¿Qué son los métodos de muestreo probabilístico?
Los científicos sociales estudian el comportamiento humano para saber por qué las personas actúan como lo hacen. Para aprender más sobre una población particular, que es un conjunto de personas que comparten ciertas características, los investigadores suelen realizar un experimento social utilizando un grupo compuesto por unas pocas personas de esa población y luego extrapolan los resultados para aplicarlos a toda la población. Ese pequeño grupo de sujetos representativos se llama muestra, y el proceso que utilizan los investigadores para elegir ese grupo se llama muestreo.
Hay dos tipos de métodos de muestreo. Los investigadores utilizan el muestreo no probabilístico cuando tienen limitaciones de tiempo o presupuesto y no planean generalizar sus resultados, pero debido a que el proceso de selección depende del juicio personal del investigador, este método suele ser propenso a sesgos. Esta es la razón por la que la mayoría de los investigadores eligen su grupo de muestra utilizando el segundo método de muestreo, o lo que se llama muestreo probabilístico, donde los investigadores seleccionan aleatoriamente miembros del grupo de muestra de la población. La definición de muestra probabilística es una muestra de una población donde cada individuo tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado en esta técnica estadística. Otros nombres para este método incluyen muestreo aleatorio o muestreo aleatorio.
¿Cuáles son los tipos de técnicas de muestreo en estadística?
Los cuatro tipos básicos de técnicas de muestreo probabilístico o aleatorio incluyen muestreo simple, muestreo estratificado, muestreo sistemático y muestreo por conglomerados. Cada uno de estos métodos tiene características únicas que aumentan la probabilidad de un resultado positivo en escenarios particulares. El método que elija un investigador depende de los objetivos del estudio de investigación.
Muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple es el más básico de los tipos de muestreo probabilístico utilizados y también uno de los más comunes. En este método de muestreo probabilístico, el investigador asigna números a cada miembro de la población de investigación y luego elige números de un sombrero, lanza una moneda o utiliza un aleatorizador informático para determinar quién pasa a formar parte del grupo de muestra. Al elegir un método de muestreo aleatorio simple para fines de investigación, es más fácil encontrar una muestra aleatoria simple de una población más pequeña, por ejemplo, «hombres que trabajan en la construcción» que de poblaciones más grandes como «mujeres que trabajan internacionalmente» o » personas que trabajan en el negocio.» Definir características que son demasiado amplias contiene demasiados temas para elegir y dificulta que los investigadores garanticen la aleatoriedad.
El muestreo aleatorio simple es un método de muestreo fácil de usar, ya que no se necesita ningún conocimiento avanzado de estadística para extraer números o insertar números en un aleatorizador. También es un método con una alta validez interna y externa, lo que puede crear una sensación de confianza en los resultados del estudio. Sin embargo, el muestreo aleatorio simple no es el mejor método para estudiar poblaciones grandes y requiere mucho tiempo y recursos que podrían destinarse mejor a estudios posteriores.
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Muestreo estratificado
Otro de los cuatro tipos de muestreo probabilístico es el muestreo aleatorio estratificado. Esta técnica de muestreo es útil cuando el grupo que se estudia se divide naturalmente en subgrupos o capas (estratos). Estos subgrupos pueden incluir edad, género, nivel de ingresos, escolaridad u otras características similares. Las capas se definen y ponderan en relación con su tamaño, y los investigadores extraen de cada capa. Un buen ejemplo de muestra aleatoria estratificada podría provenir de una escuela secundaria, donde un investigador podría seleccionar tantos sujetos de cada grado.
Si bien el muestreo aleatorio estratificado limita el sesgo de la investigación y permite a los investigadores representar cada capa de la población por igual, en los casos en que hay más de unos pocos subgrupos/capas y una población grande, puede llevar mucho tiempo organizarlos y dividirlos de manera efectiva. También existe la probabilidad de que haya cierta superposición de sujetos en diferentes capas/subgrupos, lo que podría dar como resultado una muestra que no represente a la población en su conjunto.
Muestreo sistemático
En el muestreo aleatorio sistemático, los investigadores utilizan un punto de partida aleatorio en una población y luego eligen miembros en intervalos fijos. Un ejemplo de este método en acción podría ocurrir en el aula de una escuela primaria, donde un maestro tiene que elegir un pequeño grupo de estudiantes para participar en una asamblea de toda la escuela. Para que sea justo para todos, el maestro organiza la clase por apellido y luego elige al azar a uno de cada cuatro estudiantes para que forme parte del grupo de asamblea.
En la mayoría de los casos, el uso del muestreo sistemático proporciona una muestra aleatoria y representativa de la población, y el estudio avanza con su objetividad impecable. Sin embargo, hay determinadas situaciones en las que este método aparentemente aleatorio puede perjudicar la validez de un estudio. Si la profesora del escenario anterior supiera cómo se organizaría la clase, podría manipular la situación para elegir a sus alumnos favoritos para participar en la asamblea. Por lo tanto, este método requiere que el investigador se comprometa con la objetividad, incluso si eso significa permitir que otra persona defina los parámetros del grupo de muestra.
Muestreo por conglomerados
En el método de muestreo aleatorio por conglomerados, los investigadores dividen una población en «conglomerados» utilizando marcadores preexistentes, en particular aquellos que son de naturaleza geográfica, como vecindarios, ciudades o regiones. Cada uno de los grupos tiene características distintas y proporciona una representación en miniatura de la población que se está estudiando. Una vez que la totalidad de la población se divide en grupos, los investigadores seleccionan aleatoriamente varios de estos grupos para que sirvan como muestra.
Prorrateo: definición, métodos y proceso
El muestreo aleatorio por conglomerados es un buen método de muestreo probabilístico para estudios que involucran una población grande distribuida en un área geográfica amplia. Por ejemplo, los investigadores que quieran estudiar los beneficios del aprendizaje de dominio en las escuelas dentro del área metropolitana de Los Ángeles podrían utilizar el muestreo por conglomerados creando conglomerados a partir de la gran cantidad de suburbios de Los Ángeles y luego seleccionando algunos de esos conglomerados para que sirvan como muestra del estudio. El método de muestreo por conglomerados es un método fácil de usar que ahorra tiempo y, debido a la forma en que se agrupan las personas, puede generar resultados con una cantidad mínima de variabilidad. Sin embargo, este método no es para todos. Se necesita un investigador atento y orientado a los detalles para crear un grupo que represente con precisión a la población general y un investigador aún más atento para evitar crear una muestra sesgada.
¿Cuáles son las ventajas del muestreo probabilístico?
Los cuatro métodos de muestreo probabilístico utilizan selección aleatoria y, por lo tanto, aumentan la precisión de la representación y ofrecen menos riesgo de sesgo. Aparte de esta y otras sutiles similitudes, los cuatro tipos de muestreo probabilístico son necesariamente diferentes entre sí. Cada uno de los cuatro métodos de muestreo probabilístico incluye un conjunto diferente de parámetros para seleccionar a los miembros de un grupo de muestra de investigación. Los cuatro métodos son válidos. Depende del investigador determinar qué método funcionará mejor para su escenario de investigación particular.
Ejemplos de muestreo probabilístico
Por ejemplo, tanto en el muestreo simple como en el sistemático, los investigadores eligen el grupo de muestra directamente de la población mediante un evento totalmente aleatorio (lanzar una moneda) o un proceso de conteo utilizando un valor «enésimo» aleatorio. Sin embargo, el muestreo sistemático no es realmente aleatorio una vez elegido el primer elemento. Esto se debe a que, después de realizar la primera selección, los siguientes elementos no tienen ninguna posibilidad de ser seleccionados.
En otro ejemplo, los investigadores que utilizan muestreo estratificado y muestreo por conglomerados pueden notar que ambos métodos de muestreo implican primero la división de una población en grupos más pequeños que comparten características similares, seguido de la selección de los miembros del grupo de muestra. En el muestreo por conglomerados, los investigadores seleccionan conglomerados completos como miembros del grupo de muestra; en el muestreo estratificado, seleccionan individuos de cada una de las capas para incluirlos en el grupo de muestra.
¿Cómo se aplican los métodos de muestreo probabilístico en las encuestas?
En las encuestas también se utilizan métodos de muestreo probabilístico. Una ventaja importante del muestreo por encuesta proviene de su capacidad para recopilar información sobre una población grande a partir de una muestra pequeña de esa población. El muestreo por encuesta también es más rentable debido al menor tamaño de muestra necesario para recopilar datos. Los métodos de muestreo de encuestas suelen incluir cuestionarios, como un censo, o entrevistas. Al igual que con otros métodos de muestreo probabilístico, se elige aleatoriamente una muestra de participantes de la población.
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Resumen de la lección
Los investigadores dedican mucho tiempo al diseño experimental para garantizar que los sujetos que eligen como parte del experimento representen adecuadamente a la población que desean estudiar. Un grupo de muestra adecuado es una versión más pequeña representativa de la población que se está estudiando e incluirá las mismas características generales y diversidad. Para minimizar el sesgo, los investigadores utilizan el muestreo, que es el proceso de elegir un grupo de muestra. Hay dos técnicas de muestreo diferentes. El muestreo no probabilístico depende del juicio de los investigadores y es propenso a sesgos. En el muestreo probabilístico, también conocido como muestreo aleatorio o aleatorio, los sujetos se eligen al azar para participar en el estudio de investigación.
Hay cuatro tipos de muestreo probabilístico. En el muestreo aleatorio simple, los sujetos se eligen estrictamente por azar, como lanzando una moneda al aire o utilizando un generador de números aleatorios. Los mejores escenarios para utilizar el muestreo aleatorio simple involucran poblaciones más pequeñas, como los trabajadores de la construcción masculinos, en lugar de poblaciones generales grandes, como las personas que trabajan en empresas. En el muestreo aleatorio por conglomerados, los sujetos elegidos forman parte de un grupo que ocurre naturalmente, como un vecindario, una universidad o un empleador, que comparte un rasgo particular. En el muestreo aleatorio sistemático, los sujetos potenciales se organizan en grupos y se cuentan, y los investigadores eligen a cada «enésima» persona como parte del estudio. Por ejemplo, se podría organizar una clase de 25 estudiantes por apellido y elegir a cada quinto estudiante para participar. En el muestreo aleatorio estratificado, los sujetos se eligen de grupos que existen naturalmente dentro de una población más grande con múltiples capas. Estas capas pueden representar edad, ingresos o cualquier otra característica definitoria. Un ejemplo sería elegir un estudiante de cada grado de una escuela secundaria.
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