Muestreo | Diccionario Economico

Definición de Muestreo | Diccionario Economico

El muestreo es una técnica en la que se selecciona una muestra representativa de una población con el fin de obtener información relevante sobre ella. Esta muestra se utiliza para realizar inferencias y estimaciones sobre la población en su conjunto, minimizando el tiempo, el costo y los recursos necesarios para recopilar los datos. La elección de la muestra y los procedimientos utilizados deben estar basados en principios estadísticos para asegurar la validez de los resultados obtenidos.

En otras palabras, el muestreo es el procedimiento mediante el cual se seleccionan ciertos individuos pertenecientes a la población que se analiza.

El muestreo es necesario porque las poblaciones pueden ser demasiado grandes y puede que no sea factible desde el punto de vista económico o financiero recopilar datos sobre todos los individuos.

El objetivo es que la muestra sea representativa. Es decir, que sus indicadores, como la edad promedio, el ingreso promedio, el porcentaje de hombres y mujeres, entre otros, sean iguales o muy similares a los de la población.

Tipos de muestra

Los tipos de muestras se pueden distinguir según diferentes criterios. Así, según el método de selección de un subgrupo, es posible diferenciar:

muestreo de probabilidad

Las observaciones se seleccionan de forma aleatoria, es decir, al azar. En esta categoría podemos encontrar:

• muestra aleatoria simple: Todas las personas de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas como parte de la muestra. Tiene ventajas como el hecho de que es fácil de ejecutar a través de sistemas informáticos. Sin embargo, se requiere una lista completa de toda la población y, si la muestra es muy pequeña, es posible que la muestra no sea representativa.
• Sistemático: Se selecciona una observación al azar y se utilizan intervalos numéricos regulares para seleccionar el resto de la muestra. Es decir, supongamos que tengo una población de 10 000 personas y selecciono al azar una observación de 600, después de lo cual puedo observar intervalos de 30 observaciones. En este caso obtendrá las observaciones 600, 630, 660, 690, 720, 750, 780 y así sucesivamente.
• Aleatorio estratificado: La población se divide en estratos, que son grupos que comparten características comunes y son incluso más homogéneos que el conjunto de la población. Luego se selecciona aleatoria o sistemáticamente una muestra dentro de cada estrato. El objetivo es asegurar que cada estrato sea representativo.
• Por conglomerados o clusters: Consiste en crear grupos más pequeños que la población que reflejen o compartan todas sus características. Luego seleccionamos uno de los conglomerados como muestra y lo analizamos en detalle.

muestreo estratificado

Muestreo increíble

La elección de la muestra no depende de la probabilidad, sino de la decisión de los investigadores. Podemos distinguir varias subcategorías:

• Por comodidad: consiste en que el investigador captará aquellos ítems que estén a su alcance. Por ejemplo, por su cercanía o facilidad de acceso.
• método obstinado o deliberado: El investigador usa su juicio o criterio para elegir quién participará en la muestra.
• al azar o al azar: El investigador, sin juicio previo, selecciona a los individuos a incluir en la muestra. Por ejemplo, esto sucede a menudo cuando se realizan encuestas en las calles.
• Bola de nieve: Consiste en que luego de encontrar al primer sujeto (o primeros sujetos) de la muestra, el investigador le pide a él (oa ellos) que ayuden a identificar a otros individuos con las mismas características. Este es un método utilizado cuando es difícil encontrar un grupo específico debido al procesamiento de datos sensibles, como los inmigrantes ilegales.
• en cuotas: El investigador, teniendo en cuenta la composición de la población, y dividiéndola en grupos o capas, hará una selección proporcional de la muestra. Por ejemplo, imagina que en una población el 40% de las personas tienen menos de 25 años, el 35% de las personas tienen entre 25 y 50 años y el 25% de las personas tienen más de 50 años. Así, una muestra de 4.000 personas incluiría 1.600 personas menores de 25 años, 1.400 personas entre 25 y 50 años y 1.000 adultos de 50 años y más. Cabe señalar que las personas que cubrirán cada cuota serán seleccionadas por algún método de improbabilidad, es decir, por cualquiera de los métodos descritos anteriormente.

También se debe tener en cuenta que una muestra puede ser simple si se realiza una sola vez; doble, cuando se capturan dos muestras (puede usar la segunda si la primera no da resultados finales); o múltiple (similar a doble, pero con más de dos muestras).

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