¿Qué es el muestreo aleatorio? – Definición, condiciones y medidas

Muestras aleatorias y vida

Stacy es dueña de una tienda de magdalenas. Está trabajando en la invención de nuevos sabores que animarán a los niños a comer más verduras. Está emocionada por presentar su nuevo sabor a magdalenas: magdalenas de brócoli. Stacy quiere probar los cupcakes para ver si a los niños les gustan los cupcakes de brócoli. Sin embargo, Stacy no tiene los recursos para hacer una prueba de sabor a todos los niños de la ciudad. Ella puede aprender mejor cómo les gustan sus cupcakes a los niños usando muestras aleatorias.

En esta lección, aprenderá acerca de las muestras aleatorias y cómo se utilizan en estadística.

¿Qué son las muestras aleatorias?

Antes de utilizar una muestra aleatoria, Stacy debe comprender la definición de muestra aleatoria y los tipos de muestras aleatorias que existen.

Primero, hablemos de poblaciones . Las poblaciones son todos miembros de un grupo específico. Por ejemplo, si desea conocer la edad promedio de una persona que vive en Nueva Jersey, entonces todos los que viven en Nueva Jersey serían su población para su experimento. Cuando realiza un experimento o recopila datos, está tratando de encontrar información sobre esa población.

En segundo lugar, probablemente esté recopilando información de una muestra . Una muestra es una parte de una población que se usa para describir a todo el grupo. Dado que a menudo no puede recopilar datos sobre toda la población, generalmente usa una muestra. Esto nos lleva a muestras aleatorias , que son una secuencia de variables igualmente distribuidas. Gran parte de las matemáticas, especialmente las estadísticas, se basan en un muestreo aleatorio.

Algunos de los tipos de muestreo aleatorio son:

• Muestras aleatorias simples
• Muestras aleatorias estratificadas
• Muestreo por conglomerados

Aprenderá más sobre cada uno de estos tipos de muestreo en otras lecciones.

¿Cómo se utilizan las muestras aleatorias?

Ahora que Stacy comprende la definición y los tipos de muestras aleatorias, debe comprender cuándo usar muestras aleatorias, cómo seleccionarlas y los beneficios y riesgos de las muestras aleatorias.

Las muestras aleatorias se utilizan mejor para recopilar datos sobre grandes poblaciones. Esto se debe a que no es probable que toda la población participe en un estudio.

Muchas veces, no hay suficientes recursos para hacer esto, o simplemente es físicamente imposible recopilar tantos datos. Por ejemplo, Stacy probablemente no tenga suficientes cupcakes para todos los niños de la ciudad, por lo que en su lugar utilizará muestras aleatorias. Podemos utilizar un muestreo aleatorio para hacer observaciones sobre toda la población.

Cuando utiliza el muestreo aleatorio, quiere asegurarse de que está dando a todos los subconjuntos, o todos los resultados posibles, la misma probabilidad. Por ejemplo, lanzar un dado de 6 caras es una muestra aleatoria de lo que sucedería si lanzaras todos los dados de 6 caras en todo el mundo. Dado que solo hay seis opciones, lanzar un dado da a todos los resultados la misma probabilidad.

En el caso de Stacy, hay muchos resultados posibles diferentes en su población. Querrá incluir en su muestra a niños de diferentes edades, géneros y etnias para cubrir la población de su ciudad. Si le diera una prueba de sabor a niños de 10 años, entonces su muestra no daría la misma probabilidad a todos los niños de la ciudad.

La selección de muestras aleatorias tiene mucho que ver con el tipo de muestra aleatoria que esté utilizando. Por ejemplo, Stacy puede pedirles a los niños que se registren para participar en la prueba de sabor. Luego, puede asignar un número a cada estudiante que se registre y solo seleccionar los números pares para participar en la prueba de sabor. También podría usar un generador de números aleatorios para seleccionar a los niños para la prueba de sabor.

La accesibilidad es un beneficio del uso de muestras aleatorias. Permiten a los investigadores recopilar información sin utilizar a toda la población. ¡Piense en cuántos experimentos no ocurrirían si tuviéramos que probar a cada miembro de una población! ¡Recopilamos gran parte de nuestra información a partir de un muestreo aleatorio!

La aleatoriedad es en realidad un riesgo que implica la recopilación de datos de muestras aleatorias. A veces, la recopilación de datos al azar dará como resultado datos que no representan a toda la población. Por ejemplo, si Stacy seleccionara niños al azar para su prueba de sabor y tuviera varios niños alérgicos a un ingrediente en sus cupcakes, entonces la muestra no reflejaría con precisión la población de niños en su conjunto.

Resumen de la lección

El muestreo aleatorio es un método común de recopilación y observación de datos utilizado por muchos investigadores. Las muestras aleatorias son una secuencia de variables igualmente distribuidas. Recuerde, Stacy puede pedirles a los niños que se inscriban para participar en la prueba de sabor. Luego, puede asignar un número a cada estudiante que se registre y solo seleccionar los números pares para participar en la prueba de sabor. Este sería un ejemplo de muestreo aleatorio. El muestreo aleatorio se basa en la población , que son todos los miembros de un grupo específico.

Recuerde, las muestras aleatorias se utilizan para recopilar datos sobre grandes poblaciones. Cuando utilice muestras aleatorias, asegúrese de dar a todos los resultados posibles la misma probabilidad. Puede seleccionar muestras aleatorias de diversas formas; hablaremos más sobre esto en lecciones futuras cuando analicemos diferentes tipos de muestras aleatorias. Cuando una muestra no refleja con precisión la población, puede deberse a la aleatoriedad de la muestra. Sin embargo, el uso de muestreo aleatorio brinda a los investigadores una mayor accesibilidad al realizar experimentos y recopilar datos.

Los resultados del aprendizaje

Al completar esta lección, podrá:

• Definir muestras y poblaciones aleatorias
• Explicar cuándo un investigador querría utilizar un muestreo aleatorio.
• Describir los factores que se deben considerar al seleccionar una muestra aleatoria.
• Recuerde los beneficios y riesgos de usar muestras aleatorias