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Nelson Leon Ibica

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

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

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En esta etapa, es necesario tener una lista completa y actualizada de todos los sujetos en el universo para poder realizar la selección aleatoria de la muestra. Esta lista, conocida como marco muestral, sirve como base para el proceso de selección de la muestra.

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

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

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En esta etapa, se eligen de manera aleatoria los individuos que formarán parte de la muestra, utilizando métodos como el sorteo o el uso de tablas de números aleatorios. El objetivo es garantizar que cada sujeto tenga una probabilidad igual de ser seleccionado, lo que ayuda a obtener una muestra representativa de la población objetivo.

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

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

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Una vez que se ha seleccionado la muestra, se utilizan los datos recolectados de los sujetos incluidos en la muestra para calcular los estadísticos de interés. Estos estadísticos pueden ser medidas descriptivas, estimaciones de parámetros poblacionales, intervalos de confianza, entre otros, que proporcionan información sobre la población objetivo.

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Es fácil de implementar y comprender

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Puede no ser representativo si el marco muestral no está bien construido y no refleja adecuadamente la población objetivo.

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

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

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En esta etapa, es necesario tener una lista completa y actualizada de todos los sujetos en el universo para poder realizar la selección aleatoria de la muestra. Esta lista, conocida como marco muestral, sirve como base para el proceso de selección de la muestra.

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El marco muestral se divide en estratos (subgrupos homogéneos) basados en características relevantes.

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El marco muestral se divide en estratos (subgrupos homogéneos) basados en características relevantes.

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En esta etapa, se divide el marco muestral (la lista de sujetos en el universo) en subgrupos homogéneos llamados estratos. Los estratos se forman en función de características relevantes, como la edad, el género, la ubicación geográfica, etc. Esta división en estratos permite asegurar una representación adecuada de los diferentes grupos en la muestra final.

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Se selecciona aleatoriamente una muestra de cada estrato y se combinan para formar la muestra final.

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Se selecciona aleatoriamente una muestra de cada estrato y se combinan para formar la muestra final.

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La selección aleatoria de una muestra de cada estrato implica utilizar métodos como el sorteo o la generación de números aleatorios para elegir individuos de manera aleatoria dentro de cada estrato. Luego, las muestras de cada estrato se combinan para formar la muestra final que será utilizada en el análisis de datos

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

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

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En esta etapa por lo tanto requiere tener un control preciso del marco muestral de individuos seleccionables junto con la probabilidad de que sean seleccionados - consistente en escoger un individuo inicial de forma aleatoria entre la población y, a continuación, seleccionar para la muestra a cada enésimo individuo disponible en el marco muestral.

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

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

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El cálculo de los estadísticos de interés a partir de la muestra seleccionada es esencial para obtener conclusiones y resultados basados en los datos recopilados. Estos estadísticos proporcionan información clave para responder las preguntas de investigación y tomar decisiones informadas en función de los hallazgos obtenidos en el estudio.

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Permite asegurar una representación adecuada de los subgrupos dentro de la población, lo que puede mejorar la precisión de los resultados.

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Requiere información adicional para estratificar correctamente, lo que puede ser complicado y costoso.

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Se selecciona un número de inicio aleatorio y luego se elige sistemáticamente a los sujetos a estudiar, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

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Se selecciona un número de inicio aleatorio y luego se elige sistemáticamente a los sujetos a estudiar, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

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En esta etapa, 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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A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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

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De manera que los elementos de la población que se identifiquen con los números que han salido son los seleccionados para formar parte de la muestra del estudio estadístico.

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Es más eficiente en términos de tiempo y recursos en comparación con el muestreo aleatorio simple.

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Puede introducir sesgos si hay un patrón sistemático en la forma en que se ordenan los sujetos en el marco muestral.

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Se requiere una lista de conglomerados (grupos) en lugar de una lista de todos los sujetos del universo.

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Se requiere una lista de conglomerados (grupos) en lugar de una lista de todos los sujetos del universo.

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en esta etapa, 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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Los conglomerados se seleccionan aleatoriamente.

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Los conglomerados se seleccionan aleatoriamente.

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En esta etapa, se deben seleccionar aleatoriamente mediante un muestreo aleatorio simple o sistemático, es decir, mediante un sorteo y una asignación de números aleatorios a cada elemento.

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Al interior de cada conglomerado, se seleccionan todos los sujetos que formen parte de él o se elige una muestra aleatoria.

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Al interior de cada conglomerado, se seleccionan todos los sujetos que formen parte de él o se elige una muestra aleatoria.

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En esta etapa es adecuado cuando los grupos en que dividimos la población son muy similares entre sí, por lo que no hay gran diferencia entre estudiar individuos de un grupo o de otro.

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

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

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En esta etapa, es necesario tener una lista de todos los conglomerados (grupos) en el universo. Esta lista permite seleccionar aleatoriamente los conglomerados en el muestreo por conglomerados, lo que proporciona una base para la selección posterior de los sujetos dentro de cada conglomerado.

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Es más práctico cuando el marco muestral es muy grande o disperso geográficamente, ya que se puede seleccionar aleatoriamente grupos más grandes en lugar de individuos.

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Puede haber mayor variabilidad dentro de los conglomerados en comparación con otros tipos de muestreo, lo que puede afectar la precisión de los resultados.

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Emerson Galvis Araujo

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La Encuesta Mensual Manufacturera (EMM) es una encuesta realizada por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) en Colombia.
Su objetivo principal es recopilar información económica sobre el sector manufacturero en el país. La EMM se lleva a cabo de forma continua a lo largo del año, recopilando datos mensuales para obtener indicadores y estadísticas sobre la producción, ventas, empleo, costos, entre otros aspectos relevantes de las empresas manufactureras.

En cuanto al tipo de muestreo utilizado en la Encuesta Mensual Manufacturera, el DANE emplea un diseño de muestreo probabilístico estratificado. A continuación, se detallan los aspectos más relevantes del muestreo:

1. Marco muestral: El marco muestral utilizado para la EMM es el Directorio de Empresas y Establecimientos (DEE), el cual contiene información actualizada sobre las unidades económicas en el sector manufacturero.

2. Estratificación: Las unidades de muestreo se dividen en estratos, que son grupos homogéneos de empresas con características similares. Estos estratos pueden ser definidos en base a criterios como tamaño de la empresa, actividad económica, ubicación geográfica, entre otros.

3. Selección de la muestra: Dentro de cada estrato, se selecciona una muestra de empresas utilizando métodos de muestreo aleatorio. El tamaño de la muestra puede variar dependiendo de los objetivos y la precisión requerida en la estimación de los indicadores.

4. Conglomerados: En algunas ocasiones, se utilizan conglomerados para facilitar la recolección de datos. Un conglomerado puede ser una agrupación de empresas cercanas geográficamente, lo cual permite realizar visitas de campo más eficientes.

El diseño de muestreo probabilístico estratificado utilizado en la Encuesta Mensual Manufacturera permite obtener estimaciones representativas y confiables de las variables de interés en el sector manufacturero a nivel nacional. Esto significa que las conclusiones y estadísticas generadas a partir de la encuesta pueden extrapolarse de manera válida a la población objetivo.

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/TECINNO-Microdatos#_r=&collection=&country=&dtype=&from=1970&page=1&ps=100&sid=&sk=&sort_by=title&sort_order=&to=2023&topic=&view=s&vk=

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Muestreo probabilístico: muestreo sistemático (netquest.com)

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Soluciones Netquest de Investigación S.L.

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En este post, explicamos en qué consiste el muestreo sistemático. Un proceso simple que sólo requiere la elección de un individuo al azar para obtener una muestra representativa de la población, de forma similar al muestreo aleatorio simple.

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La Encuesta Educación Formal - 2018 es una encuesta realizada por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) en Colombia.
Su objetivo principal es recopilar información sobre la educación formal en el país, abarcando aspectos como la cobertura, la matrícula, los niveles educativos, los programas de estudio, entre otros.

En cuanto al tipo de muestreo utilizado en la Encuesta Educación Formal, el DANE emplea un diseño de muestreo probabilístico estratificado.
A continuación, se detallan los aspectos más relevantes del muestreo:

1. Marco muestral: El marco muestral utilizado para la Encuesta Educación Formal es el Registro Administrativo de Establecimientos Educativos (RAEE), el cual contiene información actualizada sobre las instituciones educativas en el país.

2. Estratificación: Las instituciones educativas se dividen en estratos, que son grupos homogéneos en términos de nivel educativo, ubicación geográfica, dependencia administrativa, entre otros criterios relevantes. La estratificación permite considerar las diferencias entre los distintos tipos de instituciones y obtener estimaciones más precisas.

3. Selección de la muestra: Dentro de cada estrato, se selecciona una muestra de instituciones educativas utilizando métodos de muestreo aleatorio. El tamaño de la muestra puede variar dependiendo de los objetivos y la precisión requerida en la estimación de los indicadores.

El diseño de muestreo probabilístico estratificado utilizado en la Encuesta Educación Formal - 2018 permite obtener estimaciones representativas y confiables de los indicadores educativos a nivel nacional.
Esto significa que las conclusiones y estadísticas generadas a partir de la encuesta pueden extrapolarse de manera válida a la población objetivo, brindando información relevante para el análisis y la toma de decisiones en el ámbito de la educación formal en Colombia.

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/615

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muestreo_parte_2.pdf (weebly.com)

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Censo de Habitantes de Calle - CHC- 2017 - Bogotá, D.C.

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Censo de Habitantes de Calle - CHC- 2017 - Bogotá, D.C.

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El Censo de Habitantes de Calle (CHC) - 2017 en Bogotá, D.C. es una operación estadística realizada por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) en colaboración con la Alcaldía Mayor de Bogotá.
Su objetivo principal es obtener información precisa y detallada sobre la población que vive en situación de calle en la ciudad.

En cuanto al tipo de muestreo utilizado en el Censo de Habitantes de Calle, se emplea un diseño de muestreo no probabilístico, específicamente una técnica conocida como "muestreo por conveniencia" o "muestreo no aleatorio". A continuación, se explican los aspectos relevantes de este tipo de muestreo:

1. Selección de la muestra: En el muestreo por conveniencia, la selección de las unidades de muestra se basa en la disponibilidad y conveniencia de acceder a la población objetivo. En el caso del CHC, los censistas y personal encargado de la recolección de datos se desplazan por las calles de Bogotá en busca de personas que viven en situación de calle.

2. Ausencia de marco muestral: A diferencia de otros tipos de muestreo, en el muestreo por conveniencia no se utiliza un marco muestral previo que contenga información sobre la población objetivo. En el caso del CHC, no se dispone de una lista completa y actualizada de todas las personas que viven en situación de calle en Bogotá.

3. Limitaciones en la representatividad: Debido a la naturaleza no probabilística del muestreo por conveniencia, las conclusiones y estadísticas generadas a partir del CHC no pueden ser extrapoladas de manera válida a toda la población de habitantes de calle en Bogotá. La muestra obtenida se limita a las personas que fueron encontradas y encuestadas durante el censo, lo que implica que existen posibles sesgos y limitaciones en la representatividad de los resultados.

El uso del muestreo por conveniencia en el Censo de Habitantes de Calle - 2017 se debe a las particularidades y dificultades asociadas a la población objetivo, que vive en una situación vulnerable y en constante movilidad. Aunque este tipo de muestreo presenta limitaciones en términos de representatividad y generalización de los resultados, el censo permite obtener información importante para comprender y abordar la problemática de los habitantes de calle en Bogotá, así como para implementar políticas y acciones específicas en beneficio de esta población.

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/548

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https://www.probabilidadyestadistica.net/tipos-de-muestreo/

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En este artículo se explican todos los tipos de muestreos y las características de cada tipo. Además, podrás ver un ejemplo de cada tipo de muestreo.

Pero antes de ver cuáles son todos los tipos muestreo que existen, lógicamente debes saber qué es un muestreo. Por eso antes de seguir te sugiero que vayas a este artículo enlazado, así entenderás mucho mejor cada tipo de muestreo.

¿Cuáles son todos los tipos de muestreo?

Los tipos de muestreo son los siguientes:

Muestreo probabilístico : muestreo en el que se selecciona la muestra de manera aleatoria

Muestreo aleatorio simple : la muestra se escoge simplemente al azar.

Muestreo sistemático : se elige un primer individuo de manera aleatoria y el resto de elementos de la muestra se seleccionan utilizando un intervalo fijo.

Muestreo estratificado : para formar la muestra se divide la población objetivo en estratos (grupos) y luego se escogen individuos de cada estrato de manera aleatoria.

Muestreo por conglomerados : la muestra está formada por los conglomerados (grupos naturales) que han sido seleccionados aleatoriamente.

Muestreo no probabilístico : muestreo en el que los investigadores seleccionan a la muestra según su criterio, sin incluir la aleatoriedad en el proceso.

Muestreo intencional : se elige a los individuos de la muestra basándose únicamente en el criterio del investigador.

Muestreo por conveniencia : se escoge a los integrantes de la muestra según su facilidad de acceso.

Muestreo consecutivo : se selecciona una primera muestra inicial, se investiga y luego se selecciona otra muestra. Y se van estudiando diferentes muestras hasta obtener las conclusiones del estudio.

Muestreo por cuotas : primero se forman grupos y luego se elige una cuota de cada grupo para formar la muestra de la investigación.

Muestreo por bola de nieve : los investigadores seleccionan los primeros individuos de la muestra, y estos reclutan posteriormente a otros sujetos para el estudio.

Por lo tanto, los muestreos se clasifican en dos grandes tipos: los muestreos probabilísticos y los muestreos no probabilísticos.

Asimismo, hay varios tipos de muestreo probabilístico: el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.

Y, por otro lado, los tipos de muestreo no probabilísticos se agrupan en: muestreo intencional, muestreo por conveniencia, muestreo consecutivo, muestreo por cuotas y muestreo por bola de nieve.

A continuación, se explica detalladamente cada tipo de muestreo en particular.

Muestreo probabilístico

La técnica del muestreo probabilístico consiste en seleccionar a los elementos de la muestra de manera aleatoria, es decir, todos tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

Esta es una condición indispensable para que el muestreo se considere probabilístico, todos los elementos de la población estadística deben poder ser escogidos y, además, deben tener la misma posibilidad de ser seleccionados.

Como acabamos de ver, los diferentes tipos de métodos de muestreo probabilísticos son el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.

Muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple otorga a cada elemento de la población estadística la misma probabilidad de ser incluido en la muestra del estudio. De manera que los individuos de la muestra se seleccionan simplemente al azar, sin utilizar ningún otro criterio.

Para simular al azar existen varios métodos, pero actualmente se suele hacer mediante programas informáticos como el Excel, ya que permiten ahorrar mucho tiempo.

Muestreo sistemático

En el muestreo sistemático primero se selecciona un elemento de la población aleatoriamente, y luego se seleccionan el resto de elementos de la muestra utilizando un intervalo fijo.

De manera que en el muestreo sistemático, una vez hemos seleccionado al azar el primer individuo de la muestra, tenemos que contar tantos números como el intervalo deseado para coger el siguiente individuo de la muestra. Y vamos repitiendo el mismo procedimiento sucesivamente hasta tener tantos individuos en la muestra como el tamaño muestral que se quiere obtener.

Muestreo estratificado

En la técnica del muestreo estratificado primero se divide la población en estratos (grupos) y luego se selecciona aleatoriamente unos individuos de cada estrato para formar toda la muestra del estudio. Así que habrá como mínimo un integrante de cada estrato en la muestra.

Los estratos deben ser grupos homogéneos, es decir, los individuos de un estrato tienen unas características propias que los diferencian de los otros estratos. Por lo tanto, un individuo solo puede estar en un único estrato.

Muestreo por conglomerados

El muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado pueden confundirse porque son muy similares, pero si te fijas bien son dos tipos de muestreo probabilístico distintos.

El muestreo por conglomerados aprovecha que ya existen conglomerados (grupos) naturales en la población para estudiar solamente unos conglomerados en lugar de todos los individuos de la población.

A diferencia del muestreo estratificado, en este método no se tiene que seleccionar ningún individuo en particular de los conglomerados, sino que una vez se escogen los grupos a estudiar se deben analizar todos sus integrantes.

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

Muestreo no probabilístico

En el muestreo no probabilístico se seleccionan a los individuos basándose en el criterio subjetivo de los investigadores. Por lo tanto, en el muestreo no probabilístico no todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser escogidos para la muestra, ya que la selección no es aleatoria. Esta característica distingue el muestreo no probabilístico del muestreo probabilístico.

Lógicamente, en los muestreos no probabilísticos la persona encargada de hacer la investigación tiene mucha importancia, porque es quien decide los integrantes de la muestra. Por eso es primordial que el investigador tenga un gran conocimiento y experiencia en el campo de estudio, para así obtener resultados fiables.

Tal y como se ha explicado más arriba, los distintos tipos de técnicas de muestreo no probabilísticas son el muestreo intencional, el muestreo por conveniencia, el muestreo consecutivo, el muestreo por cuotas y el muestreo por bola de nieve.

Muestreo intencional

El muestreo intencional se basa únicamente en el criterio del investigador para escoger la muestra del estudio.

De manera que la persona responsable de la investigación tiene todo el poder de decisión para seleccionar a los elementos de la muestra. Por lo tanto, es importante que sea una persona experta en el campo de estudio.

El muestreo intencional también se llama muestreo discrecional, muestreo por juicio, muestreo crítico, muestreo deliberado o muestreo opinático.

Muestreo por conveniencia

En el muestreo por conveniencia los investigadores escogen los sujetos de la muestra basándose en criterios de facilidad para acceder a los individuos, sin incluir la aleatoriedad en el proceso.

Es decir, en este tipo de muestreo no probabilístico para elegir a los individuos de la población se valoran aspectos como la disponibilidad, la proximidad o el coste de seleccionarlos. Incluso se suelen aceptar a voluntarios para facilitar aún más el muestreo.

El muestreo por conveniencia también se conoce como muestreo de selección intencionada o muestreo por oportunidad.

Muestreo consecutivo

En el muestreo consecutivo primero se escoge una muestra inicial, se investiga y después de obtener los resultados de la muestra inicial se pasa a estudiar otra muestra. Y el proceso se va repitiendo consecutivamente hasta obtener las conclusiones finales de todo el estudio.

De modo que el muestreo consecutivo no se centra en una sola muestra, sino que estudia diferentes muestras de una misma población estadística y al final saca conclusiones con la información obtenida de todos los grupos.

Muestreo por cuotas

En el muestreo por cuotas primero se establecen grupos (o estratos) de individuos que comparten como mínimo una característica y luego se selecciona una cuota de cada grupo, formando así la muestra del estudio.

El rasgo de los individuos que se utiliza para dividir la población en grupos también lo decide el investigador, por lo tanto, la persona encargada de realizar la investigación tiene una gran influencia en los resultados obtenidos.

Muestreo por bola de nieve

En el muestreo de bola de nieve el investigador escoge los primeros participantes y posteriormente estos reclutan a otros individuos para el estudio.

Esta característica del muestreo de bola de nieve hace que el tamaño de la muestra vaya incrementando cada vez más a medida que los participantes van reclutando a más personas para el estudio (efecto bola de nieve).

El muestreo por bola de nieve también se conoce como muestreo en cadena o muestreo de referencia en cadena.

Otros tipos de muestreo

Aunque la clasificación habitual que se hace de los tipos de muestreo es la que acabamos de ver arriba, a veces los métodos de muestreo también se dividen en muestreos cuantitativos y muestreos cualitativos.

Tal y como su nombre indica, la diferencia entre estos dos grupos de muestreo es el objetivo de cada uno:

Muestreo cuantitativo: muestreo que recoge la información de manera cuantitativa. En este caso, se hacen preguntas cerradas a los individuos de la muestra para poder cuantificar las respuestas y estudiarlas estadísticamente.

Muestreo cualitativo: muestreo que se utiliza cuando la investigación tiene un carácter cualitativo. Normalmente no es necesario hacer estadísticas de los resultados para sacar conclusiones. Las entrevistas abiertas o los grupos de discusión son dos ejemplos de este tipo de muestreo.

Por último, destacar que también existe el muestreo polietápico (o muestreo por etapas), que consiste en combinar diferentes tipos de muestreos y hacer varias etapas de muestreo. Es decir, en el muestreo polietápico se parte de la población y se hace un primer muestreo para seleccionar la muestra inicial. Luego, a partir de la muestra inicial, se vuelve a hacer otro muestreo para reducir el número de individuos de la muestra. Y se van haciendo nuevas etapas de muestreos hasta conseguir el tamaño muestral deseado. Este tipo de muestreo es muy útil para muestrear zonas geográficas de gran superficie.

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▷ ¿Cuáles son todos los tipos de muestreo? (con ejemplos)

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Te explicamos cuáles son todos los tipos de muestreo y las características de cada tipo. Con ejemplos de todos los tipos de muestreo.

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Los tipos de muestreo son las diversas maneras de extraer datos de una parte del total, una poderosa herramienta estadística cuya función es determinar qué parte de la población o el universo es necesario examinar, para realizar inferencias y obtener información sobre la misma.

El muestreo es muy importante cuando no se puede o no se quiere analizar la población completa. Nótese que el término "población" no se refiere solamente a un gran conjunto de personas o seres vivos, sino en general al total de elementos que se vaya a estudiar en un problema dado.

De acuerdo al tipo de muestreo elegido, se selecciona la parte de la población que se considera como más representativa, siempre conforme a los objetivos.

Desde luego que cuando se toma solamente una parte del universo de datos, es posible pasar algunos detalles por alto y omitir información, razón por la cual los resultados no serán todo lo precisos que deberían. A esto se le conoce como error de muestreo.

La idea es simplificar el universo de datos lo más que se pueda, escogiendo la muestra más representativa que sea capaz de brindar la máxima información, para asegurar así la validez de los resultados.

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Tipos de muestreo probabilístico o aleatorio

Un muestreo probabilístico se basa en la probabilidad que tienen los sujetos de la muestra para ser seleccionados. De esta forma se brinda a cada elemento de la población una posibilidad conocida de ser elegido, que por supuesto debe ser mayor que 0.

Esto es sumamente importante, porque puede ocurrir que de un universo de datos, se haya seleccionado una muestra que no sea lo bastante representativa del conjunto.

De ser así, los resultados estarán sesgados, ya que algunas partes de la población estarán más favorecidas frente a otras. Para evitar el sesgo, del cual hay diversas categorías, una opción es dejar que el azar se encargue de seleccionar la muestra y dar así a cada elemento, una probabilidad no nula de ser seleccionado.

Muestreo aleatorio simple

Esta es una manera sencilla de garantizar que el azar haga su trabajo. Por ejemplo, si se trata de seleccionar algunos niños en un curso para que participen en un evento artístico de la escuela, se colocan todos los nombres de los niños en idénticas papeletas dobladas, se mezclan en un sombrero y se saca al azar un puñado.

Todos los niños del curso constituyen la población, y el puñado de papeletas que se sacó del sombrero es la muestra.

El éxito del procedimiento radica en hacer una lista completa de todos los niños, para que nadie quede por fuera. En un curso pequeño esto no es problema; pero cuando se quiere seleccionar una muestra entre una población de más tamaño, hay que refinar el método.

El muestreo aleatorio simple puede llevarse a cabo con reemplazo o reposición. Por ejemplo si extraemos algún elemento de la población y lo devolvemos luego de seleccionarlo y examinarlo, el universo de nuestros elementos se mantiene siempre igual a lo largo del estudio.

Si por el contrario el elemento elegido se estudia, más no se devuelve, se trata de muestreo sin reemplazo. Esto debe tomarse en cuenta a la hora de calcular las probabilidades que tiene un elemento de ser seleccionado.

Muestreo aleatorio sistemático

Para llevar a cabo este muestreo también se necesita de un listado de N elementos y también determinar el tamaño de la muestra, al cual llamaremos n. Al listado se le denomina marco de muestreo.

Ahora se define el intervalo de salto, que se denota con la letra k y se calcula así:

Se elige un número aleatorio -al azar- entre 1 y k, llamado r o arranque aleatorio. Este es el primer individuo de la lista en ser seleccionado y a partir de él se van escogiendo los siguientes elementos de la lista.

Un ejemplo: supongamos que se tiene el listado de 2000 estudiantes de una universidad y se quiere obtener una muestra de 100 alumnos para que participen en un congreso.

Lo primero que hay que hacer es encontrar el valor de k:

Una vez que hemos dividido el total de alumnos en 100 fragmentos de 20 alumnos, se toma uno de los fragmentos y se elige un número al azar entre 1 y 20, por ejemplo el 12. Por lo tanto el doceavo alumno de nuestra lista es el arranque aleatorio.

El siguiente alumno en ser seleccionado debe ser el 12+20 = 22, luego el 42, después el 62 y así sucesivamente, hasta completar los 100.

Como se puede ver, es un método rápido de aplicar y que suele dar muy buenos resultados, sin necesidad de colocar los 2000 nombres en un sombrero y sacar 100 de ellos, siempre y cuando no haya periodicidades en la población, que den lugar a sesgos.

Muestreo aleatorio estratificado

En el muestreo aleatorio simple, cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Pero esto no siempre pudiera ser cierto, sobre todo cuando hay más complejidades que tomar en cuenta.

Para llevar a cabo un esquema de muestreo aleatorio estratificado, hay que dividir a la población en grupos con características semejantes. Estos son los estratos. Luego se toman los estratos y se eligen muestras aleatorias simples de cada uno, que luego se combinan para formar la muestra definitiva.

Los estratos se determinan antes de muestrear, estudiando las características del universo de datos.

Estas características pueden ser el estado civil, la edad, el lugar en que se vive, por ejemplo población urbana, suburbana y rural, la profesión, el grado de instrucción, el sexo y muchas más.

En todo caso, se espera que las características de cada estrato sean bien distintivas, es decir, que cada estrato sea homogéneo.

Dentro del muestreo estratificado distinguimos dos categorías, según si el tamaño de la muestra de cada estrato es o no es proporcional al tamaño de este.

Muestreo aleatorio por conglomerados

Los métodos antes descritos seleccionan a los elementos de la muestra de manera directa, pero en el muestreo por conglomerados, se elige un grupo de elementos de la población y estos serán la unidad muestral, a la que se denomina conglomerado.

Ejemplos de conglomerados son los departamentos de una universidad, entidades geográficas como provincias, ciudades, condados o municipios, todos los cuales tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados. En caso de escoger alguna entidad geográfica se habla de muestreo por áreas.

Una vez escogidos los conglomerados, se eligen de allí los elementos a analizar. Por ello el procedimiento puede tener varias etapas.

Este método tiene algunas similitudes con el método aleatorio estratificado, solo que aquí se seleccionan algunos conglomerados del total, mientras que en el método anterior se estudiaban todos los estratos de la población.

Tipos de muestreo no probabilístico

Puede que para algunas situaciones el muestreo probabilístico sea muy costoso, ya que se debe invertir tiempo y recursos para encontrar muestras que sean verdaderamente representativas.

También suele ocurrir que no se tenga un marco muestral completo -el listado-, por lo tanto no es posible determinar la probabilidad de seleccionar un elemento.

Para esos casos se emplean tipos de muestreo no probabilístico, con los que también se obtiene información, pese a que no hay garantía alguna de precisión en los resultados.

Cuando se aplica este tipo de muestreo, igual hay que seguir algún criterio a la hora de la selección, buscando que la muestra sea lo más adecuada dentro de lo posible.

Muestreo por conveniencia

Es un tipo de muestreo bastante elemental, en el cual los elementos de la muestra se eligen de acuerdo a su disponibilidad, es decir, seleccionando los individuos que se encuentren más a la mano. Tiene la ventaja de ser un método de muy bajo costo, por su rapidez y comodidad.

Pero como se dijo, no hay certeza de obtener información fiable de sus resultados. A veces se usa para hacer sondeos breves y rápidos antes de una elección, o también indagar acerca de las preferencias de los clientes sobre ciertos productos.

Por ejemplo un encuestador puede dirigirse a la salida de tres de los centros comerciales que le queden más próximos a su casa y preguntarle a los que salen por cuál candidato votarían. O bien un profesor puede encuestar a sus propios alumnos, porque tiene acceso inmediato a ellos.

Pese a que luce como si los resultados de tal procedimiento no tuvieran valor, sucede que podrían ser un buen reflejo de la población, siempre y cuando existan buenas razones para suponer que el sesgo no es muy grande.

Sin embargo no es tan sencillo, porque puede que los alumnos de un determinado profesor no constituyan una muestra representativa del resto del estudiantado. Y casi siempre los encuestadores en centros comerciales suelen entrevistar a las personas de aspecto más atrayente.

Para hacer muestreo por cuotas se debe tener un buen conocimiento previo de los estratos de la población, para así tener una idea de cuáles son los elementos más representativos. Pero no se rige por el criterio de aleatoriedad del muestreo estratificado.

En este tipo de muestreo es necesario fijar unas "cuotas", de allí el nombre del método. Estas cuotas consisten en reunir una cantidad de elementos con ciertas condiciones, por ejemplo 15 mujeres cuya edad esté comprendida entre 25 a 50 años, que no fumen y además posean un automóvil.

Una vez determinada la cuota, se escoge a las primeras personas que reúnan las condiciones establecidas. El criterio para este último paso puede ser a conveniencia del investigador. Aquí se ve la diferencia con el método de muestreo estratificado, que sí tiene carácter aleatorio.

Sin embargo es un método de bajo costo que es ventajoso si, como dijimos, se conoce bien a la población bajo estudio.

Muestreo tipo "bola de nieve"

El procedimiento a seguir en este estilo de muestreo es seleccionar a unas cuantas personas que conducen a otras, y estas a su vez a otras, hasta que la muestra tenga el tamaño que necesita el investigador.

Se trata de un procedimiento que puede ser útil para caracterizar algunas poblaciones con rasgos bastante específicos. Ejemplos: los internos en un penal o personas con ciertas enfermedades.

Muestreo discrecional

Finalmente aquí es el investigador quien decide los criterios que va a emplear para escoger su muestra, de acuerdo a sus conocimientos. Puede ser útil cuando es preciso añadir al estudio ciertos individuos, que de emplear un método aleatorio, podrían quedarse sin participar.

1. Berenson, M. 1985.Estadística para Administración y Economía, Conceptos y Aplicaciones. Editorial Interamericana.

2. Estadística. Muestreo. Recuperado de: enciclopediaeconomica.com.

3. Estadística. Muestreo. Recuperado de: estadistica.mat.uson.mx.

4. Explorable. Muestreo por conglomerados. Recuperado de: explorable.com.

5. Moore, D. 2005. Estadística Básica Aplicada. 2da. Edición.

6. Netquest. Muestreo probabilístico: muestreo estratificado. Recuperado de: netquest.com.

7. Wikipedia. Muestreo. Recuperado de: es.wikipedia.org

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Tipos de muestreo y sus características (con ejemplos)

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Los tipos de muestreo son las diversas maneras de extraer datos de una parte del total, una poderosa herramienta estadística cuya función es determinar qué parte de la población o el universo es necesario examinar, para realizar inferencias y obtener información sobre la misma.