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Tipos de muestreo

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12 de agosto de 2019

El Diccionario de la RAE define muestreo como “selección de una pequeña parte estadísticamente determinada, utilizada para inferir el valor de una o varias características del conjunto”.

El muestreo es, pues, una herramienta que utiliza la ciencia estadística para poder abarcar el estudio de un universo demasiado grande para poder ser observado y analizado directamente, al que llamamos población, mediante la selección de una muestra representativa de ese universo, es decir, un subconjunto de casos o individuos de esa población.

Para que esa muestra sea, efectivamente, representativa debe ser escogida con los criterios adecuados, debe contener toda la información que nos interesa de la población a estudiar.

Esto se consigue mediante las técnicas de muestreo.

A partir de esta muestra se realiza una estimación estadística mediante técnicas para conocer el valor aproximado de un aspecto o parámetro de la población que nos interesa.

Dependiendo de la técnica de muestreo y de estimación estadística tendremos un nivel de confianza que medirá la bondad de nuestras conclusiones y la probabilidad de errores.

Existen dos tipos de técnicas de muestreo:

  • Aleatorio o probabilístico en el que todos los componentes de la población tienen las mismas posibilidades de ser escogidos como muestra.
  • No aleatorio donde no todos los componentes tienen las mismas posibilidades de formar parte de la muestra. Se utiliza cuando no se tiene presupuesto o tiempo para realizar uno aleatorio o se pretende que la muestra sea más representativa.

Vamos a ver, a continuación, las técnicas de muestreo existentes.

Muestreo aleatorio simple

Todos los componentes de la población tienen exactamente las mismas posibilidades de formar parte de la muestra y son elegidos al azar, mediante sorteos o funciones RND informáticas.

Es el más utilizado en estadística pero, en poblaciones muy numerosas, es el menos fiable.

Muestreo aleatorio estratificado

Para tomar la muestra se divide a la población en secciones o estratos que tengan alguna característica en común: por ejemplo si se quiere conocer el nivel de consumo de alcohol y se clasifica a la población por su preparación académica.

Una vez hecha la división se escogen, como muestra, individuos o casos de cada estrato diferente de manera totalmente aleatoria.

Este método se utiliza si interesa conocer datos concretos según esas diferentes características en la población.

Muestreo aleatorio de conglomerados

Igual que en el caso anterior, se divide la población en grupos con características comunes, pero aquí esos grupos ya existen de manera natural (los integrantes de complejos industriales, de escuelas, los socios de un equipo).

También se escogerán las muestras aleatoriamente entre cada grupo ya formado.

Muestreo aleatorio sistemático

Al igual que en el aleatorio simple, antes de comenzar aquí todos los individuos pueden ser escogidos.

El primer paso será determinar el tamaño de la muestra que queremos tomar y, mediante una operación matemática simple, definir un intervalo entre los componentes de la población para alcanzar ese tamaño, redondeando los decimales por encima.

Es escoge un primer individuo al azar. A partir de él, se aplica el intervalo y se escogen los individuos o casos, previamente numerados, que resulten de la aplicación de ese intervalo. Aquí ya no todos pueden ser escogidos porque los que están en medio del intervalo no pueden serlo.

Por lo tanto lo único aleatorio es el primer caso o individuo, el resto surgen de él.

Muestreo no aleatorio intencional, opinático o de convivencia

Aquí el investigador escoge de manera deliberada a los casos o sujetos que van a formar la muestra según su criterio de que van a ser los más representativos.

Muestreo no aleatorio por conveniencia

En este caso el investigador escoge como muestra los casos o sujetos que tiene a su alcance, sin ningún otro criterio.

Es el método más rápido, barato y sencillo pero, tal vez, el menos fiable porque no hay ninguna razón, matemática o lógica, para considerar a esa muestra como representativa.

Muestreo no aleatorio consecutivo

Es igual que el de conveniencia, se toma de muestra a los sujetos (o casos) que están al alcance del investigador pero, en este caso, deben ser todos los sujetos accesibles.

Es un poco más representativa al tener en cuenta a todos los posibles sujetos que cumplen una condición (estar a mano).

Muestreo no aleatorio por cuotas

Aquí el investigador escoge las muestras dividiendo la población en partes que cumplan determinada condición y tomando muestras de esas distintas partes.

Los criterios para dividir por partes pueden ser de muchos tipos, de sexo, religión, nivel académico, económico, aficiones, etc.

Por ejemplo, un profesor que quiere estudiar a los alumnos de una carrera de cuatro años y escoge muestras de los de primero, segundo, tercero y cuarto de manera igual (una cuarta parte en cada curso).

Muestreo no aleatorio bola de nieve

A partir de un primer sujeto de la muestra a estudiar, se le pide a ese mismo sujeto que escoja a otro que cumpla, igual que él, determinadas características o criterios de la investigación y así sucesivamente.

Se utiliza en poblaciones muy pequeñas y no se considera muy representativo.