Muestra de probabilidad: definición, problemas y ejemplos

Publicado el 16 noviembre, 2020

¿Qué es una muestra de probabilidad?

Una muestra probabilística es una parte de una población que se selecciona mediante un método basado en la teoría de la probabilidad. Para ser considerada una muestra probabilística, debe desarrollarse mediante selección aleatoria. Por lo tanto, cada miembro de la población de interés de la que se extrae la muestra tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado.

En este contexto, la palabra “aleatorio” tiene un significado preciso. Por ejemplo, no es exacto recopilar respuestas de personas que pasan por una calle en Boston, Massachusetts, y dicen que tiene una muestra aleatoria de residentes de Boston. Es posible que la gente de esa calle no sea representativa de la población en general por muchas razones. Por ejemplo, es más probable que vivan o trabajen en esa calle o cerca de ella que otras personas de Boston. Esta muestra se consideraría “sesgada”, porque es más probable que algunos miembros de la población sean seleccionados que otros.

Recopilación de muestras aleatorias

Dado que son representativas de la población más grande, las muestras probabilísticas proporcionan los resultados más válidos o creíbles, ya que reflejan las características de la población de la que se seleccionan. La selección aleatoria se puede lograr de diversas formas, incluido el dibujo de tiras de papel de un sombrero o el uso de un programa de computadora que asigna números aleatorios a cada miembro de la población.

Se pueden emplear diferentes métodos para seleccionar una muestra aleatoria, que incluyen:

  • El muestreo aleatorio simple implica simplemente enumerar todos los miembros de una población y luego seleccionar aleatoriamente el número requerido de miembros para la muestra.
  • El muestreo aleatorio estratificado , que también se conoce como muestreo aleatorio proporcional, implica agrupar (estratificar) a los miembros de una población en función de alguna característica de interés, como el origen racial / étnico o el estado civil, para formar ‘estratos’ independientes, y luego aleatoriamente seleccionar miembros de cada estrato.
  • El muestreo aleatorio sistemático implica identificar un punto de partida aleatorio en la población más grande y luego seleccionar miembros usando un intervalo constante, como cada décimo miembro de la población.
  • El muestreo aleatorio por conglomerados implica dividir a todos los miembros de una población en grupos (conglomerados), luego seleccionar una muestra aleatoria simple de conglomerados y recopilar datos de todos los miembros de cada uno.

Es importante señalar que las muestras probabilísticas no son necesariamente superiores a las muestras no probabilísticas, como las que se forman mediante el muestreo de bola de nieve. Por el contrario, cada tipo de muestra puede ser apropiado para diferentes preguntas de investigación. Sin embargo, si se usa una muestra no probabilística, la estadística inferencial no debe usarse para generalizar los hallazgos de una muestra a una población.

Resumen de la lección

Las estadísticas inferenciales solo se aplican a muestras de probabilidad porque se basan en el supuesto de selección aleatoria. Con muestras probabilísticas, cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. La selección aleatoria se puede lograr utilizando varios métodos, incluido el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio estratificado, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio por conglomerados.

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