permite seleccionar aquellos casos accesibles que acepten ser incluidos. Esto, fundamentado en la conveniente accesibilidad y proximidad de los sujetos para el investigador. Por ejemplo, entre todos los sujetos con CA, solamente aquellos que se encuentren hospitalizados en el Hospital Regional de Temuco.

c) Accidental o consecutivo: Se fundamenta en reclutar casos hasta que se completa el número de sujetos necesario para completar el tamaño de muestra deseado. Estos, se eligen de manera casual, de tal modo que quienes realizan el estudio eligen un lugar, a partir del cual reclutan los sujetos a estudio de la población que accidentalmente se encuentren a su disposición. Es similar al muestreo por conveniencia, excepto que intenta incluir a todos los sujetos accesibles como parte de la muestra. Por ejemplo, entre todos los sujetos con CA, seleccionar los primeros 50 incluibles que lleguen al servicio de urgencias del Hospital Regional de Temuco.

Ejemplo 1: En un estudio cuyo objetivo fue determinar la eficiencia de los programas de tamizaje de cáncer gástrico por endoscopia digestiva alta en 4 centros de atención primaria en de la ciudad de Niigata, cuya población era de 811.000 habitantes; para optimizar la productividad de estos programas, se realizó un muestreo no probabilístico por conveniencia de 44 sujetos asintomáticos mayores de 40 años, que fueron estudiados de forma gratuita. En ellos se midieron los tiempos, número de personas y costes involucradas en el procedimiento. Se verificó que los tiempos de preparación y premedicación; del procedimiento propiamente tal y de los cuidados post-procedimiento (recuperación y limpieza); representaron el 34,1 %; 10,6 % y 54,4 % del tiempo total de la endoscopia, respectivamente. Concluyendo de esta manera que la mayor parte del tiempo necesario para completar la detección del cáncer gástrico vía endoscópica es consumido por la preparación, la premedicación y los procedimientos posteriores, en los que las enfermeras desempeñan un papel clave (Goto et al., 2014).

Ejemplo 2: En un estudio conducido en Irán, cuyo objetivo fue evaluar la epidemiología de la ERGE y sus factores de riesgo de en una población basada en el estudio de Mashhad (segunda ciudad más grande de Irán); se realizó un estudio de corte transversal, aplicando el cuestionario generado por la Clínica Mayo a un total de 1685 sujetos; para lo cual se desarrolló una técnica de muestreo por conglomerados en 50 locaciones seleccionadas a partir de los códigos de área eléctrica, incluyendo 50 participantes por cada locación. Encontraron un 25,7 % de síntomas de ERGE en la población estudiada; y los siguientes factores de riesgo: tabaquismo, consumo de anti inflamatorios no esteroidales, enfermedades crónicas, consumo de te y café, sobrealimentación y ERGE en la pareja (Vossoughinia et al., 2014).

Ventajas y Desventajas de la Aplicación de Técnicas de Muestreo

Se puede comentar que cada técnica de muestreo tiene sus ventajas y desventajas ( Tabla I); sin embargo, en términos generales existen ventajas y desventajas comunes para todas ellas:

Reducción de costos: Los costes de un estudio serán menores si los datos de interés se pueden obtener a partir de una muestra de la población blanco. Por ejemplo, cuando se realizan estudios de prevalencia de un evento de interés, es más económico medir una muestra representativa de 1500 sujetos de la población blanco, que a los 250.000 individuos que la componen.

Eficiencia: Al trabajar con un número reducido de sujetos a estudio, representativos de la población blanco; el tiempo necesario para conducir el estudio y obtener resultados y conclusiones será ostensiblemente menor.

Inadecuada representación de la población blanco: Esto puede ocurrir si se decide trabajar con muestras pequeñas.

Por ejemplo, es muy común ver publicaciones en las que se comparan 50 sujetos tratados con la intervención en estudio versus 50 con la intervención estándar. Este es un número muy recurrente, pero posiblemente conlleva una mala representación de la población a la que se desea inferir los resultados.

Tabla I. Ventajas y desventajas de los distintos tipos de muestreo probabilístico.

Ávila Baray, H. L. Introducción a la Metodología de la Investigación. Edición electrónica. Cuauhtémoc (Chihuahua), Instituto Tecnológico de Cd. Cuauhtémoc, 2006 Disponible en: http://www.eumed.net/libros-gratis/2006c/203/index.htm

Arias-Gómez, J.; Villasís-Keever, M. Á. & Miranda-Novales, M. G. The research protocol III. Study population. Rev. Alerg. Mex., 63(2):201-6, 2016.

Bai, X.; Tsiatis, A. A. & O'Brien, S. M. Doubly-robust estimators of treatment-specific survival distributions in observational studies with stratified sampling. Biometrics, 69(4):830-9, 2013.

Dieterich, H. Nueva Guía para la Investigación Científica. Ciudad de México, Editorial Planeta Mexicana, 1996. Disponible en: http://www.ceuarkos.com/heinz.pdf

Goto, R.; Arai, K.; Kitada, H.; Ogoshi, K. & Hamashima, C. Labor resource use for endoscopic gastric cancer screening in Japanese primary care settings: A work sampling study. PLoS One, 9(2):e88113, 2014.

Hernández Sampieri, R.; Fernández-Collado, C. & Baptista Lucio, P. Metodología de la Investigación. 4 ed. Ciudad de México, McGraw-Hill, 2006. Disponible en: https://competenciashg.files.wordpress.com/2012/10/sampieri-et-al-metodologia-de-la-investigacion-4ta-edicion-sampieri-2006_ocr.pdf

Hund, L.; Bedrick, E. J. & Pagano, M. Choosing a cluster sampling design for lot quality assurance sampling surveys. PLoS One, 10(6):e0129564, 2015.

Vossoughinia, H.; Salari, M.; Mokhtari Amirmajdi, E.; Saadatnia, H.; Abedini, S.; Shariati, A.; Shariati, M. & Khosravi Khorashad, A. An epidemiological study of gastroesophageal reflux disease and related risk factors in urban population of mashhad, Iran. Iran. Red Crescent Med. J., 16(12):e15832, 2014.

Walpole, R. E. & Myers, R. H. Probabilidad y Estadística. 4. ed. Ciudad de México, McGraw-Hill, 1996.

Dirección para correspondencia:

Dr. Carlos Manterola, MD, PhD.

E-mail: carlos.manterola@ufrontera.cl

Received: 15-09-2016
Accepted: 19-12-2016

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Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio

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Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio Sampling Techniques on a Population Study 1 Universidad de Tarapacá, Arica, Chile. 2 Centro de Investigaciones Biomédicas, Universidad Autónoma de Chile, Temuco, Chile. 3 Centro de Excelencia en Estudios Morfológicos y Quirúrgicos (CEMyQ), Universidad de La Frontera, Temuco Chile.