Métodos de muestreo probabilístico: Muestras multietapa, multifase y de conglomerados

Publicado el 21 septiembre, 2020

Muestreo de probabilidad

Imagínese que usted es psicólogo y un gran distrito escolar lo ha contratado para diseñar un estudio que evalúe la salud y el bienestar de los estudiantes de noveno grado en su distrito porque los funcionarios del distrito escolar quieren saber qué tan aptos están sus estudiantes.

Usted sabe que necesita averiguar qué tan saludables son los estudiantes de noveno grado en el distrito, pero el problema es que hay tantos estudiantes de noveno grado que no tendrá el tiempo ni el presupuesto para medir la aptitud de todos ellos. ¿Cómo debes proceder? ¿Cómo eliges qué estudiantes de noveno grado evaluar?

La muestra de un estudio es el grupo de participantes en el estudio y se elige en un proceso conocido como muestreo. Uno de los principales tipos de técnicas de muestreo es el muestreo probabilístico , que implica elegir su muestra al azar.

Veamos más de cerca tres tipos diferentes de muestreo probabilístico: muestreo por conglomerados, multietapa y multifase.

Racimo

Bien, entonces desea medir la aptitud de los estudiantes de noveno grado en un distrito escolar grande, pero primero debe elegir qué estudiantes de noveno grado evaluar. Una forma de hacer esto es a través del muestreo de conglomerados o eligiendo una muestra aleatoria de conglomerados para probar.

Los clústeres son solo divisiones naturales. Por ejemplo, una división natural en un distrito escolar se encuentra en el nivel de la escuela: la escuela A, la escuela B, etc. Cada escuela se convierte en un grupo.

Supongamos que decide elegir cuatro de las escuelas secundarias del distrito y utiliza a todos los estudiantes de noveno grado de esas cuatro escuelas como muestra. Elegirías las escuelas secundarias al azar, tirando una moneda o sacando nombres de un sombrero o usando un programa de computadora. Una vez que haya elegido sus grupos o escuelas, tendrá su muestra. Cada estudiante de noveno grado en esas cuatro escuelas estará en su estudio.

El muestreo por conglomerados funciona bien dondequiera que haya divisiones naturales o conglomerados en una población. Ciudades en un condado, condados en un estado, iglesias en una ciudad, todos estos son ejemplos de agrupaciones que ocurren naturalmente.

Multietapa

El muestreo por conglomerados es una forma sencilla y elegante de elegir una muestra, pero es posible que no siempre funcione bien. Por ejemplo, ¿qué pasa si las cuatro escuelas que elige están formadas por niños del lado más rico de la ciudad? Sus padres pueden permitirse el lujo de comprarles alimentos orgánicos y exponerlos a más deportes extracurriculares. Como resultado, podrían ser más saludables que las otras escuelas del distrito.

Otra forma de extraer su muestra es a través del muestreo de varias etapas , que implica elegir grupos al azar y luego elegir sujetos al azar de cada grupo. Se lo conoce como “multietapa” porque hay varias etapas, o pasos, para crear la muestra. La primera etapa del muestreo de etapas múltiples es la misma que el muestreo por conglomerados. En nuestro ejemplo, lanzaríamos una moneda para elegir con qué escuelas estamos trabajando. Podemos elegir más escuelas que en el muestreo por conglomerados, por lo que tal vez elegiremos ocho en lugar de cuatro escuelas.

Pero luego, en lugar de medir cada sujeto en cada grupo que elegimos, elegiríamos al azar una muestra de cada grupo. Por ejemplo, recuerde que en el muestreo por conglomerados, usamos a cada estudiante de noveno grado en cada una de las escuelas que elegimos. En el muestreo de varias etapas, solo tomaremos una parte de los estudiantes de noveno grado en cada escuela. Por ejemplo, tal vez elegimos al azar varias clases de aula de noveno grado de cada escuela.

La ventaja del muestreo de varias etapas es que nos permite elegir más grupos. En lugar de cuatro escuelas, sacamos estudiantes de ocho escuelas. No estaríamos midiendo a cada estudiante en cada una de esas escuelas, por lo que somos libres de elegir más escuelas. Esto, a su vez, podría conducir a una muestra más representativa.

Multifásico

Hasta ahora, hemos analizado dos formas en las que podemos elegir una muestra: muestreo por conglomerados y muestreo de varias etapas. Ambos asumen que estamos usando la misma herramienta de medición en todos nuestros sujetos. Por ejemplo, tal vez estemos distribuyendo una encuesta preguntando sobre actividades físicas y nutrición.

Pero, ¿qué pasaría si también quisiéramos tomar medidas como la presión arterial, la frecuencia cardíaca en reposo u otros indicadores físicos de la condición física? Esas pruebas son caras y más difíciles de administrar que una simple encuesta, por lo que es posible que no podamos realizarlas en una muestra grande.

Una cosa que podríamos hacer es combinar las herramientas de medición (la encuesta y las pruebas físicas) en una técnica de muestreo conocida como muestreo multifásico , que implica recopilar datos de una muestra grande y luego datos adicionales de un subconjunto de esa muestra.

Por ejemplo, podríamos entregar nuestra encuesta a una muestra grande, quizás cada estudiante de noveno grado en seis de las escuelas secundarias del área. Luego, administraríamos las pruebas físicas a solo una pequeña parte de esos estudiantes de noveno grado, como dos clases por escuela.

La primera fase de la técnica de muestreo multifásico es elegir aleatoriamente la muestra grande. Como hicimos antes, podemos elegir nuestras seis escuelas lanzando una moneda o sacando nombres de un sombrero.

La segunda fase de la técnica de muestreo multifásico es elegir la muestra pequeña de la muestra grande. Por ejemplo, podríamos elegir las dos clases por escuela en función de una herramienta de aleatorización informática.

Puede haber tantas fases en el muestreo multifásico como desee, pero cada fase se anida dentro de las anteriores. Por ejemplo, podríamos elegir algunos estudiantes de cada clase para recibir un examen físico más completo. Comenzamos con una muestra grande compuesta por escuelas, pasamos a una muestra más pequeña compuesta por clases y luego a una muestra aún más pequeña compuesta por estudiantes.

Resumen de la lección

El muestreo probabilístico implica elegir los sujetos de un experimento de forma aleatoria. Tres ejemplos de muestreo probabilístico incluyen: muestreo por conglomerados, que implica la elección aleatoria de conglomerados o divisiones naturales; muestreo en varias etapas, que implica la elección aleatoria de una muestra de cada grupo; y muestreo multifásico, que implica recopilar datos de una muestra grande y luego recopilar datos adicionales de una submuestra más pequeña.

Los resultados del aprendizaje

Una vez que haya revisado esta lección en video, debería poder:

  • Definir muestreo probabilístico
  • Discutir el muestreo de múltiples etapas, conglomerados y multifase

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