Muestreo: Tipos, Técnicas y Errores

Conceptos Básicos

Universo: Conjunto de elementos finitos e infinitos a los que pertenece una población.

Muestra: Conjunto de elementos que son parte representativa del universo.

Tipos de Muestreo

Muestra de Azar Simple

Se extrae una serie de unidades de un universo por sorteo. Se debe fijar el número de elementos de la muestra, esta muestra representa la combinación en un universo amplio. El procedimiento es el siguiente:

1. Listar los elementos de la población y asignarle un número.
2. Decidir el tamaño de la muestra.
3. Usar una tabla de números aleatorios.

Es el método más simple, solo se elige por azar o sorteo una primera unidad de la muestra inferior al coeficiente de elevación, los restantes se obtienen sumando dicho número sucesivamente hasta obtener todos los números necesarios para la muestra.

Otras maneras de utilización: Eligiendo seguido, la muestra debe ser inferior al universo. Se pueden usar tablas con listas de números sacadas al azar o por sorteo como Yates. Si sale un número repetido, no se tomará en cuenta.

Muestra Compensada

Tiene aplicación cuando se conoce el valor medio que alcanza una de las características estudiadas en el universo, como si tuviéramos que obtener una muestra de población y conociéramos de antemano la media del peso de los individuos. De esta forma, es muy poco probable que la media de sus pesos fuera igual a la media conocida.

Muestra Estratificada

Se utiliza cuando el universo no es naturalmente homogéneo, sino que está formado por estratos diferentes que constituyen categorías importantes para la investigación.

Estrato: Los estratos suelen ser grupos homogéneos, pero que a la vez son heterogéneos entre diferentes grupos. Por ejemplo, un estudio entre alumnos de cuarto medio de distintos colegios.

Tipos de muestreo estratificado:

• Bernoulli: Se hace el muestreo sin tener en cuenta los estratos.
• De Hexis: Se muestrea un estrato en representación de todos.
• De Poisson: Elección de la muestra independientemente para cada estrato, por el procedimiento que nos parezca oportuno (sorteo, tablas).

Razones para utilizar la muestra estratificada:

• Reduce la variación de los resultados de la muestra respecto a la población total y obtener una mayor precisión en las estimaciones.
• Se acomoda a las subpoblaciones.

Muestra por Cuota

Esta se aplica cuando no existe ni se puede formar una base de la muestra por estratos, pero como se sabe la comparación por estratos del universo en porcentaje, la muestra se realizará a través de una entrevista.

Inconvenientes de la muestra por cuotas:

• No pueden aplicarse las estadísticas para hallar, por ejemplo, el error.
• Existe el peligro de que los entrevistadores solo elijan a quienes conocen o que se vuelva a entrevistar a personas ya entrevistadas. Para evitar esto, se fija a cada entrevistador un itinerario definido.

Muestra de Conjuntos o Clusters

Las unidades de la muestra son colectivas, es decir, de talla superior. Se puede realizar por sorteo, tablas, azar, etc.

Procedimiento básico del muestreo sucesivo: Hacer un intervalo de tiempo. Es un procedimiento más exacto, pero presenta la dificultad de la posible desaparición de elementos de la muestra.

Muestreo de Conjuntos y de Extracción Sucesiva

Se refiere al caso en que las unidades son compuestas o colectivas. Se puede realizar con procedimientos básicos como sorteo, tablas, azar sistemático. Luego de observar, se puede:

• Encuestar a todos los individuos que comprende cada cluster.
• Realizar otra muestra con referencias a cada cluster para elegir unidades que lo representen.

La ventaja de este muestreo consiste en que ahorra la dificultad y el gasto de obtener censos completos.

Muestreo Teórico

Es orientado por la hipótesis. Se parte de la previsión anticipada, se dirige a obtener el número necesario para todos los tipos de datos exigidos por la tabla. No permite la generalización.

Muestra Estratégica

Es aconsejable utilizarla cuando se trabaja con muestras de conjuntos o cuando los elementos de la muestra son muy reducidos o diversos.

Factores del Error Muestral

Amplitud del Universo (Finito o Infinito)

Son finitos los universos de 100,000 unidades o menos e infinitos de ahí hacia arriba. El hecho de que el universo sea infinito supone que su amplitud no influye en la forma de aplicar, al contrario de lo que ocurre con los finitos.

Tamaño de la Muestra

El tamaño de la muestra (N) en la fórmula del error muestral es un dato importante. Un dato de más podría hacer que fracase la muestra. Si al calcular el error, este resulta demasiado elevado, se trata de aumentar el tamaño para disminuir el error.

Error Muestral Estadístico

Este error nos ayuda a establecer el intervalo de confianza dentro del cual nos movemos dentro de la muestra.