# data[].attributes.body
En este enfoque, se selecciona un elemento de la población inicial al azar, y luego se seleccionan los elementos subsiguientes en un orden sistemático. Por ejemplo, se puede seleccionar cada k-ésimo elemento de la población para formar la muestra.

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HAROLD ELIAN VARGAS GOMEZ
SANTIAGO HENAO CONTENTO
RAUL ANDRES ESCORCIA HERNANDEZ

# data[].attributes.body
En este tipo de muestreo, cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Es decir, todos los elementos de la población tienen una oportunidad igual de ser parte de la muestra.

# data[].attributes.body
En este método, la población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos y se selecciona una muestra aleatoria simple de cada estrato. Este enfoque es útil cuando la población tiene características heterogéneas y se desea asegurar que todos los subgrupos estén representados en la muestra.

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En este método, se establecen cuotas para diferentes características de la población, y se seleccionan individuos de manera no aleatoria para llenar esas cuotas. Por ejemplo, si se desea obtener una muestra que refleje la proporción de hombres y mujeres en la población, se puede establecer una cuota específica para cada género y seleccionar individuos que cumplan con esas cuotas.

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¿Qué es el muestreo por cuotas?

El muestreo por cuotas es un tipo de muestreo no probabilístico que consiste en formar una muestra estadística a partir de estratos que comparten características.

Mediante este sistema, el investigador divide a la población en grupos o estratos que poseen características similares (sexo, edad, región, etc.) y de ellos selecciona una muestra proporcional y representativa de toda la población.

Por último, el investigador podrá hacer la selección de individuos por conveniencia o comodidad, sin la necesidad de que la muestra sea aleatoria.

El muestreo por cuotas se puede entender como la versión no probabilística del muestreo estratificado, ya que la selección de individuos de cada estrato se hace por conveniencia y a propia elección del investigador.

Ventajas y desventajas del muestreo por cuotas

Ventajas

Las ventajas del muestreo por cuotas son las siguientes:

Es un proceso de muestreo sencillo y rápido, ya que utiliza la participación de una cuota para la creación de las muestras.

La interpretación de la información es mucho más fácil para el investigador.

Otorga una representación efectiva de la población a investigar.

No permite la sobrerrepresentación, ya que estudia a la población por cuotas específicas.

No es necesario un presupuesto elevado para realizar este tipo de muestreo.

Desventajas

Las desventajas del muestreo por cuotas son las siguientes:

Puede haber dificultad al reducir un error encontrado durante este muestreo.

El no incluir una cuota que sea relevante para el estudio, podría ocasionar que los resultados se distorsionen.

Ejemplo de muestreo por cuotas

Para entender mejor esta definición, analizaremos un ejemplo de muestreo por cuotas.

Se debe realizar una investigación acerca de personas con algún problema de salud en una empresa que posee 1.000 empleados (población), por lo que el investigador decide separar a las personas en estratos, según su rango de edad, de la siguiente manera:

Con los estratos ya segmentados, el investigador debe conformar una muestra que sea proporcional al total de la población, por lo que selecciona una muestra estadística de 100 personas para realizar su investigación.

Dentro de ellas, el investigador decide tomar 60 empleados de entre 18 y 29 años (60%), 30 empleados de entre 30 a 59 años (30%) y 10 empleados de entre 60 a 100 años (10%). Asimismo, define su criterio de selección a conveniencia, pues elige para la muestra aquellos empleados que más confianza y relación tienen con él.

De esta manera quedaría conformado el muestreo por cuotas de 100 personas, de manera proporcional a la población. A partir de esta muestra, el investigador podrá realizar su investigación sobre los problemas de salud de los empleados de la empresa.

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Muestreo por cuotas - ¿Qué es?, ventajas, desventajas y ejemplo

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El muestreo por cuotas es un tipo de muestreo no probabilístico que consiste en formar una muestra estadística a partir de estratos que comparten características. Mediante este sistema, el investigador divide a la población en grupos o estratos que poseen características similares (sexo, edad, región, etc.)

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https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-por-cuotas/
https://www.lifeder.com/muestreo-estratificado/
https://www.probabilidadyestadistica.net/muestreo-aleatorio-simple/
https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-sistematico/
https://www.ejemplos.co/muestreo-por-conglomerados/
https://www.youtube.com/watch?v=o3FlcVm6D_I

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¿Qué es el muestreo por cuotas?

El muestreo por cuotas es un tipo de muestreo no probabilístico que consiste en formar una muestra estadística a partir de estratos que comparten características.

Mediante este sistema, el investigador divide a la población en grupos o estratos que poseen características similares (sexo, edad, región, etc.) y de ellos selecciona una muestra proporcional y representativa de toda la población.

Por último, el investigador podrá hacer la selección de individuos por conveniencia o comodidad, sin la necesidad de que la muestra sea aleatoria.

El muestreo por cuotas se puede entender como la versión no probabilística del muestreo estratificado, ya que la selección de individuos de cada estrato se hace por conveniencia y a propia elección del investigador.

Ventajas y desventajas del muestreo por cuotas

Ventajas

Las ventajas del muestreo por cuotas son las siguientes:

Es un proceso de muestreo sencillo y rápido, ya que utiliza la participación de una cuota para la creación de las muestras.

La interpretación de la información es mucho más fácil para el investigador.

Otorga una representación efectiva de la población a investigar.

No permite la sobrerrepresentación, ya que estudia a la población por cuotas específicas.

No es necesario un presupuesto elevado para realizar este tipo de muestreo.

Desventajas

Las desventajas del muestreo por cuotas son las siguientes:

Puede haber dificultad al reducir un error encontrado durante este muestreo.

El no incluir una cuota que sea relevante para el estudio, podría ocasionar que los resultados se distorsionen.

Ejemplo de muestreo por cuotas

Para entender mejor esta definición, analizaremos un ejemplo de muestreo por cuotas.

Se debe realizar una investigación acerca de personas con algún problema de salud en una empresa que posee 1.000 empleados (población), por lo que el investigador decide separar a las personas en estratos, según su rango de edad, de la siguiente manera:

Con los estratos ya segmentados, el investigador debe conformar una muestra que sea proporcional al total de la población, por lo que selecciona una muestra estadística de 100 personas para realizar su investigación.

Dentro de ellas, el investigador decide tomar 60 empleados de entre 18 y 29 años (60%), 30 empleados de entre 30 a 59 años (30%) y 10 empleados de entre 60 a 100 años (10%). Asimismo, define su criterio de selección a conveniencia, pues elige para la muestra aquellos empleados que más confianza y relación tienen con él.

De esta manera quedaría conformado el muestreo por cuotas de 100 personas, de manera proporcional a la población. A partir de esta muestra, el investigador podrá realizar su investigación sobre los problemas de salud de los empleados de la empresa.

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Muestreo por cuotas - ¿Qué es?, ventajas, desventajas y ejemplo

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El muestreo por cuotas es un tipo de muestreo no probabilístico que consiste en formar una muestra estadística a partir de estratos que comparten características. Mediante este sistema, el investigador divide a la población en grupos o estratos que poseen características similares (sexo, edad, región, etc.)

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1. Definir la población objetivo: La población objetivo es el grupo de individuos que se desea estudiar.

2. Determinar el tamaño de la muestra: Este paso implica decidir cuántas personas se seleccionarán para formar parte de la muestra.

3. Seleccionar la muestra: En esta etapa se eligen aleatoriamente los individuos que formarán parte de la muestra.

4. Analizar los datos: Una vez que se ha recopilado y procesado la información de la muestra, se pueden analizar los datos para obtener conclusiones sobre la población objetivo.

Ventaja:
- El muestreo simple es fácil de entender e implementar.
- Es una técnica de muestreo eficiente y económica para poblaciones grandes.

Desventaja:
- Puede haber variaciones en los resultados según la forma en que se seleccionan los individuos de la muestra.
- Puede haber sesgos de selección si no se toman medidas para garantizar que la muestra sea representativa de la población objetivo.

# data[].attributes.body
El muestreo aleatorio sistemático es una técnica de muestreo estadístico que implica seleccionar una muestra de la población objetivo en intervalos regulares. Las etapas del muestreo aleatorio sistemático son las siguientes:

1. Definir la población objetivo: La población objetivo es el grupo de individuos que se desea estudiar.

2. Determinar el tamaño de la muestra: Este paso implica decidir cuántas personas se seleccionarán para formar parte de la muestra.

3. Calcular el intervalo de muestreo: El intervalo de muestreo se calcula dividiendo el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra.

4. Seleccionar la muestra: Se selecciona un individuo al azar dentro del primer intervalo de muestreo, y luego se seleccionan los demás individuos en el intervalo de muestreo restante.

5. Analizar los datos: Una vez que se ha recopilado y procesado la información de la muestra, se pueden analizar los datos para obtener conclusiones sobre la población objetivo.

Ventaja:
- El muestreo aleatorio sistemático es fácil de implementar y puede ser más eficiente que otros métodos de muestreo.
- Puede ser una técnica útil para poblaciones grandes y heterogéneas.

Desventaja:
- Puede haber sesgos de selección si el intervalo de muestreo coincide con algún patrón en la población.
- Puede producir una muestra no representativa si el primer individuo seleccionado al azar no es verdaderamente aleatorio.

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Las etapas del muestreo estratificado son las siguientes:

1. Identificación de los estratos: En esta etapa, se identifican los grupos homogéneos en los que se puede dividir la población. Los estratos deben ser mutuamente excluyentes y exhaustivos, es decir, cada unidad de la población debe pertenecer a un solo estrato y todos los elementos de la población deben estar incluidos en algún estrato.

2. Determinación del tamaño de muestra: Una vez que se han identificado los estratos, se determina el tamaño de muestra necesario para cada estrato. El tamaño de muestra puede ser proporcional al tamaño del estrato o se puede asignar una cantidad fija a cada estrato, dependiendo de los objetivos del estudio.

3. Selección de la muestra: En esta etapa, se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato utilizando algún método de muestreo, como el muestreo aleatorio simple. Se puede utilizar una muestra aleatoria simple dentro de cada estrato o se puede aplicar otro método de muestreo, como el muestreo sistemático o el muestreo por conglomerados, dependiendo de la estructura de la población y los recursos disponibles.

4. Análisis de los datos: Una vez que se ha recolectado la muestra de cada estrato, se analizan los datos utilizando técnicas estadísticas apropiadas. Los resultados se ponderan para tener en cuenta la estratificación y se extrapolan para hacer inferencias sobre la población total.

Ventaja del muestreo estratificado: Una de las ventajas del muestreo estratificado es que garantiza una representación adecuada de los diferentes grupos presentes en la población. Al dividir la población en estratos, se asegura que cada estrato esté representado en la muestra, lo que permite obtener estimaciones más precisas y reducir el error de muestreo.

Desventaja del muestreo estratificado: Una desventaja del muestreo estratificado es que puede ser más complejo y costoso de implementar en comparación con otros métodos de muestreo. Es necesario identificar los estratos y determinar el tamaño de muestra para cada uno, lo que puede requerir información adicional y recursos adicionales en comparación con el muestreo aleatorio simple. Además, si la distribución de la variable de interés varía significativamente entre los estratos, puede requerir un análisis más complicado para combinar los resultados de cada estrato y obtener estimaciones poblacionales precisas.

# data[].attributes.body
1. Definición de las cuotas: En esta etapa, se establecen las cuotas que se utilizarán para seleccionar los elementos de la muestra. Las cuotas son características específicas de interés, como edad, género, nivel educativo o ubicación geográfica. Estas cuotas se basan en la distribución conocida de las características en la población objetivo.

2. Selección de los elementos de la muestra: Una vez que se han establecido las cuotas, se procede a seleccionar los elementos de la muestra que cumplan con esas cuotas predefinidas. Los entrevistadores o encuestadores buscan activamente a las personas o unidades que se ajusten a las cuotas establecidas y los seleccionan para la muestra.

3. Control de las cuotas: Durante el proceso de selección de la muestra, se lleva un registro o control de las cuotas para asegurarse de que se cumplan adecuadamente. Se monitorea constantemente la cantidad de elementos seleccionados en cada cuota para evitar un sesgo no intencionado y garantizar la representatividad de la muestra.

4. Análisis de los datos: Una vez recopilados los datos de la muestra, se realiza el análisis correspondiente utilizando técnicas estadísticas apropiadas. Las estimaciones e inferencias se hacen teniendo en cuenta las cuotas establecidas y su cumplimiento en la muestra.

Ventaja del muestreo por cuotas: Una ventaja del muestreo por cuotas es que permite obtener una muestra rápida y de bajo costo, ya que no requiere un proceso de selección aleatorio y no implica la necesidad de una lista completa de la población. Además, este método puede proporcionar una representación aproximada de la población objetivo si las cuotas se eligen correctamente.

Desventaja del muestreo por cuotas: Una desventaja del muestreo por cuotas es que puede introducir un sesgo de selección si no se eligen adecuadamente las cuotas o si los encuestadores no cumplen estrictamente con las cuotas establecidas. Además, este método puede ser más propenso a sesgos no intencionados, ya que no se utiliza un proceso de selección aleatorio y puede haber una falta de control riguroso sobre la selección de los elementos de la muestra. También, el uso de cuotas puede limitar la generalización de los resultados a la población total, ya que no se garantiza una representatividad precisa.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
El muestreo estratificado, o estratificación, es un método de muestreo que implica la división de una población en subgrupos más pequeños, conocidos como estratos. A su vez, estos estratos se forman en función de los atributos o características compartidos de los miembros, como ingresos o nivel educativo.

Se utiliza para resaltar las diferencias entre los grupos de una población, a diferencia del muestreo simple, que trata a todos los miembros de una población como iguales, con la misma probabilidad de ser muestreados.

El objetivo es mejorar la precisión de la muestra reduciendo el error de muestreo. Puede producir una media ponderada con menos variabilidad que la media aritmética de una muestra simple de la población.

La estratificación es el proceso de fragmentar antes de un muestreo a los miembros de una población en subconjuntos homogéneos. Mediante los estratos se define una distribución de la población.

Es decir, debe ser colectivamente exhaustivo y mutuamente excluyente, por lo que se debe asignar un solo estrato a cada elemento de la población. Luego se aplica un muestreo sistemático o simple dentro de cada estrato.

[toc]

Es importante notar que los estratos no deben yuxtaponerse. Tener subgrupos sobrepuestos otorgará a algunas personas mayor posibilidad de ser seleccionadas como sujetos. Esto entorpece totalmente la noción de muestreo estratificado como un prototipo de muestreo.

Es igualmente importante que el investigador deba utilizar un muestreo simple dentro de los diferentes estratos.

Los estratos más comunes utilizados en el muestreo estratificado son la edad, el género, el nivel socioeconómico, la religión, la nacionalidad y el nivel educativo.

¿En qué consiste el muestreo estratificado?

Al completar el análisis en un grupo de entidades con características similares, un investigador puede encontrar que el tamaño de la población es demasiado grande para concluir dicha investigación.

Para ahorrar tiempo y dinero, se puede adoptar una perspectiva más factible seleccionando un pequeño grupo de la población. Este grupo pequeño se denomina tamaño de la muestra, que es un subconjunto de la población utilizado para representar a toda la población.

Se puede seleccionar una muestra de una población de varias maneras, una de las cuales es con el muestreo estratificado. Esto implica dividir a la población total en grupos homogéneos llamados estratos. Luego se seleccionan muestras aleatorias de cada estrato.

Proceso para realizar el muestreo estratificado

- Dividir la población en subgrupos o estratos más pequeños, según los atributos y características compartidos por los miembros.

- Tomar una muestra aleatoria de cada estrato en un número que sea proporcional al tamaño del estrato.

- Agrupar los subconjuntos de estratos para formar una muestra aleatoria.

- Realizar el análisis.

Por ejemplo, consideremos un investigador que quisiera saber la cantidad de estudiantes de administración que recibieron una oferta de trabajo dentro de los tres meses siguientes a su graduación en 2018. Pronto descubrirá que hubo casi 200.000 graduados de administración ese año.

Podría decidir tomar simplemente una muestra aleatoria de 5.000 graduados y realizar la encuesta. Mejor aún, podría dividir la población en estratos y tomar una muestra aleatoria sobre esos estratos.

Para hacer esto, crearía grupos de población basados ​​en edad, raza, nacionalidad o antecedentes profesionales.

Se tomaría una muestra aleatoria de cada estrato, en proporción al tamaño del estrato con respecto a la población total. Estos subconjuntos se agruparían para formar una muestra.

Muestreo estratificado proporcional

En este tipo, el tamaño de la muestra para cada estrato es proporcional al tamaño de la población del estrato cuando se compara con la población total. Esto significa que cada estrato tiene la misma proporción de muestreo.

Cuando se selecciona una característica de los individuos para definir los estratos, los subgrupos resultantes son a menudo de diferentes tamaños.

Por ejemplo, se quiere estudiar el porcentaje de la población mexicana que fuma, y ​​se decide que la edad sería un buen criterio para estratificar porque se cree que los hábitos de fumar pueden variar significativamente según la edad. Se definen tres estratos:

- Menor de 20 años.

- Entre 20 y 44.

- Mayor de 44.

Cuando se divide a la población de México en estos tres estratos, no se espera que los tres grupos sean del mismo tamaño. De hecho, los datos reales confirman esto:

- El estrato 1: 42.4 millones (41.0%).

- Estrato 2: 37.6 millones (36.3%).

- Estrato 3: 23.5 millones (22.7%).

Si se utiliza un muestreo estratificado proporcional, la muestra debería consistir en estratos que mantengan las mismas proporciones que la población. Si se quiere crear una muestra de 1.000 individuos, las muestras deberán tener los siguientes tamaños:

Es muy parecido a reunir una población más pequeña, determinada por las proporciones relativas de los estratos dentro de la población.

Muestreo estratificado uniforme

En este tipo se asigna el mismo tamaño de muestra a todos los estratos definidos, independientemente del peso de esos estratos dentro de la población.

Un muestreo estratificado uniforme tomando el ejemplo anterior produciría la siguiente muestra para cada estrato:

Este método favorece a los estratos que tengan menos peso en la población, al otorgarles el mismo nivel de importancia que los estratos más relevantes.

Esto reduce la efectividad global de la muestra, pero permite estudiar con mayor precisión las características individuales de cada estrato.

En el ejemplo, si se quiere hacer una afirmación específica sobre la población del estrato 3 (mayores de 44), se podrían reducir los errores de muestreo utilizando una muestra de 333 unidades, en lugar de una muestra de 227 unidades, como se obtuvo del muestreo estratificado proporcional.

El muestreo estratificado funciona bien para poblaciones que tengan una variedad de atributos, pero por lo demás no será efectivo si no se pueden formar subgrupos.

Recoge características claves

La principal ventaja del muestreo estratificado es que recoge en la muestra las características claves de la población.

De manera similar a un promedio ponderado, este método de muestreo produce características en la muestra que son proporcionales a la población total.

Mayor precisión estadística

La estratificación da un menor error en la estimación que el método de muestreo simple. Cuanto mayor sea la diferencia entre los estratos, mayor será la ganancia en precisión.

Se tiene una mayor precisión estadística al compararlo con el muestreo simple. Esto es debido a que dentro de los subgrupos es menor la variabilidad, si se compara con las variaciones que se presentan con la población total.

Tamaño de muestra más pequeño

Como esta técnica tiene una exactitud estadística alta, también significa que requiere un tamaño de muestra más pequeño, que puede ahorrar mucho esfuerzo, dinero y tiempo de los investigadores.

Lamentablemente, este método de investigación no se puede utilizar en todos los estudios. La desventaja del método es que se deben cumplir varias condiciones para que sea utilizado correctamente.

Dificultad para encontrar estratos

La desventaja principal es que puede ser difícil identificar estratos apropiados para un estudio. Además, encontrar un listado exhaustivo y definitivo de toda una población puede ser todo un reto.

Complejidad para organizar

Una segunda desventaja es que es más complejo organizar y analizar los resultados en comparación con el muestreo simple.

Los investigadores deben identificar a cada miembro de una población en estudio y clasificarlo en solo una subpoblación. Como resultado, el muestreo estratificado es desventajoso cuando los investigadores no pueden clasificar con confianza a cada miembro de la población en un subgrupo.

La yuxtaposición puede ser un problema si hay sujetos que se dividan en múltiples subgrupos. Cuando se realiza un muestreo simple, tendrán más probabilidad de ser elegidos aquellos que están en múltiples subgrupos. El resultado podría ser una tergiversación o un reflejo inexacto de la población.

Ejemplos como estudiantes universitarios, graduados, hombres y mujeres, lo hacen fácil, ya que son grupos claramente definidos.

Sin embargo, en otras situaciones podría ser mucho más difícil. Se puede imaginar incorporar características tales como raza, origen étnico o religión. El proceso de clasificación se haría más difícil, convirtiendo el muestreo estratificado en un método ineficaz.

Supongamos que un equipo de investigación quiere determinar el promedio de notas de los estudiantes universitarios en Estados Unidos.

El equipo de investigación tiene obvias dificultades para recopilar estos datos de los 21 millones de estudiantes universitarios. Por tanto, decide tomar una muestra de la población, utilizando solo 4.000 estudiantes.

El equipo observa los diferentes atributos de los participantes de la muestra y se pregunta si existe alguna diferencia entre el promedio de notas y la especialización de los estudiantes.

Se encuentra en la muestra que 560 estudiantes son estudiantes de inglés, 1.135 de ciencias, 800 de informática, 1.090 de ingeniería y 415 de matemáticas.

El equipo quiere usar un muestreo estratificado proporcional, donde los estratos de la muestra sean proporcionales a la muestra de la población.

Para ello, el equipo investiga la estadística de los estudiantes universitarios en EE.UU. y encuentra el porcentaje oficial de estudiantes que se especializa: 12% en inglés, 28% en ciencias, 24% en informática, 21% en ingeniería y 15% en matemáticas.

Por tanto, se crean cinco estratos a partir del proceso de muestreo estratificado. El equipo debe confirmar que el estrato de la población sea proporcional al estrato de la muestra. Sin embargo, encuentra que las proporciones no son iguales.

Por consiguiente, el equipo necesita volver a tomar una muestra de la población de 4.000 estudiantes, pero esta vez seleccionando aleatoriamente 480 (12%) estudiantes de inglés, 1.120 (28%) de ciencias, 960 (24%) de informática, 840 (21%) de ingeniería y 600 (15%) de matemáticas.

Con esto, se tiene una muestra estratificada proporcional de estudiantes universitarios, que brinda una mejor representación de estudiantes universitarios en EE.UU.

Los investigadores podrán resaltar un estrato específico, observar los diversos estudios de los estudiantes universitarios de EE.UU. y observar los distintos promedios de notas.

1. Adam Hayes (2019). Stratified Random Sampling. Tomado de: investopedia.com.

2. Wikipedia, the free encyclopedia (2019). Stratified sampling. Tomado de: en.wikipedia.org.

3. Explorable (2019). Stratified Sampling Method. Tomado de: explorable.com.

4. Survey Gizmo (2019). What is Stratified Sampling & When is it Used? Tomado de: surveygizmo.com.

5. Ashley Crossman (2019). Understanding Stratified Samples and How to Make Them. Thought Co. Tomado de: thoughtco.com.

6. Carlos Ochoa (2017). Random sampling: stratified sampling. Tomado de: netquest.com.

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Muestreo estratificado: qué es, tipos, ventajas y desventajas

# data[].attributes.attachment_link.description
El muestreo estratificado, o estratificación, es un método de muestreo que implica la división de una población en subgrupos más pequeños, conocidos como estratos. A su vez, estos estratos se forman en función de los atributos o características compartidos de los miembros, como ingresos o nivel educativo.

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Muestreo sistemático - ¿Qué es?, ventajas, desventajas y ejemplo

# data[].attributes.attachment_link.description
Todo acerca de lo que es el muestreo sistemático probabilístico, su definición, gráfico, ventajas y desventajas y ejemplo de estas.

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En este post encontrarás qué es un muestreo aleatorio simple y qué tipos de muestreos aleatorios simples hay. Además, te explicamos cómo se hace un muestreo aleatorio simple mediante un ejemplo. Por último, podrás ver cuáles son las ventajas y las desventajas del muestreo aleatorio simple.

¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

En estadística, el muestreo aleatorio simple es un método probabilístico que sirve para seleccionar la muestra de un estudio. La principal característica del muestro aleatorio simple es que otorga a cada elemento de la población estadística la misma probabilidad de ser incluido en la muestra del estudio.

En un muestreo aleatorio simple se eligen al azar los elementos de la muestra, de manera que la muestra obtenida es totalmente aleatoria.

Por lo tanto, utilizando un muestreo aleatorio simple la probabilidad de obtener una muestra determinada es igual a las probabilidades de obtener cualquier otra muestra. Más abajo veremos cómo se calcula esta probabilidad.

Ten presente que existen otras maneras de seleccionar los individuos de una muestra. Principalmente, los tipos de muestreo más utilizados son:

Muestreo aleatorio simple

Muestreo estratificado

Muestreo sistemático

Muestreo por conglomerados

Seguramente el concepto del muestro aleatorio simple es el tipo más fácil de entender, pero a veces resulta ser el más complicado de realizar precisamente por su característica de aleatoriedad.

Cómo hacer un muestreo aleatorio simple

Los pasos para hacer un muestreo aleatorio simple son los siguientes:

1. Hacer una lista con todos los elementos de la población.

2. Asignar un número secuencial (1, 2, 3,..., n) a cada elemento de la población.

3. Definir el tamaño de la muestra deseado.

4. Utilizar un generador de números aleatorios para generar tantos números como el tamaño de la muestra escogido.

5. Los individuos asignados a los números generados son los seleccionados para formar parte de la muestra.

Para generar números aleatoriamente existen varios métodos, los más tradicionales son el método de la lotería y el método de la tabla de números:

El método de la lotería consiste en meter todos los números en una caja, mezclarlos y luego sacar al azar números.

El método de la tabla de números se trata en ir seleccionando números al azar de una tabla que contiene todos los números posibles.

Aunque también puedes emplear cualquiera de los dos métodos anteriores, estos requieren más tiempo y son más indicados para tamaños de muestras pequeñas. Actualmente, se usan programas informáticos para generar números aleatorios de manera más rápida, por ejemplo puedes utilizar el programa Excel.

Por otro lado, debes tener en cuenta que el tamaño de la muestra debe ser el adecuado, para así tener el mínimo error de muestreo posible. Encontrar el tamaño muestral idóneo no es nada trivial, si tienes dudas al respecto puedes buscar en nuestra página web el artículo donde explicamos cómo hacerlo.

Ejemplo de muestreo aleatorio simple

Una vez hemos visto la definición de muestreo aleatorio simple, vamos a ver un ejemplo resuelto de cómo se hace este tipo de muestreo.

Por ejemplo, si en una empresa hay 2000 trabajadores y queremos realizar un estudio estadístico con una muestra de 400 trabajadores, para seleccionar los individuos que formaran parte la muestra con un muestreo aleatorio simple lo primero que debemos hacer es asignar a cada empleado un número del 1 al 2000.

Después de la asignación de números, debemos seleccionar aleatoriamente 400 números. En este caso el tamaño de la muestra es bastante grande, por lo que es mejor utilizar un software informático como Excel.

Entonces, los 400 trabajadores seleccionados para participar en el estudio serán aquellos cuyo número asignado haya salido en el paso anterior.

En este ejemplo se ha considerado que 400 elementos era un tamaño de muestra suficientemente representativo, pero lógicamente este número cambiará dependiendo del experimento.

Tipos de muestreos aleatorios simples

Existen dos tipos de muestreos aleatorios simples:

Muestre aleatorio simple con reemplazo: el elemento seleccionado del marco de muestreo se devuelve y puede ser seleccionado otra vez.

Muestreo aleatorio simple sin reemplazo: el elemento seleccionado para formar parte de la muestra se retira y no se puede volver a seleccionar.

El muestro aleatorio simple con reemplazo es el tipo de muestro más sencillo que hay, ya que siempre se repite exactamente el mismo proceso para seleccionar un elemento de la muestra. Sin embargo, el muestreo aleatorio simple sin reemplazo se utiliza más porque es más preciso. A continuación, se explican los dos tipos con más detalle.

Muestreo aleatorio simple con reemplazo

El muestreo aleatorio simple con reemplazo consiste en devolver cada elemento seleccionado a la base de muestreo para que vuelva a existir la posibilidad de escogerlo.

Por lo tanto, es posible conseguir una muestra con solo un único elemento seleccionado múltiples veces, aunque obviamente es muy poco probable.

Matemáticamente, es un tipo de muestreo muy sencillo ya que las probabilidades en cada extracción son las mismas. Por eso se suele empezar estudiando esta técnica de muestreo antes que las otras.

En un muestreo aleatorio simple con reemplazo, se puede calcular la probabilidad de obtener una muestra con un determinado orden utilizando la siguiente fórmula:

Siendo

el número total de elementos de la población y

el número de extracciones independientes que se harán.

Por otro lado, cuando el orden no importa, la probabilidad de conseguir una muestra se calcula mediante la siguiente expresión:

Donde

es el número de extracciones independientes,

el número de elementos diferentes en la muestra y

las veces que se quiere que aparezca el elemento

en la muestra.

Finalmente, para hallar la probabilidad de inclusión del elemento

, es decir, la probabilidad de incluir el elemento

en la muestra, se debe usar la siguiente fórmula:

Muestreo aleatorio simple sin reemplazo

El muestreo aleatorio simple sin reemplazo consiste en seleccionar tantos individuos de una muestra como indique el tamaño muestral deseado de manera que cada individuo no pueda volverse a escoger una vez ya ha sido seleccionado. Por lo tanto, cada elemento seleccionado se retira y no se remplaza.

Cuando se habla de muestreo aleatorio simple, normalmente nos referimos al que no se reemplazan los individuos ya que es el que más se usa a la práctica.

Para determinar la probabilidad de obtener una muestra con un determinado orden en un muestreo aleatorio simple con reemplazo se usa la siguiente fórmula:

Siendo

el número total de elementos de la población y

el número de extracciones dependientes a realizar.

Por contra, si no hace falta tener en cuenta el orden de extracción, la probabilidad de conseguir una muestra es igual a:

Por último, la probabilidad de inclusión de un elemento en el muestreo aleatorio simple sin reemplazo se calcula aplicando la regla de Laplace:

Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple tiene las siguientes ventajas y desventajas:

Fácil de entender.

Se necesita un listado de todos los elementos de la población.

Todas las muestras posibles son equiprobables.

Puede resultar muy costoso con tamaños de muestreo grandes.

Se suelen conseguir muestras representativas.

Tiende a tener errores de muestreo más grandes.

No se necesitan conocimientos técnicos para hacer el muestreo.

No se aprovecha el conocimiento que el investigador podría tener del campo estudiado.

Permite calcular rápidamente medias y varianzas.

La muestra puede no ser representativa si es muy pequeña.

Existen softwares estadísticos para analizar los datos.

No adecuado para estudios que necesitan entrevistas individuales.

Como hemos visto, una de las principales características del muestreo aleatorio simple es que es fácil de comprender y explicar, de hecho, la persona que realiza el muestro no necesita ser un experto en el campo de análisis. Sin embargo, esto es una fortaleza y una debilidad al mismo tiempo, ya que en otros tipos de muestreos se puede aprovechar el conocimiento del analista para conseguir un muestreo mejor.

Asimismo, como el muestreo es aleatorio, las probabilidades de coger un elemento u otro para componer la muestra del estudio son equiprobables, a diferencia de otros tipos de muestreo.

A pesar de que se suelen conseguir muestras representativas de la población, el error de muestro en el aleatorio simple es grande comparado con otros tipos de muestreos. Además, la muestra puede incluso llegar a no ser representativa si el tamaño de individuos es pequeño.

Una propiedad muy interesante del muestreo aleatorio simple es que se puede hacer utilizando programas informáticos, lo que permite hacer cálculos estadísticos rápidamente.

Por último, cabe destacar que el muestreo aleatorio simple puede ser más caro que los otros tipos de muestreos, sobre todo en poblaciones con mucha dispersión, ya que puede requerir la utilización de más recursos para la investigación. Por ejemplo, al ser un muestreo con aleatoriedad, las personas seleccionadas para hacer el estudio pueden estar geográficamente muy dispersas y, en consecuencia, hacer entrevistas cara a cara costaría mucho más dinero.

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▷ ¿Qué es un muestreo aleatorio simple? ¿Y cómo se hace?

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Qué es un muestreo aleatorio simple y cómo se hace - Ejemplo de muestreo aleatorio simple - Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple.

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https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/742#metadata-sampling

Encuesta de Micronegocios- 2021

El diseño muestral utilizado en este estudio fue probabilístico, estratificado y polietápico. Los elementos del alcance del estudio fueron seleccionados utilizando técnicas de estratificación geográfica y socioeconómica. El método de conglomerado se utilizó como unidad de muestreo final, enumerando todas las viviendas, hogares y personas de cada conglomerado. El proceso de selección se lleva a cabo en varias etapas, desde la selección de PSU hasta la selección de QU. El tamaño de la muestra se determinó de esta manera para lograr la precisión deseada en la estimación.

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https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/698#metadata-sampling

Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana - ECSC - 2019

El muestreo utilizado fue probabilístico, estratificado y polietápico. Las unidades de muestreo se seleccionan en tres etapas: UPM, USM y UTM. Los diseños fueron estratificados por características urbanas y socioeconómicas. Usando un enfoque de conglomerados, y se encuestan todas las viviendas, hogares e individuos en cada conglomerado.

El diseño es estratificado, considerando las ciudades y sus características socieconomicas. Se utiliza un enfoque de conglomerados y se buscan en base a criterios geográficos y socioeconómicos.

El muestreo se basa en conglomerados, siendo los conglomerados las unidades finales de
muestreo y se encuestan todas las viviendas, hogares y personas de cada conglomerado. El tamaño de muestra se calcula para lograr una precisión
del 6% para proporciones del 5% en cada área geográfica

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https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/749#metadata-sampling

Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2019

La ENA (Encuesta Nacional Agropecuaria) realiza un muestreo probabilístico estratificado de conglomerados
en dos etapas. Los conglomerados se seleccionan mediante un algoritmo. Se selecciono dos marcos de muestreo, uno de inclusión obligatoria, que incluía terrenos con mayor superficie, y el otro era los territorios que reportaban la información. Se estratifica por departamento, piso térmico y uso del suelo. El tamaño de la muestra es de 8.378 conglomerados y 1.330 unidades de explotación agropecuaria.
Las mediciones de información se tomaron dos veces en diferentes semestres.

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En este método, se establecen cuotas para diferentes características de la población, y se seleccionan individuos de manera no aleatoria para llenar esas cuotas. Por ejemplo, si se desea obtener una muestra que refleje la proporción de hombres y mujeres en la población, se puede establecer una cuota específica para cada género y seleccionar individuos que cumplan con esas cuotas.

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¿Qué es el muestreo por cuotas?

El muestreo por cuotas es un tipo de muestreo no probabilístico que consiste en formar una muestra estadística a partir de estratos que comparten características.

Mediante este sistema, el investigador divide a la población en grupos o estratos que poseen características similares (sexo, edad, región, etc.) y de ellos selecciona una muestra proporcional y representativa de toda la población.

Por último, el investigador podrá hacer la selección de individuos por conveniencia o comodidad, sin la necesidad de que la muestra sea aleatoria.

El muestreo por cuotas se puede entender como la versión no probabilística del muestreo estratificado, ya que la selección de individuos de cada estrato se hace por conveniencia y a propia elección del investigador.

Ventajas y desventajas del muestreo por cuotas

Ventajas

Las ventajas del muestreo por cuotas son las siguientes:

Es un proceso de muestreo sencillo y rápido, ya que utiliza la participación de una cuota para la creación de las muestras.

La interpretación de la información es mucho más fácil para el investigador.

Otorga una representación efectiva de la población a investigar.

No permite la sobrerrepresentación, ya que estudia a la población por cuotas específicas.

No es necesario un presupuesto elevado para realizar este tipo de muestreo.

Desventajas

Las desventajas del muestreo por cuotas son las siguientes:

Puede haber dificultad al reducir un error encontrado durante este muestreo.

El no incluir una cuota que sea relevante para el estudio, podría ocasionar que los resultados se distorsionen.

Ejemplo de muestreo por cuotas

Para entender mejor esta definición, analizaremos un ejemplo de muestreo por cuotas.

Se debe realizar una investigación acerca de personas con algún problema de salud en una empresa que posee 1.000 empleados (población), por lo que el investigador decide separar a las personas en estratos, según su rango de edad, de la siguiente manera:

Con los estratos ya segmentados, el investigador debe conformar una muestra que sea proporcional al total de la población, por lo que selecciona una muestra estadística de 100 personas para realizar su investigación.

Dentro de ellas, el investigador decide tomar 60 empleados de entre 18 y 29 años (60%), 30 empleados de entre 30 a 59 años (30%) y 10 empleados de entre 60 a 100 años (10%). Asimismo, define su criterio de selección a conveniencia, pues elige para la muestra aquellos empleados que más confianza y relación tienen con él.

De esta manera quedaría conformado el muestreo por cuotas de 100 personas, de manera proporcional a la población. A partir de esta muestra, el investigador podrá realizar su investigación sobre los problemas de salud de los empleados de la empresa.

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Muestreo por cuotas - ¿Qué es?, ventajas, desventajas y ejemplo

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El muestreo por cuotas es un tipo de muestreo no probabilístico que consiste en formar una muestra estadística a partir de estratos que comparten características. Mediante este sistema, el investigador divide a la población en grupos o estratos que poseen características similares (sexo, edad, región, etc.)

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En este caso, la población se divide en grupos o conglomerados, y se seleccionan algunos de esos conglomerados de manera aleatoria. Luego, se realiza una selección aleatoria de individuos dentro de los conglomerados seleccionados. Este enfoque es útil cuando es difícil o costoso obtener una lista completa de la población.

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1. Identificación de los conglomerados: En esta etapa, se identifican los conglomerados que conforman la población. Los conglomerados deben ser heterogéneos dentro de sí mismos, pero lo más similares posible entre ellos. Por ejemplo, si se desea hacer un estudio a nivel de país, los conglomerados pueden ser ciudades o regiones.

2. Determinación del tamaño de muestra de los conglomerados: Se decide el número de conglomerados que se seleccionarán para la muestra y el tamaño de cada uno. Los conglomerados pueden seleccionarse de forma proporcional al tamaño de la población o utilizando algún otro criterio de selección, como el muestreo sistemático.

3. Selección de los conglomerados: En esta etapa, se seleccionan los conglomerados que formarán parte de la muestra. Esto se puede hacer utilizando un método de muestreo aleatorio, como el muestreo aleatorio simple o el muestreo aleatorio estratificado. Es importante asegurarse de que la selección de los conglomerados sea aleatoria y representativa de la población.

4. Selección de elementos dentro de los conglomerados: Una vez seleccionados los conglomerados, se deben seleccionar los elementos individuales dentro de cada conglomerado para formar la muestra final. Esto puede hacerse utilizando algún método de muestreo, como el muestreo aleatorio simple o el muestreo sistemático, dependiendo de la estructura de cada conglomerado.

Ventaja del muestreo por conglomerados: puede ser más eficiente en términos de costos y tiempo en comparación con otros métodos de muestreo. Al seleccionar solo algunos conglomerados en lugar de todos los elementos individuales de la población, se reducen los costos de recolección de datos y se simplifica el proceso de muestreo.

Desventaja del muestreo por conglomerados: puede introducir un mayor error de muestreo en comparación con otros métodos de muestreo. Si los conglomerados seleccionados no son representativos de la población, o si hay una variabilidad significativa entre los conglomerados, puede haber una mayor variabilidad en las estimaciones poblacionales. Además, el diseño y análisis de datos en el muestreo por conglomerados pueden ser más complejos que en otros métodos de muestreo, ya que se debe tener en cuenta la estructura de conglomerados en las inferencias estadísticas.

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El muestreo por conglomerados es un método de selección de una muestra estadística en el que se divide una población por grupos, que tienen alto nivel de representatividad de la totalidad, para después analizar todos o algunos de los elementos de uno o de varios grupos.

Los conglomerados o grupos deben estar previamente divididos, por ejemplo, pueden ser vecindarios, y tienen que representar la heterogeneidad de la población. Además, es necesario que sean homogéneos, es decir, que tengan características similares entre sí.

Los muestreos se utilizan en estadística para determinar cómo se seleccionarán los elementos de una muestra, es decir, de una parte de la población que permitirá hacer inferencias sobre la totalidad.

Este tipo de muestreo es probabilístico, porque se puede saber la probabilidad que tienen los grupos o los elementos de ser seleccionados. En el caso del muestreo por conglomerados, todos los grupos tienen la misma posibilidad de ser incluidos en la muestra, ya que es una técnica que se realiza al azar.

Este procedimiento posee ventajas, por ejemplo, proporciona muestras representativas de poblaciones muy grandes o cuyos elementos se encuentran muy separados. Además, es más eficiente que otros tipos de muestreo, porque permite ahorrar costos y tiempo.

Sin embargo, también presenta desventajas, por ejemplo, puede ser menos representativo que otros tipos de muestreos y no es posible aplicarlo en todos los casos, porque se necesita tener un conocimiento previo de la población que se va a analizar.

Pasos del muestreo por conglomerados

Seleccionar y estudiar la población. Se debe definir cuál es la población objetivo y analizarla para conocer cómo está dividida y para poder indicar cómo serán los grupos o conglomerados.

Calcular la cantidad de elementos de la muestra. Se debe determinar cuántos grupos se necesitarán para elaborar la muestra.

Elaborar un marco muestral. Se debe hacer una lista de todos los conglomerados.

Seleccionar los conglomerados. Se debe escoger al azar uno o más grupos. La investigación se puede hacer sobre todo el conglomerado o eligiendo algunos de sus elementos con otros tipos de muestreos.

Tipos de muestreo por conglomerados

Existen dos tipos de muestreo por conglomerados, que se diferencian según la cantidad de etapas que hay en el proceso de selección:

Muestreo por conglomerados de una etapa. Tiene una sola etapa, porque solo se seleccionan los conglomerados y se incluyen en la muestra todos los elementos de los grupos elegidos.

Muestreo por conglomerados de dos etapas. Tiene dos etapas; en una se seleccionan los conglomerados y en la otra se escogen elementos dentro de cada grupo. Por eso, en la muestra solo hay algunos de los individuos de cada grupo.

Ejemplos de muestreo por conglomerados

Un grupo de investigadores quiere estudiar las características de las maquinarias que se utilizan en distintas fábricas. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Un equipo de investigación de marketing quiere conocer las características de los clientes que acuden a centros comerciales. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Unos estudiantes de literatura tienen que hacer una investigación sobre el mercado editorial. Para realizar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Se seleccionan todas las editoriales de las ciudades de un país como población objetivo. Cada ciudad será un conglomerado.

Se calcula que de las 23 ciudades, se necesitarán 5 conglomerados para elaborar la muestra.

Se realiza una lista de las ciudades.

Se seleccionan 5 ciudades al azar y con un muestreo aleatorio simple se escogen 3 editoriales por ciudad.

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

Un gobierno quiere conocer las características de los hogares de toda la población de un país. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

El Ministerio de Economía de México quiere conocer la productividad del país, por eso, debe analizar distintas fábricas. Para realizar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

El Ministerio de Sanidad de España está estudiando cuáles son las enfermedades más frecuentes de los habitantes de este país. Para realizar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Un grupo de biólogos está estudiando el comportamiento de los lobos. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Un equipo de ingenieros agrónomos está estudiando la efectividad de las semillas de trigo. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

El Ministerio de Educación de Ciudad Autónoma de Buenos Aires está haciendo un estudio sobre los libros que se utilizan en clase. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

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10 Ejemplos de Muestreo por Conglomerados

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El muestreo por conglomerados es un método de selección de una muestra estadística en el que se divide una población por grupos, que tienen alto nivel de representatividad de la totalidad, para después analizar todos o algunos de los elementos de uno o de varios grupos.