Tipos de muestreo

El Diccionario de la RAE define muestreo como “selección de una pequeña parte estadísticamente determinada, utilizada para inferir el valor de una o varias características del conjunto”.

El muestreo es una herramienta que utiliza la ciencia estadística para estudiar un universo demasiado grande para poder ser observado y analizado directamente, al que llamamos población, mediante la selección de una muestra representativa de ese universo, es decir, un subconjunto de casos o individuos de esa población.

Para que esa muestra sea representativa, debe ser escogida con los criterios adecuados y contener toda la información relevante de la población a estudiar. Esto se consigue mediante métodos de muestreo.

A partir de esta muestra se realiza una estimación estadística mediante técnicas específicas para conocer el valor aproximado de un aspecto o parámetro de la población que nos interesa. Dependiendo de la técnica de muestreo y de estimación estadística, tendremos un nivel de confianza que medirá la bondad de nuestras conclusiones y la probabilidad de errores.

Existen dos tipos principales de técnicas de muestreo:

Muestreo aleatorio o probabilístico

En este tipo de muestreo, todos los componentes de la población tienen las mismas posibilidades de ser escogidos como muestra.

Aleatorio simple

Todos los componentes de la población tienen exactamente las mismas posibilidades de formar parte de la muestra y son elegidos al azar, mediante sorteos o funciones RND informáticas. Es el más utilizado en estadística, aunque puede ser menos eficiente en poblaciones muy numerosas.

Aleatorio estratificado

Se divide a la población en secciones o estratos con alguna característica en común. Por ejemplo, si se desea conocer el nivel de consumo de alcohol, se clasifica a la población por su preparación académica. Luego, se escogen individuos de cada estrato de manera aleatoria. Este método es útil para obtener datos específicos según diferentes características de la población.

Aleatorio de conglomerados

Similar al estratificado, se divide la población en grupos con características comunes que ya existen de manera natural (como complejos industriales, escuelas, equipos deportivos). Las muestras se seleccionan aleatoriamente dentro de cada grupo.

Aleatorio sistemático

Se determina el tamaño de la muestra y se define un intervalo entre los componentes de la población. Se escoge un primer individuo al azar y luego se seleccionan los individuos subsiguientes aplicando el intervalo definido. Solo el primer individuo es seleccionado aleatoriamente.

Muestreo no aleatorio

En este tipo de muestreo, no todos los componentes tienen las mismas posibilidades de formar parte de la muestra. Este tipo de muestreo se utiliza cuando los recursos son limitados o se busca una muestra con características específicas.

Intencional, opinático o de juicio

El investigador selecciona deliberadamente los casos que considera más representativos según su criterio.

Por conveniencia

Se escogen los casos que están más fácilmente disponibles. Es un método rápido y barato, pero puede ser menos fiable.

Consecutivo

Similar al muestreo por conveniencia, pero se incluyen todos los sujetos accesibles que cumplen una condición específica.

Por cuotas

El investigador divide la población en partes que cumplen ciertos criterios y toma muestras de estas partes. Los criterios pueden incluir sexo, religión, nivel académico, económico, entre otros.

Bola de nieve

A partir de un primer sujeto, se le pide que escoja a otro que cumpla ciertas características, y así sucesivamente. Este método se utiliza en poblaciones muy pequeñas y no siempre es representativo.

Conclusión

El muestreo es una técnica fundamental en estadística que permite estudiar grandes poblaciones mediante la selección de una muestra representativa. La elección del tipo de muestreo probabilístico adecuado depende de varios factores, como el objetivo del estudio, los recursos disponibles y la naturaleza de la población a estudiar. Comprender las diferentes técnicas de muestreo y sus aplicaciones es crucial para realizar investigaciones precisas y confiables.