Métodos de muestreo, tipos y técnicas explicadas

Cuando su población es grande, geográficamente dispersa o difícil de contactar, es necesario utilizar una muestra. Con el análisis estadístico, puedes utilizar datos de muestra para realizar estimaciones o probar hipótesis sobre datos de población. 

El muestreo y la muestra

La muestra es un pequeño subgrupo de una población que representa a toda la población.

El muestreo es el proceso de selección de un grupo del que se recopilaran los datos de tu investigación. 

Las muestras se utilizan para hacer inferencias sobre poblaciones. Es más fácil recopilar datos de las muestras que de una población entera porque son prácticas, rentables, convenientes y manejables.

1. Definir la unidad de análisis: Quién y dónde se realizará la recolección de los datos.

2. Establecer:

Criterios de selección: es decir semejanzas o características de la muestra o el caso, al estar definidas con claridad se podrá justificar su selección y además segmentar una muestra concreta y con validez.

Tamaño de la muestra: A más grande se puede producir mejores resultados y más precisos.

Atención con el sesgo de muestreo, este ocurre cuando algunos miembros de una población tienen sistemáticamente más probabilidades de ser seleccionados en una muestra que otros.

Evitar o reducir los errores y el sesgo del muestreo

Utilizar una muestra es una especie de atajo. Si pudiéramos pedir a todas las personas de una población que participaran en nuestro estudio y que cada una de ellas respondiera, tendríamos un proyecto muy preciso (y muy laborioso).

Pero como eso no es realista, el muestreo ofrece una solución "suficientemente buena" que sacrifica algo de precisión en aras de la practicidad y la facilidad. El grado de precisión que se pierde depende de lo bien que se controle el error de muestreo, el error ajeno al muestreo y el sesgo en el diseño de la encuesta. Nuestra entrada en el blog le ayuda a evitar algunos de estos problemas.

Razones para realizar el muestreo

• Necesidad: a veces no es posible estudiar a toda la población debido a su tamaño o inaccesibilidad.
• Practicidad: es más fácil y más eficiente recopilar datos de una muestra.
• Rentabilidad: hay menos costos, tiempo desplazamientos, coordinación uso de equipos laboratorios, equipos e investigadores involucrados.
• Capacidad de administración: almacenar y ejecutar análisis estadísticos en conjuntos de datos más pequeños es más fácil y confiable.

Los métodos de muestreo 

Están clasificados en probabilísticos y no probabilísticos y dependen del tipo de información que deseas recopilar.

Muestra no probabilística

En ella las personas seleccionan con base en criterios no aleatorios y no todos las personas tienen la posibilidad de ser incluidas.

Este tipo de muestra es más fácil y económica, pero tiene un mayor riesgo de sesgo de muestreo. Eso significa que las inferencias que puede hacer sobre la población son más débiles que con las muestras probabilísticas, y sus conclusiones pueden ser más limitadas. Si utiliza una muestra no probabilística, debe intentar que sea lo más representativa posible de la población.

Las técnicas de muestreo no probabilístico se utilizan a menudo en investigaciones exploratorias y cualitativas. En este tipo de investigación, el objetivo no es probar una hipótesis sobre una población amplia, sino desarrollar una comprensión inicial de una población pequeña o poco investigada.

Ejemplos de tipos de muestra no probabilística: muestreo de conveniencia, muestreo de respuesta voluntaria, muestreo intencional, muestreo de bola de nieve y muestreo por cuotas.

Usos del muestreo no probabilístico

Crear una hipótesis: Los investigadores utilizan el método de muestreo no probabilístico para crear una hipótesis cuando se dispone de información previa limitada o nula. Este método ayuda a la obtención inmediata de datos y construye una base para la investigación posterior.

Investigación exploratoria: Los investigadores utilizan ampliamente esta técnica de muestreo cuando realizan investigaciones cualitativas, estudios piloto o investigaciones exploratorias.

Limitaciones de presupuesto y tiempo: El método no probabilístico cuando hay limitaciones de presupuesto y tiempo, y hay que recoger algunos datos preliminares. Como el diseño de la encuesta no es rígido, es más fácil elegir a los encuestados al azar y hacer que respondan a la encuesta o al cuestionario.

Muestreo probabilístico 

En ella cada miembro de la población tiene la posibilidad de ser seleccionado. Se utiliza principalmente en investigación cuantitativa. Permite obtener resultados más representativos.

Estos son los principales tipos de muestra probabilística son muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo por conglomerados.

Usos del muestreo probabilístico

Reducir el sesgo de la muestra: Mediante el método de muestreo probabilístico, el sesgo de la muestra derivada de una población es insignificante o inexistente. La selección de la muestra representa principalmente la comprensión y la inferencia del investigador. El muestreo probabilístico conduce a una recogida de datos de mayor calidad, ya que la muestra representa adecuadamente a la población.

Población diversa: Cuando la población es amplia y diversa, es esencial tener una representación adecuada para que los datos no estén sesgados hacia un grupo demográfico. Por ejemplo, si Square desea comprender a las personas que podrían fabricar sus dispositivos de punto de venta, una encuesta realizada a partir de una muestra de personas de todo Estados Unidos de diferentes sectores y entornos socioeconómicos ayuda.

Crear una muestra precisa: El muestreo probabilístico ayuda a los investigadores a planificar y crear una muestra precisa. Esto ayuda a obtener datos bien definidos.

Imágenes explicativas

 

Referencias:

Herramienta para calcular la muestra y determinar su nivel de confianza

Técnicas de muestreo sobre una población a estudio