Muestreo: Herramienta Esencial para la Investigación Científica

El muestreo es una herramienta fundamental en la investigación científica. Su función principal es determinar qué parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse para hacer inferencias sobre dicha población.

Terminologías

• Unidades de análisis: Objeto o individuo del cual se obtiene la información.
• Marco muestral: Lista de unidades o elementos de muestreo.

Muestreo Probabilístico

Este método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población. Dicha probabilidad no es nula para ningún elemento.

Tipos de Muestreo Probabilístico

• Muestreo aleatorio simple
• Muestreo sistemático
• Muestreo aleatorio estratificado
• Muestreo por conglomerados (clusters)

Muestreo Aleatorio Simple

Muestreo equiprobabilístico: Si se selecciona una muestra de tamaño n de una población de N unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N.

Ventajas:

• Sencillo y de fácil comprensión.
• Cálculo rápido de medias y varianzas.
• Se basa en la teoría estadística, por lo que existen paquetes informáticos para analizar los datos.

Desventajas:

• Requiere un listado completo de toda la población.
• Con muestras pequeñas, es posible que no represente a la población adecuadamente.

Muestreo Sistemático

Procedimiento:

1. Conseguir un listado de N elementos.
2. Determinar un tamaño de muestra n.
3. Definir un intervalo de salto k; k = N/n.
4. Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r = arranque aleatorio).
5. Seleccionar los elementos de la lista.

Ventajas:

• Fácil de aplicar.
• No siempre es necesario tener un listado de toda la población.
• Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos.

Desventajas:

• Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, se pueden obtener estimaciones sesgadas.

Muestreo Aleatorio Estratificado

El azar no es garantía de representatividad. Este muestreo busca asegurar la representación de cada grupo en la muestra. Cuanto más homogéneos sean los estratos, más precisas serán las estimaciones.

Ventajas:

• Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de las variables seleccionadas.
• Se obtienen estimaciones más precisas.

Desventajas:

• Se debe conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.
• Los análisis son complicados; en muchos casos, la muestra debe ponderarse (asignar pesos a cada elemento).