Muestreo Es un procedimiento estadístico que consiste en extraer una pequeña cantidad de elementos de una población y sacar conclusiones sobre la población.
Comprensión del muestreo y los métodos de muestreo en la investigación
¿Qué es el muestreo?
El muestreo es el proceso de seleccionar un subconjunto de personas. o fenómenos sociales para ser estudiados desde el universo más amplio.
El objetivo principal del muestreo es hacer inferencias sobre el grupo más grande basándose en la información obtenida del grupo pequeño.
La principal forma de lograrlo es seleccionar una muestra representativa. Una muestra sólida y representativa debe reflejar todas las variables que existen en la población.
El término "población" se refiere a todos aquellos que podrían incluirse en el encuesta. Una variable es cualquier característica en la que difieren las personas o los grupos.
Una variable es un conjunto de atributos mutuamente excluyentes de una unidad de muestra: sexo, edad, situación laboral, etc. Los elementos de una población determinada pueden describirse en términos de sus atributos en una variable determinada.
La variable está estrechamente asociada con el término marco muestral. El marco muestral enumera todas las unidades de la población de las cuales se seleccionará la muestra.
El método de muestreo es menos costoso y requiere menos tiempo que la técnica del censo. Es conveniente administrar un método de muestra ya que las unidades de muestra pequeñas pueden ser fácilmente manejables.
El método de muestreo también es útil para el estudio intensivo y elaborado de unidades seleccionadas.
El principal supuesto detrás de la técnica de muestreo es que, aunque los fenómenos sociojurídicos son complejos, parece haber una unidad dominante en la diversidad y es posible extraer una muestra representativa.
Sin embargo, la elección de la unidad debe ser clara, inequívoca y definitiva. Además, la unidad de muestra debe tener un tamaño adecuado para que sea confiable.
Sin embargo, para que sea confiable, la elección de las unidades de muestra debe hacerse con el debido cuidado y el tema de la encuesta debe ser homogéneo.
La principal ventaja del método de muestreo es que puede facilitar la estimación de las características de la población en un tiempo mucho más corto de lo que sería posible de otro modo.
También es menos costoso ya que sólo es necesario entrevistar a menos personas.
Sin embargo, el método de muestreo también tiene algunas desventajas, como la posibilidad de sesgos en la selección de unidades, lo que lleva a conclusiones falsas.
El sesgo ocurre cuando las decisiones del investigador sobre a quién muestrear están demasiado influenciadas por juicios personales, la disponibilidad de los posibles encuestados o sus criterios implícitos de inclusión.
Una muestra sesgada no representa la población de la que se seleccionó la muestra.
El uso de métodos de muestreo también requiere el conocimiento del muestreo y la selección de muestras apropiadas.
Además, si las unidades objeto de muestreo pueden cambiar, no es fácil mantener la homogeneidad.
¿Cuál es el propósito principal del muestreo en la investigación?
El muestreo es el proceso de seleccionar un subconjunto de personas o fenómenos sociales de un universo más grande con el objetivo principal de hacer inferencias sobre el grupo más grande a partir de la información obtenida del grupo pequeño.
¿Cuáles son las posibles desventajas del método de muestreo?
El método de muestreo puede introducir sesgos en la selección de unidades, lo que lleva a conclusiones inexactas. También requiere conocimiento de técnicas de muestreo, y si las unidades de submuestreo cambian, es difícil mantener la homogeneidad.
¿Qué es la población en el muestreo de investigación?
A población (también llamado universo) es la colección total de todos los elementos de población, cada uno de los cuales es un caso potencial.
Todos los estudiantes de una universidad, por ejemplo, constituyen una población de interés, y cada estudiante de la universidad a quien se pregunta sobre su edad, altura, peso u opinión sobre cualquier tema es un elemento de población.
¿Qué es el censo?
A censo Es una investigación o un recuento de todos los elementos de la población. Cualquier parte de la población es muestra. Si se selecciona una muestra de acuerdo con las reglas de probabilidad, es una muestra de probabilidad o muestra aleatoria.
Si una muestra es aleatoria, es posible calcular qué tan representativa es la muestra de la población más amplia de la que se extrajo. La contraparte de la muestra probabilística es la llamada muestra no probabilística.
¿Qué es el muestreo no probabilístico?
Muestreo no probabilístico Es un método de muestreo subjetivo y no aleatorio en el que la selección de las unidades depende del criterio personal del muestreador.
¿Qué es una encuesta?
Una encuesta es un término general que se refiere a la Conjunto de datos mediante entrevistas, cuestionarios u observaciones.
¿Qué es la encuesta por muestreo?
A encuesta de muestra Es un estudio que involucra un subconjunto (o muestra) de individuos seleccionados de una población más grande mediante métodos estadísticos aceptados.
¿Qué es la población objetivo?
A veces se hace una distinción entre la población objetivo y la población muestreada. En la investigación, el población objetivo es el conjunto completo de unidades para las cuales se utilizan los datos de la encuesta para sacar conclusiones y hacer inferencias.
También se puede definir como la población elegible incluida en el trabajo de investigación. También se le llama el población encuestada.
Idealmente, los dos serán iguales, pero por razones prácticas, normalmente habrá diferencias entre ellos.
Una razón de la diferencia es que parte de la población en una encuesta no está cubierta, por lo que no se obtiene información sobre ellos.
Dependiendo de si las unidades de muestreo son finitas o infinitas, una población puede ser finita o infinita.
¿Qué es la población finita?
A población finita contiene un número contable de unidades de muestreo, por ejemplo, todos los votantes registrados en una ciudad particular en un año determinado o todos los clientes que visitaron la tienda de la ciudad en mayo de 2006.
¿Qué es la población infinita?
Un población infinita Consta de un número infinito de unidades de muestreo, como el número de lanzamientos de moneda hasta que aparece una cara. El muestreo diseñado para producir información sobre características particulares de una población finita suele denominarse muestreo de encuestas.
¿Qué es la unidad de muestreo?
una unidad de muestreo o simplemente una unidad es un elemento o grupo de elementos bien definido, distinto e identificable sobre el cual se realiza la observación.
En algunos estudios, un individuo de un hogar puede ser una unidad de muestreo, mientras que en otro estudio, el hogar puede ser una unidad de muestreo. A marco de muestreo Es una lista de unidades o grupos de unidades de la población que se va a muestrear.
¿Qué es el tamaño de la muestra?
Tamaño de la muestra Se refiere al número de unidades contenidas en una muestra, mientras que tamaño de la poblacion es el número de unidades que constituyen la población.
Las características de la población sobre las que se hacen inferencias se denominan parámetros.
Para un diseño muestral dado, una estimador es un método o fórmula para estimar el valor de un parámetro.
Un estimar es el valor numérico del estimador obtenido de la muestra. Inclinación es un término que se refiere a qué tan lejos se encuentra el valor promedio del estimador del parámetro.
Cómo se relacionan el muestreo y el diseño muestral
Diseño de muestra Se refiere a los planes y métodos a seguir para seleccionar una muestra de la población objetivo y la técnica de estimación frente a la fórmula para calcular las estadísticas de la muestra.
Estas estadísticas son las estimaciones utilizadas para inferir los parámetros de la población.
Implícito en el concepto, el diseño de muestreo también incluye cuestiones como la elección del marco muestral, la determinación del tamaño de la muestra, la estimación de la confiabilidad de las estimaciones, el procedimiento de estratificación, el método de asignación de la muestra, la agrupación de la muestra, etc.
Cómo se relacionan el muestreo y el diseño de encuestas
Diseño de encuesta está preparando un plan completo de operaciones a seguir para realizar una encuesta y difundir los resultados previstos.
profundizaremos en diseñar una encuesta en un artículo separado.
Sin embargo, enfatizamos que los objetivos de la encuesta cubiertos por el diseño de la encuesta determinan el diseño de la muestra. En la práctica, el diseño muestral debe desarrollarse como parte integral del diseño general de la encuesta.
Por tanto, el diseño de encuestas y el diseño de muestras son dos conceptos interrelacionados y uno es complementario del otro.
Casi siempre se desea evaluar la perfección de un diseño muestral, y se espera que un diseño muestral perfecto cumpla con ciertos criterios, que incluyen, entre otros, los criterios de precisión, confiabilidad, validez y eficiencia.
Importancia del muestreo
Casi siempre se toma una muestra para proporcionar datos estadísticos sobre una amplia gama de temas con fines tanto de investigación como administrativos.
Los siguientes ejemplos están diseñados para ilustrar la importancia del muestreo en la vida real:
- En una encuesta de opinión, un número relativamente pequeño de las personas son entrevistadas, y se solicitan sus opiniones sobre temas de actualidad para conocer la actitud de la comunidad en su conjunto.
- Las agencias de marketing y publicidad realizan innumerables investigaciones para determinar las expectativas, actitudes, hábitos de compra o patrones de compra de los clientes. Esta información es útil para los fabricantes de productos para promoción de ventas. Dado que es imposible obtener esta información de innumerables clientes, se logra entrevistando a una parte de los clientes.
- Los departamentos de compras de las empresas o del gobierno aceptan o rechazan grandes lotes de productos manufacturados tras la inspección de un número relativamente pequeño de artículos extraídos de estos lotes.
- En las estaciones fronterizas, los funcionarios de aduanas hacen cumplir las leyes comprobando los efectos de que sólo un pequeño número de viajeros crucen la frontera.
- Una tienda departamental desea examinar si está perdiendo o ganando clientes tomando una muestra de su lista de titulares de tarjetas de crédito seleccionando cada décimo nombre.
- Los auditores a menudo juzgan hasta qué punto la adecuada Se han seguido procedimientos contables examinando un pequeño número de transacciones. seleccionados entre un gran número de transacciones de este tipo que tienen lugar dentro de un período de tiempo específico.
- El Ministerio de Salud y Bienestar Familiar podría estar interesado en conocer el estado del conocimiento entre la población adulta de la ciudad de Dhaka sobre el peligro de la contaminación ambiental entrevistando a algunos adultos seleccionados de la ciudad.
Innumerables mediciones de la economía, la salud, la fuerza laboral, el uso de anticonceptivos, la inmunización, el desempleo, los ingresos, las exportaciones, las importaciones, productos industrialesy similares se basan en muestras en lugar de una enumeración completa.
Se están realizando numerosas encuestas para desarrollar, probar y perfeccionar hipótesis en sociología, psicología, demografía, ciencias políticas, antropología, geografía, economía, educación y salud pública.
Tanto los gobiernos locales como los centrales hacen un uso considerable de los datos de las encuestas para conocer las diversas características de la población con fines de planificación y desarrollo.
En todos los casos, se selecciona una muestra porque es imposible, inconveniente, lento o antieconómico monitorear a toda la población.
Actualmente existe un amplio consenso en que una encuesta por muestreo es un método popular y científico de recopilación de datos.
Tipos de muestreo
Muestreo de probabilidad
Se refiere a una muestra que ha sido seleccionada mediante selección aleatoria de modo que cada unidad de la población tenga una probabilidad conocida de ser seleccionada.
En otras palabras, las unidades individuales se eligen entre todo el grupo, no deliberadamente sino mediante algunos procesos mecánicos.
Por lo tanto, el muestreo probabilístico también se conoce como "muestreo aleatorio".
El muestreo probabilístico es fundamental cuando los investigadores desean descripciones estadísticas precisas de grandes poblaciones; por ejemplo, el porcentaje de poblaciones desempleadas o los planes de votar por el candidato X, etc.
De este modo, El muestreo probabilístico se utiliza en encuestas a gran escala.. El muestreo probabilístico tiene la ventaja de eliminar los sesgos humanos en el muestreo. El error de muestra en este método se puede mantener al mínimo.
El muestreo probabilístico mejora la representatividad del muestreo y permite la generalización de una muestra a la población.
Hay tres tipos de métodos de muestreo probabilístico: (1) muestreo aleatorio simple, (2) muestreo aleatorio estratificado y (3) muestreo no probabilístico.
1.1) Muestreo aleatorio simple
Ésta es la forma básica de una muestra probabilística. En esta muestra aleatoria, cada unidad de población tiene la misma probabilidad de inclusión en la muestra.
Los pasos clave para diseñar una muestra aleatoria simple incluyen definir la población, decidir el tamaño de la muestra y seleccionar el proceso mecánico.
Generalmente, en este tipo de muestreo, a las unidades que componen una población se les asignan números.
Luego se genera un conjunto de números aleatorios y las unidades que tienen esos números se incluyen en la muestra. El muestreo aleatorio simple está libre de sesgos y generalmente es más representativo..
1.2) Muestreo aleatorio estratificado
Es probable que el muestreo aleatorio incluya, por casualidad, una proporción mayor de un grupo de personas de la que debería haber para que sea verdaderamente representativo.
Para evitar este problema, se emplea un muestreo aleatorio estratificado. El muestreo aleatorio estratificado se emplea cuando la población de la que se extrae la muestra no constituye un grupo homogéneo.
Por tanto, la estratificación significa agrupar las unidades que componen una población en unidades homogéneas antes del muestreo. En este tipo de muestreo, la población se estratifica por criterios, y luego se realiza la selección mediante muestreo aleatorio simple a partir de los estratos resultantes.
En otras palabras, bajo este método, la población se divide en varias subpoblaciones que son individualmente más homogéneas que la población total.
Luego se realiza la selección de cada estrato para constituir una muestra representativa.
El muestreo aleatorio estratificado asegura que la muestra resultante se distribuirá de manera similar a la población en términos del criterio de estratificación.
El muestreo estratificado puede asegurar una mayor representatividad de la muestra si el proceso de estratificación se basa en criterios objetivos.
1.3) Muestreo Sistemático
La lista de elementos de la población suele estar ordenada aleatoriamente según el rasgo que se va a medir. En este sentido, también equivale al muestreo aleatorio simple.
Sin embargo, aquí la muestra se selecciona en cada intervalo de muestreo.
Normalmente, el muestreo aleatorio simple requiere una lista de elementos. Cuando se dispone de una lista de este tipo, los investigadores suelen emplear un muestreo sistemático.
Por ejemplo, si la lista contiene 10.000 elementos y el investigador quiere una muestra de 1.000, debe seleccionar uno de cada diez elementos para su muestra.
Muestreo no probabilístico
Muestreo no probabilístico significa una muestra que no ha sido seleccionada mediante un método aleatorio. En este método, el investigador selecciona deliberadamente las unidades para la muestra.
Así, en el muestreo no probabilístico, la El investigador elige deliberadamente unidades de población particulares con ciertas características. para constituir una muestra porque dichas unidades representarán a toda la población.
Hay dos tipos principales de muestreo no probabilístico: (1) muestreo intencional por criterio y (2) muestreo por cuotas.
2.1) Juicio del muestreo intencional
En el juicio del muestreo intencional, el investigador selecciona a su propio criterio las unidades para formar su muestra.
La esencia de este El método es que el investigador., presumiblemente teniendo suficiente conocimiento sobre la población y sus elementos, utiliza su experiencia para seleccionar una muestra que será la más útil o representativa.
Esta técnica es útil en los casos en que todos los datos son homogéneos y el investigador tiene pleno conocimiento de los diversos aspectos del problema.
2.2) Muestreo por cuotas
Esto combina procedimientos de juicio y probabilidad. Aquí, la población se clasifica en varias categorías según juicios, suposiciones o conocimientos previos.
Primero, las personas se seleccionan globalmente: género, edad, clase, localidad, etc.
Por ejemplo, al realizar una investigación, el investigador puede necesitar saber qué proporciones de la población son masculinas y qué proporción son femeninas, qué proporciones de cada género se clasifican en diversas categorías de edad, niveles educativos, grupos étnicos, etc.
El muestreo por cuotas tiene como objetivo producir una muestra que refleje una población en términos de las proporciones relativas de personas en diferentes categorías.
El muestreo por cuotas es mucho más rápido y económico que el muestreo probabilístico adecuado.
Muestreo con y sin reemplazo
Se puede extraer una muestra con reemplazo (ROE) o sin reemplazo (JOR).
Supongamos que la muestra se toma con reemplazo de una población, finita o infinita.
En ese caso, la unidad extraída se devuelve a la población y la cantidad de unidades disponibles para futuros sorteos no se ve afectada.
En consecuencia, la probabilidad de sacar cualquier unidad restante en selecciones sucesivas se mantendrá inalterada.
En el muestreo sin reemplazo, la unidad extraída no se devuelve a la población en sorteos posteriores. A diferencia del muestreo con reemplazo, aumentará la probabilidad de extraer cualquier unidad restante en selecciones sucesivas.
El muestreo con reemplazo a veces se denomina muestreo sin restricciones. En general, el muestreo con reemplazo es menos preciso que el muestreo sin reemplazo.
Intuitivamente, el muestreo con reemplazo parece un desperdicio.
En la práctica, casi todo el muestreo se realiza sin reposición, ya que poco justifica estudiar las características de las unidades, que ya han sido incluidas en la selección anterior.
El muestreo con reemplazo es de interés principalmente por interés teórico ya que la fórmula para la varianza y la varianza estimada de los estimadores suelen ser más simples cuando el muestreo se realiza con reemplazo que cuando se realiza sin reemplazo.
Ejemplo#1
Supongamos que tenemos 4 miembros en una familia a quienes asignamos los números de serie 1, 2, 3, 4.
Necesitamos seleccionar dos de ellos para una entrevista. En este caso particular, decimos que tenemos una población de tamaño 4 (es decir, AM) de la cual se debe seleccionar una muestra de tamaño 2 (es decir, m=2).
Para seleccionar estos dos miembros sin reemplazo, habrá en total 6 muestras posibles de cada uno de los 2 miembros. La tabla adjunta muestra todas las muestras posibles de tamaño 2:
Tabla: Muestras de tamaño 2 sin reemplazo
| Muestra # | Muestras compuestas por números de serie. |
|---|---|
| 1 | (1.2) |
| 2 | (1,3) |
| 3 | (1,4) |
| 4 | (2,3) |
| 5 | (2,4) |
| 6 | (3,4) |
En la práctica, tratamos sólo con una muestra, que podría ser cualquiera de los casos anteriores.
Si se selecciona la muestra número 3, buscaremos información de los miembros 1 y 4 para cumplir con los objetivos de nuestra encuesta.
Ejemplo# 2
Consulte el ejemplo anterior. Si el muestreo se realiza con reemplazo, habrá 16 muestras posibles, cada una de tamaño 2. La tabla 5.2 muestra estas muestras.
Tabla: Muestras de tamaño 2 con reemplazo
| Muestra # | Números seriales | Muestra # | Números seriales |
|---|---|---|---|
| 1 | (1-1) | 9 | (3,1) |
| 2 | (1,2) | 10 | (3,2) |
| 3 | (1,3) | 11 | (3,3) |
| 4 | (1,4) | 12 | (3,4) |
| 5 | (2, 1) | 13 | (4,1) |
| 6 | (2, 2) | 14 | (4, 2) |
| 7 | (2, 3) | 15 | (4,3) |
| 8 | (2, 4) | 16 | (4, 4) |
Tenga en cuenta que la muestra 3 (por ejemplo) y la muestra 9 son, de hecho, idénticas. Si seleccionamos la muestra 3, no obtenemos ninguna información adicional al seleccionar la muestra 9.
¿Cómo funciona un método de muestreo aleatorio simple?
El muestreo aleatorio simple es una forma básica de muestra probabilística donde cada unidad de población tiene la misma probabilidad de inclusión. A las unidades se les asignan números, se genera un conjunto de números aleatorios y las unidades con esos números se incluyen en la muestra.
¿Cuál es la diferencia entre muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico?
El muestreo probabilístico utiliza selección aleatoria, lo que garantiza que cada unidad de la población tenga una probabilidad conocida de ser seleccionada. El muestreo no probabilístico es no aleatorio y subjetivo, donde la selección de unidades depende del criterio del investigador.
¿Qué es el muestreo aleatorio estratificado y cuándo se utiliza?
El muestreo aleatorio estratificado se emplea cuando la población no es homogénea. La población se divide en varias subpoblaciones o estratos y luego se hacen selecciones de cada estrato para constituir una muestra representativa.
¿En qué se diferencia el muestreo con reemplazo del muestreo sin reemplazo?
En el muestreo con reemplazo, una unidad extraída se devuelve a la población para extracciones futuras, manteniendo constante la probabilidad de extraer cualquier unidad. En el muestreo sin reemplazo, una vez extraída una unidad, no se devuelve, lo que altera la probabilidad de selecciones sucesivas.
¿Cuál es la diferencia entre una población finita y una población infinita en el muestreo?
Una población finita contiene un número contable de unidades de muestreo, como todos los votantes registrados en una ciudad. Una población infinita consta de un número infinito de unidades de muestreo, como el número de lanzamientos de moneda hasta que aparece una cara.
