Exploración de Métodos de Muestreo Estadístico

Técnicas de Muestreo Estadístico

Existen dos métodos principales para seleccionar muestras de poblaciones: el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio, que incorpora el azar en el proceso de selección.

Muestreo Probabilístico

El muestreo probabilístico se caracteriza porque todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida de ser incluidos en la muestra. Dentro de este tipo, encontramos:

Muestreo con y sin reposición

• Sin reposición: Cada elemento extraído se descarta para la siguiente extracción. Por ejemplo, al medir la vida útil de una ampolleta, esta solo puede ser medida una vez.
• Con reposición: Los elementos se reincorporan a la población después de cada extracción, manteniendo la población idéntica en cada paso. En poblaciones grandes, la probabilidad de repetición es tan baja que se puede considerar como muestreo sin reposición.

Muestreo Estratificado

Este método divide la población en estratos o grupos homogéneos según alguna característica relevante. A cada estrato se le asigna una cuota para determinar el número de miembros en la muestra.

Asignación Proporcional

El tamaño de la muestra dentro de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato en la población.

Muestreo Sistemático

Se divide el tamaño de la población por el tamaño deseado de la muestra para obtener un intervalo. Se elige un número al azar dentro de este intervalo y se seleccionan los demás elementos siguiendo el orden del intervalo.

Muestreo por Estadios Múltiples

Esta técnica se utiliza cuando no se dispone de una lista completa de la población o cuando las unidades de la muestra están dispersas y son de difícil acceso.

Muestreo por Conglomerados

Similar al muestreo por estadios múltiples, se emplea cuando la población está dividida en grupos o conglomerados que se supone representan la variabilidad total de la población. Se seleccionan algunos de estos conglomerados para el estudio.

Muestreo No Probabilístico

En este tipo de muestreo, no se puede calcular la probabilidad de extracción de una muestra específica.

Muestreo de Juicio

Se seleccionan individuos que se considera tienen un conocimiento profundo del tema, y su información es vital para la toma de decisiones.

Muestreo por Cuotas

La población se divide en estratos según variables conocidas. Se calcula el peso proporcional de cada estrato y se multiplica por el tamaño de la muestra para determinar la cuota en cada estrato. A diferencia del muestreo estratificado, el investigador elige libremente los sujetos dentro de cada estrato.

Muestreo de Bola de Nieve

Se identifican sujetos para la muestra a partir de los propios entrevistados, quienes a su vez localizan a otros con características similares.

Muestreo Subjetivo por Decisión Razonada

Las unidades de la muestra se eligen en función de características específicas de manera racional. Una variante es el muestreo compensado o equilibrado, donde se busca que la media de la muestra se acerque a la media de la población.

Ventajas de la Elección de una Muestra

• Las características de la población pueden variar si el estudio se prolonga demasiado.
• Reducción de costos: Los gastos de recogida y tratamiento de datos son menores.
• Viabilidad: Permite realizar estudios que serían imposibles sobre la población total.
• Rapidez: Se reduce el tiempo de recogida y tratamiento de datos.
• La población puede ser suficientemente homogénea, haciendo innecesario un análisis exhaustivo.

Conceptos Clave

Parámetro

Un parámetro es una medida que describe una característica de una población, como la media, mediana o desviación estándar.

Distribución en el Muestreo

Cuando el tamaño de la muestra es menor que el de la población, se pueden extraer múltiples muestras. Cada muestra puede tener un estadístico calculado.

Error Estándar

La desviación estándar de la distribución de un estadístico en el muestreo se conoce como error estándar. Por ejemplo, el error estándar de la media es la desviación estándar de las medias de todas las muestras posibles.

Error Muestral

La diferencia entre el resultado de una muestra y el resultado que se obtendría de la población (el parámetro) se llama error muestral o error de muestreo.

Población

En estadística, la población es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones.

Muestra Estadística

Una muestra estadística es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.

Nivel de Confianza

El nivel de confianza es la probabilidad de que la estimación efectuada se ajuste a la realidad. Se basa en la distribución de probabilidad de la información recogida (Gauss o Student).