Muestreo.
Se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población estadística
TIPOS DE MUESTREO
Existen diferentes criterios de clasificación
de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos
grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no
probabilísticos.
I. Muestreo probabilístico
Los métodos de muestreo probabilísticos son
aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos
en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos
para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles
muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo
estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de
la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los
métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes
tipos:
1.- Muestreo aleatorio simple:
El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.
Este procedimiento, atractivo por su simpleza,
tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando
es muy grande.
2.- Muestreo aleatorio sistemático:
Este procedimiento exige, como el anterior,
numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números
aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un
número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que
ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los
individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la
población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como
punto de partida será un número al azar entre 1 y k.
El riesgo este tipo de muestreo está en los
casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los
miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir
una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos seleccionando
una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones
y los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con
k=10 siempre seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber
una representación de los dos sexos.
3.- Muestreo aleatorio estratificado:
Trata de obviar las dificultades que presentan
los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error
muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías
típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a
alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión,
el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende
con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés
estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona
independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio
simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán
parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado
grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico,
sexos, edades,...). La distribución de la muestra en función de los diferentes
estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos:
Afijación Simple: A cada estrato le
corresponde igual número de elementos muéstrales.
Afijación Proporcional: La distribución se
hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato.
Afijación Optima: Se tiene en cuenta la
previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción
y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.
4.- Muestreo aleatorio por conglomerados:
Los métodos presentados hasta ahora están
pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir,
que las unidades muéstrales son los elementos de la población. En el muestreo
por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población
que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades
hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado
producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden
utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales.
Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de
"muestreo por áreas".
El muestreo por conglomerados consiste en
seleccionar aleatoriamente un cierto número de conglomerados (el necesario para
alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los
elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.
II. Métodos de muestreo no probabilísticos
A veces, para estudios exploratorios, el
muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no
probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar
generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se
tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos
los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos. En
general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios
procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa.
En algunas circunstancias los métodos
estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de
representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo
los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados
aleatoriamente de la población.
Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:
1.- Muestreo por cuotas:
También denominado en ocasiones
"accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen
conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos"
o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto,
semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter
de aleatoriedad de aquél.
En este tipo de muestreo se fijan unas
"cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas
determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino
y residentes en Gijón. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que
se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en
las encuestas de opinión.
2.- Muestreo intencional o de conveniencia:
Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto. También puede ser que el investigador seleccione directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos).
3.- Bola de nieve: Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.
4.- Muestreo Discrecional · A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.
En investigación cuantitativa uno de los objetivos principales es poder realizar diferente estadística, esto es, poder generalizar para toda la población los resultados extraídos de una muestra. Para ello es necesario realizar muestreos probabilísticos, en los que la condición fundamental es que todos los sujetos del universo tienen la misma probabilidad de formar parte de la muestra finalmente escogida. En investigación cualitativa habitualmente no todos los sujetos tienen la misma probabilidad de formar parte de la muestra (de hecho en muchos diseños precisamente se intenta evitar esta premisa). Yusmerlyn Andreina Viloria
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