Introducción al Muestreo Probabilístico

Transcripción

1 Introducción al Muestreo Probabilístico Qué es el muestreo? El muestreo es el proceso de seleccionar la muestra de individuos que van a participar del estudio o la encuesta. Es el procedimiento para seleccionar la muestra a partir de la población, con el objeto de estudiar en ella alguna característica y generalizar los resultados a la población de origen. La muestra debe ser lo más representativa posible de la población para que las inferencias acerca de la misma tengan mayor validez. Clases de muestreo Muestreo probabilístico: En esta clase de muestreo el investigador selecciona individuos de la población de forma aleatoria. Al muestreo probabilístico le da fuerza teórica las leyes de la probabilidad y se basan en la selección al azar. Para llevar a cabo una selección aleatoria se pueden utilizar varios instrumentos que garanticen que la selección sea al azar. Puede ser: sacar nombres de una urna, utilizar una tabla de números aleatorios o utilizar un programa computadorizado para hacer la selección. La característica más importante de las muestras probabilísticas es que ellas garantizan que se puedan usar las técnicas de la estadística inferencial. 1

2 Muestreo no probabilístico: En este tipo de muestreo el investigador selecciona individuos porque están disponibles, son convenientes, y representan alguna característica que el investigador persigue en su estudio. Tipos de muestreo probabilístico 1) Muestreo aleatorio simple 2) Muestreo sistemático 3) Muestreo estratificado simple 4) Muestreo por conglomerado (cluster) 1) Muestreo aleatorio simple Es el muestreo en que cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Es el tipo más sencillo de muestra aleatoria, pero es la base de todas las demás. 2

3 Hay dos tipos de muestras aleatorias simples, con reposición y sin reposición. a) Con reposición: Cuando se selecciona un miembro, éste se devuelve a la población antes de seleccionar al próximo, de forma que la misma persona puede ser seleccionada en varias ocasiones. Por ejemplo, tomar una carta de un paquete de 52 y devolverla antes de seleccionar la próxima. Así cada carta en una muestra de 5, tiene 1/52 probabilidad de ser seleccionada. b) Sin reposición: Cuando se selecciona un miembro de la población, no se devuelve de manera que una persona u objeto puede ser seleccionado una sola vez. Sucede entonces que la probabilidad de selección es mayor a medida que se va construyendo la muestra. Por ejemplo, si no se devuelve la carta, la segunda tiene 1/51 probabilidad de ser seleccionada. La tercera 1/50, y así sucesivamente. Inconvenientes: Las muestras aleatorias no son adecuadas cuando dentro de la población bajo estudio se encuentran subpoblaciones de las que se quiere tener información. Cuando esto ocurre la información que se obtiene concierne a la población, pero no dice gran cosa sobre las subpoblaciones que la componen. Las muestras aleatorias son imprácticas cuando los miembros de la población están alejados geográficamente unos de otros. En estos casos se hace casi imposible para los investigadores acceder a todos los sujetos de la muestra. 2) Muestreo sistemático En este tipo de muestreo cada enésimo individuo de la lista de la población es seleccionado para la muestra (Fraenkel & Wallen, 2000). La muestra aleatoria sistemática se utiliza, generalmente, cuando existe una lista de la población preparada previamente. Esta lista puede ser la guía telefónica, una lista de miembros de un club, etc. 3

4 En estos casos el procedimiento que se lleva a cabo es el siguiente: I. Se determina la fracción de muestreo. Se divide el tamaño de la muestra entre el tamaño de la población. Si la población es de 1,500 sujetos y la muestra es de 150 sujetos la fracción de muestreo es (150/1,500 = 1/10). II. III. Se selecciona aleatoriamente un sujeto que esté en la primera fracción del grupo de la lista. (Supongamos que el sujeto seleccionado entre los primeros 10 haya sido el número 3). Se seleccionan los demás sujetos como múltiplos de la fracción. Se seleccionan los sujetos: 13=[3 +10]; 23=[3 + 20]; 33=[3 +30]; 43=[3 +40]; 53=[3 +50]; 63=[3 +60]; etc. 4

5 3) Muestreo estratificado simple Es un proceso en el cual ciertos subgrupos son seleccionados para la muestra en la misma proporción en que aparecen en la población. (Fraenkel & Wallen, 2000). Se utiliza cuando en la población hay subgrupos de los cuales se quiere obtener información. En estos casos el procedimiento que se lleva a cabo es el siguiente: a) Se determina el porcentaje que representa cada subgrupo dentro de la población. b) Se seleccionan aleatoriamente, de cada subgrupo, tantos sujetos como sean necesarios para que en la muestra total haya el mismo porcentaje de cada subgrupo que hay en la población. 5

6 4) Muestra por conglomerado (cluster) Es el muestreo en que se seleccionan, al azar, grupos en vez de individuos. En este tipo de muestra, la unidad bajo investigación no es el individuo sino el grupo. Se utiliza principalmente cuando los miembros de la población están muy separados geográficamente. Una vez se selecciona un grupo, se utilizan todos los individuos que forman ese grupo. Por ejemplo, una muestra de conglomerado es aquella en que se seleccionan escuelas, aleatoriamente, en un distrito y entonces todos los maestros de las escuelas seleccionadas participan. Inconvenientes: El problema con la muestra de conglomerado es que generalmente los grupos son más homogéneos en su interior que la población y entonces cada grupo no representa adecuadamente la población. Este es el caso de la selección de escuelas para hacer un estudio sobre los maestros. Dentro de cada escuela el grupo de maestros es más homogéneo en términos de su método de enseñanza. Sin embargo, este problema se puede reducir si se seleccionan muchos conglomerados. 6