Muestreo de probabilidad: Definición y tipos

El muestreo probabilístico permite a los investigadores sacar conclusiones sobre una gran población mediante entrevistas o encuestas a una pequeña muestra de esa población. Al utilizar técnicas de selección aleatoria para elegir y encuestar a un subgrupo de la muestra, los investigadores pueden reducir sus propios sesgos y producir resultados fiables que representen a una población. Esta técnica beneficia a los investigadores porque puede proporcionarles un análisis estadístico de subgrupos aleatorios para generalizar sus hallazgos. En este artículo se analiza el muestreo probabilístico, sus ventajas y cómo utilizarlo para la investigación de la población.

¿Qué es el muestreo probabilístico?

El muestreo probabilístico es una técnica de investigación que utiliza la selección aleatoria para estudiar un segmento de una población. Los investigadores pueden utilizar esta técnica para generar estadísticas que expliquen una tendencia más amplia. También ayuda a reducir el sesgo del muestreo porque los investigadores eligen las muestras de forma aleatoria cuando intentan aprender sobre una población, lo que garantiza que todos los miembros de una población tienen las mismas oportunidades de participar en una encuesta de investigación. Como el grupo de la muestra es un subconjunto de la población, los investigadores suelen poder generalizar las respuestas del grupo de la muestra a la población.

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Muestra frente a población

En estadística, una población suele referirse a un grupo grande de personas o cosas. Una población incluye a todas las personas de un área u organización común. Algunos ejemplos de población son todos los miembros de una organización, todo el ganado de una granja o todos los cargos electos de un organismo político.

Una muestra es un subconjunto de una población y puede incluir un grupo selecto de individuos de la población, como 1.000 empleados seleccionados al azar de una empresa que emplea a 20.000 individuos. Los investigadores suelen realizar la investigación utilizando subgrupos de muestra porque es más fácil trabajar con un grupo más pequeño.

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Tipos de muestreo probabilístico

Estos son algunos métodos para realizar un muestreo probabilístico:

Un simple muestreo aleatorio

El muestreo aleatorio simple es una técnica de muestreo que utiliza una tabla de números aleatorios o un generador electrónico de números aleatorios para seleccionar las muestras. Este método puede ser eficaz para extraer muestras de una población amplia y diversa.

Por ejemplo, los investigadores pueden reunir a un gran grupo de individuos, asignar números a cada persona y elegirlos al azar mediante un proceso automatizado. Los investigadores también pueden utilizar un sistema de lotería o un programa informático para llevar a cabo el proceso de selección automatizado.

Muestreo aleatorio por conglomerados

El muestreo aleatorio por conglomerados es una técnica de muestreo que selecciona aleatoriamente muestras de una amplia región geográfica, como la población de un estado o país. Los investigadores pueden dividir una población en conglomerados y seleccionar aleatoriamente algunos conglomerados para el muestreo. Esto reduce la muestra a una pequeña fracción de todos los conglomerados geográficos para que el proceso de investigación sea más conveniente y eficiente.

Esta técnica permite a los investigadores estudiar un subconjunto de una población con un mínimo de desplazamientos, ya que pueden llevar a cabo una investigación por muestreo en persona dentro de unos pocos conglomerados. El área geográfica de una población puede tener cientos o miles de conglomerados, por lo que a menudo es más fácil viajar a sólo tres o cuatro conglomerados en una región de la población.

Muestreo aleatorio estratificado

El muestreo aleatorio estratificado es una técnica de muestreo que divide una población en subgrupos más pequeños en función de criterios demográficos comunes como la edad, el sexo o la etnia. A continuación, los investigadores seleccionan una muestra aleatoria de cada subgrupo para su participación. Con el muestreo aleatorio estratificado, los miembros de cada subgrupo tienen las mismas oportunidades de participar en los estudios.

Muestreo sistemático

El muestreo sistemático es una técnica de muestreo que utiliza un sistema de intervalos numéricos para seleccionar muestras de una población. Los investigadores pueden asignar un número a cada miembro de una población y elegir a los individuos a intervalos regulares, como por ejemplo incluir a una de cada cinco personas en la muestra. Esta aleatoriedad puede dar lugar a un subgrupo de la encuesta que refleje la variación de la población general.

Muestreo multietapa

El muestreo multietapa es un método de muestreo aleatorio que selecciona una muestra en múltiples etapas, y cada etapa puede introducir su propio método de muestreo. Por ejemplo, los investigadores pueden dividir una región de la población en conglomerados y seleccionar al azar algunos de esos conglomerados utilizando el muestreo aleatorio por conglomerados. A continuación, pueden muestrear esos conglomerados aleatorios mediante un muestreo aleatorio estratificado, un muestreo aleatorio simple, un muestreo sistemático u otra ronda de muestreo aleatorio por conglomerados. Los investigadores pueden realizar rondas adicionales de muestreo hasta que se decidan por un subgrupo final para estudiar.

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Muestreo no probabilístico

El muestreo no probabilístico, también conocido como muestreo no aleatorio, es un método de muestreo que utiliza técnicas no aleatorias para seleccionar una muestra. Los investigadores seleccionan a sabiendas un subgrupo de la muestra sin dar a todos los miembros de la población la misma oportunidad de inclusión. Normalmente, los investigadores pueden encontrar y reclutar rápidamente a los miembros de la muestra utilizando el muestreo no probabilístico.

He aquí algunos ejemplos de técnicas de muestreo no probabilístico:

  • Muestreo de conveniencia: Los investigadores pueden utilizar esta técnica, que también se denomina muestreo accidental o muestreo de agarre, para realizar una encuesta rápida a personas que son fáciles de encontrar y encuestar. Puede tratarse de individuos que viven en un barrio o de personas que asisten a un evento deportivo.
  • Muestreo por cuotas: Esta técnica consiste en que los investigadores eligen a los miembros de la muestra que cumplen sus criterios de selección no aleatorios hasta que cumplen su cuota.
  • Muestreo de bola de nieve: Mediante esta técnica, los investigadores piden a los miembros de la muestra existente que les ayuden a reclutar más participantes de la muestra para encuestarlos.

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Ventajas del muestreo probabilístico

Estas son algunas de las ventajas de utilizar la técnica de encuesta por muestreo probabilístico:

  • Puede reducir los sesgos. Esta técnica de encuesta utiliza la selección aleatoria, lo que ayuda a reducir el sesgo del investigador y puede producir resultados que representen mejor a una población general.

  • Puede ser rentable. Los investigadores pueden ahorrar dinero entrevistando a un subgrupo de la muestra para obtener datos en lugar de entrevistar a toda una población para obtenerlos.

  • Puede ser sencillo. El muestreo probabilístico puede proporcionar a los investigadores técnicas sencillas para reunir y entrevistar a un subgrupo extraído al azar.

  • Puede ser eficaz en términos de tiempo. Esta técnica puede ayudar a los investigadores a organizar un grupo de muestra aleatoria de forma eficiente y a realizar su investigación rápidamente.

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Pasos de muestreo de probabilidad

Estos son los pasos para realizar un muestreo probabilístico:

1. Elija su población

Comience el proceso de muestreo eligiendo la población que desea estudiar. La población se refiere a todo el grupo que busca comprender y analizar. Puede dirigirse a cualquier población de interés, como los empleados de una gran empresa, los estudiantes de una institución académica o los votantes registrados de una ciudad o estado.

2. Establezca su marco de muestreo

Un marco de muestreo, también conocido como marco de muestra o marco de encuesta, es la fuente que identifica a todos los miembros de una población. Un ejemplo de marco de muestreo es una lista o base de datos que enumera a todos los empleados de una empresa. Puede utilizar un marco de muestreo para confirmar y verificar su población, lo que le permite elegir un subgrupo al azar y asegurarse de que todos los miembros de la población tienen la misma oportunidad de ser seleccionados para la encuesta.

3. Elija su muestra de probabilidad

Después de elegir su población y establecer su marco muestral, puede seleccionar aleatoriamente su muestra probabilística. A la hora de elegir el subgrupo, puede utilizar el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio por conglomerados, el muestreo aleatorio estratificado, el muestreo sistemático o las técnicas de muestreo en varias etapas. Puede ser útil tomarse un tiempo para evaluar brevemente la población a fin de determinar qué método de muestreo puede funcionar mejor.

4. 7. Analice sus resultados

Una vez que su subgrupo complete sus encuestas o entrevistas, puede analizar esta información y convertirla en datos procesables. Por ejemplo, al encuestar a un subgrupo de empleados de una gran empresa en relación con su paquete de beneficios, puede descubrir que el subgrupo está mayoritariamente satisfecho con sus beneficios como empleado, pero que preferiría más tiempo libre remunerado. Estos datos pueden ser útiles para el equipo de recursos humanos a la hora de actualizar los paquetes de beneficios de la empresa para el próximo año fiscal.

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