¿Qué es una muestra aleatoria simple?

¿Qué es una muestra aleatoria simple?

Una muestra aleatoria simple es un término que describe una selección elegida al azar de una población estadística. Debe ofrecer una representación no sesgada del grupo más amplio. El muestreo aleatorio es la forma más rápida de extraer una muestra de un grupo mayor, por lo que es más eficiente que otros métodos de muestreo en ese aspecto. Es un punto de partida básico para recoger una muestra, mientras que otros métodos de muestreo empiezan con una muestra aleatoria simple y se vuelven más complejos.

En la práctica, la premisa del muestreo aleatorio simple es la probabilidad. Cada selección tiene la misma probabilidad de ser elegida como parte de la muestra. Si el muestreo aleatorio simple se produce "sin reemplazo", como suele ocurrir, eso significa que el participante elegido no puede volver a la población y ser extraído de nuevo. Para que se realice correctamente, una muestra aleatoria simple debe contar con un marco de selección completo del que elegir. Un marco de selección es una lista de toda la población, que podría ser difícil de conseguir en muestras más grandes.

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Cómo utilizar una muestra aleatoria simple

Para utilizar una muestra aleatoria simple, siga estos pasos:

1. Determine su población

Antes de poder recoger una muestra aleatoria simple, tiene que tener una idea de a quién tomar la muestra. Eso significa que su proyecto de investigación o experimento debe tener algún tipo de hipótesis que pueda resolverse mediante el estudio de una muestra. Digamos que, en este ejemplo, quiere estudiar los rasgos de personalidad de los políticos locales. En primer lugar, tendrá que determinar quiénes son los «políticos locales» para su estudio. Podrían ser funcionarios a nivel estatal, de ciudad o de condado, o todos ellos combinados.

2. Hacer un marco de muestreo

Una vez definida la población, hay que crear un marco de muestreo. Un marco de muestreo es una lista de todos los miembros de su población.

Para los funcionarios del gobierno local, una vez que haya decidido la población, debería ser relativamente fácil conseguir los nombres de sus funcionarios estatales y locales. Esta es una situación ideal. En algunos casos, puede ser más difícil localizar a todos los miembros de su población para su marco de muestreo. Sin embargo, si decide incluir sólo una selección de la población en su marco de muestreo, puede exponer su estudio a un sesgo involuntario, por lo que se recomienda que sea minucioso en la creación de su marco de muestreo.

Una vez que haya enumerado toda la población, deberá asignar a cada bien de la población un número en orden secuencial. Esta es una parte importante de la creación del marco de muestreo porque le ayuda a aleatorizar su selección. Imagine que tiene un grupo de 100 políticos locales en su población. Tendrá que numerar a cada uno de ellos del uno al 100.

3. Determinar el tamaño de la muestra

A continuación, decidirá el tamaño de su muestra. Para determinar el tamaño de su muestra, considere uno de los siguientes enfoques:

  • Lea otros estudios. Si se han realizado estudios similares, fíjese en el tamaño de la muestra utilizada como porcentaje de la población e imítela.
  • Utilizar una tabla. En el caso de los temas genéricos, es posible que ya exista una tabla de tamaño de muestra.
  • Utilice una fórmula. Puede escribir una fórmula, o utilizar una existente, que tenga sentido para los parámetros de su población.
  • Utilice una calculadora. Si no quieres preocuparte por la fórmula, puedes utilizar una calculadora de tamaño de muestra preexistente, que se puede buscar en Internet.
  • Realiza un censo. Si tiene tiempo, realice un censo entre su población para determinar el tamaño de la muestra.

4. Generar números aleatorios

Utilizando un generador de números aleatorios, genere un surtido de números aleatorios entre 1 y el tamaño total de su población que coincida con el tamaño de su muestra. Por ejemplo, si su población es de 100 políticos y usted ha determinado que el tamaño de su muestra es de 10, tendrá que generar 10 números aleatorios entre 1 y 100.

5. Aislar la selección

Cada número que genere, a modo de lotería, representará a un miembro de su muestra al que se le ha asignado un número en el segundo paso. Una vez que haya identificado y aislado su selección, habrá recogido una muestra aleatoria.

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Ventajas de las muestras aleatorias simples

La aplicación de una muestra aleatoria simple para obtener una muestra de su población tiene algunas ventajas, entre ellas

  • Es fácil. El muestreo aleatorio simple es sencillo, como su nombre indica. Es una forma fácil de aislar una muestra para un proyecto próximo.
  • Es justo y preciso. Cuando se realiza correctamente, una muestra aleatoria simple representa una muestra no sesgada y, por lo tanto, es una representación justa y precisa de la población.

Desventajas de las muestras aleatorias simples

La principal desventaja de utilizar el muestreo aleatorio simple es el error de muestreo. Esto ocurre cuando la muestra seleccionada no representa con exactitud a la población, aunque haya sido seleccionada al azar y sin sesgo.

Por ejemplo, si tiene una población de 100 políticos que son mitad hombres y mitad mujeres, y su selección aleatoria de diez políticos incluye sólo hombres, eso sería una representación inexacta de la población y un error de muestreo. Por este motivo, el muestreo aleatorio simple sólo se suele utilizar cuando no se sabe mucho sobre el conjunto de la población. Cuanto más se sepa de la población, más parámetros habrá que establecer para la muestra y, por tanto, otros métodos de muestreo podrían tener más sentido.

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Otros tipos de muestras aleatorias

Existen otros métodos para seleccionar muestras aleatorias de poblaciones, entre ellos:

  • Muestreo aleatorio estratificado. Cuando se conocen los rasgos de una población antes de elegir una muestra, se suelen utilizar muestras aleatorias estratificadas. En este método de muestreo, la población se agrupa por determinados rasgos, y luego se toman muestras aleatorias de cada grupo para garantizar la representación de todos los rasgos de la población.
  • Muestreo por conglomerados en una etapa. Cuando se utiliza este modelo, se divide la población en clusters. Sin embargo, en lugar de recoger muestras de cada cluster, todo el marco de clusters se somete a una muestra aleatoria simple. En este caso, se seleccionan clusters enteros, con todos sus miembros, para participar en la muestra.

Las muestras también pueden diseñarse y adaptarse en función de nuevos rasgos mediante un diseño adaptativo que se aplica a una muestra aleatoria simple.

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