Muestreo probabilístico
En estadística, se suelen utilizar diversos métodos y técnicas para la correcta recopilación y tratamiento de la información, con el fin de obtener resultados precisos y verdaderos. Los cálculos probabilísticos son unos de los más empleados en este contexto, tanto por las fiables conclusiones que se pueden conseguir, como por la facilidad que supone en los procesos de obtención de datos. Uno de estos cálculos es el muestreo probabilístico.
El muestreo probabilístico es una de las técnicas más importantes de la estadística, y es el tipo de muestreo estadístico más utilizado para este tipo de labores. En esta ocasión, te explicaremos de qué se trata este concepto, cómo se hace y de qué manera aplicarlo en una situación real.
¿Qué es muestreo probabilístico?
El muestreo probabilístico, también conocido como muestreo aleatorio o al azar, es un tipo de muestreo en el que todos los datos recopilados, de una población o universo, poseen la misma posibilidad de hacer parte de una muestra.
En este tipo de muestreo la base de toda conclusión es el azar o la probabilidad, pues no existe ninguna otra influencia que afecte directamente a los resultados de la investigación. Es por esta razón que los datos participan en una especie de sorteo, a menudo utilizando números aleatorios con el fin de llevar a cabo una asignación, o reemplazo, de los mismos a cada uno de los datos, aplicando diversos sistemas y cálculos para hacerlo.
Su carácter probabilístico lo convierte en un elemento fundamental de la estadística inferencial, pues es una técnica que permite realizar conclusiones, con cierto nivel de precisión, a partir de, únicamente, cierta cantidad de datos sin la necesidad de abarcar la población completa.
Diferencia entre muestreo probabilístico y no probabilístico
- En el muestreo probabilístico, la muestra está conformada por distintos datos seleccionados al azar, por lo que en un principio todos ellos tuvieron la oportunidad de ser escogidos. Por otra parte, en el muestreo no probabilístico los datos son seleccionados de manera arbitraria, a partir de unas características definidas con anterioridad, por lo que no todos pueden ser parte de la muestra.
- El muestreo probabilístico se basa en el cálculo de probabilidades, en donde no existe ninguna influencia directa sobre los datos que conforman la muestra. Por el contrario, al implementar un muestreo no probabilístico en una investigación, se ejerce una influencia sobre la información, y depende en gran medida de decisiones individuales. En este último caso, los resultados son afectados.
- En el caso del muestreo probabilístico, se busca que, a través del azar, se lleve a cabo una selección imparcial de los datos, garantizando la representación del comportamiento de una población o la distribución de frecuencias de manera cercana a la realidad.
En el muestreo probabilístico, la representación del universo no es tan confiable pues, realmente, al seleccionar los datos arbitrariamente, se dejan de lado otros de igual importancia.
- El margen de error es calculable en el muestreo probabilístico, mientras que en el muestreo no probabilístico, no lo es.
- Los resultados de una investigación realizada a partir de un muestreo probabilístico cuentan con un alto grado de confiabilidad, mientras que las conclusiones obtenidas por un estudio de muestreo no probabilístico, no son tan precisas debido a los diversos factores que influyen sobre las mismas.
Características de muestreo probabilístico
- Se basa en el cálculo de probabilidades.
- No existe ninguna influencia sobre el tratamiento de los datos más que la del azar.
- Se utilizan diversas fórmulas para lograr una mayor precisión en los resultados.
- Permite calcular su margen de error.
- Busca incluir en la muestra datos dispersos.
Tipos de muestreo probabilístico
El muestreo probabilístico se clasifica, a su vez, en cuatros tipos. En cada uno de ellos se utilizan diversos métodos y cálculos, con el fin de garantizar la representatividad de todos los datos de la población en la muestra.
Muestreo probabilístico aleatorio simple
En este tipo de muestreo probabilístico, se genera una cantidad determinada de números aleatorios (a menudo generados por un software o calculadora), teniendo en cuenta el tamaño de la muestra, los cuales son asignados a ciertos datos de la población mediante un proceso de conteo. Es el muestreo más utilizado, tanto por su sencillez como por su imparcialidad en la definición de resultados.
Muestreo probabilístico estratificado
En este caso, se lleva a cabo una clasificación de los datos en distintos estratos o grupos, los cuales cuentan con unas características específicas en común. El objetivo de la aplicación de este método es garantizar que cada estrato cuente con una representación suficiente en la muestra.
Para implementar el muestreo probabilístico estratificado es necesario aplicar la fórmula (% / 100) x n, donde % significa el porcentaje de datos, que pertenece a un grupo, con respecto al total, y n, el tamaño de la muestra. Este cálculo se realiza para cada grupo, cuyo resultado se debe redondear a un número entero. La suma de estos resultados debe ser igual al tamaño de la muestra.
Una vez hecho lo anterior, los resultados serán la cantidad de datos que deben ser tomados en cuenta para cada grupo, para que estos se vean representados, equitativamente, en la muestra.
Muestreo probabilístico sistemático
En este muestreo se calcula una variable K, la cual determina tanto el rango del primer, y único, número aleatorio que se va a generar, como el cálculo de los demás números a emplear. La fórmula es:
K = N / n
donde N es el número de datos y n, el tamaño de la muestra.
Una vez se tiene a K, se calcula un número que se encuentre entre 1 y K, el cual será utilizado como primer número aleatorio, conocido como A. Posteriormente, se aplica la fórmula A + K, aumentando el valor de K hasta obtener el tamaño de la muestra (es decir, A + K, para el segundo número, A + 2K para el tercero, y así sucesivamente). Por último, se lleva a cabo el proceso de asignación o conteo.
Muestreo probabilístico conglomerado
Este muestreo se caracteriza por estudiar datos que ya se encuentran agrupados en distintas clasificaciones de manera natural, sin llevar a cabo ningún proceso de asignación. De igual manera, se utiliza el cálculo del muestreo probabilístico estratificado.
Muestreo probabilístico ventajas y desventajas
Los beneficios
- Su aplicación es sencilla y no requiere de utilizar fórmulas matemáticas complejas.
- Garantiza que la muestra cuente con una representatividad, bastante precisa, de los datos de una población.
- No requiere de una gran inversión económica para su aplicación.
- Facilita el estudio de grandes bloques de información, sin necesidad de recurrir al análisis completo de los mismos.
Las desventajas
- Siempre cuenta con cierto margen de error, pues aunque busca representar a una población con la mayor exactitud posible, nunca se tiene en cuenta la totalidad de datos reales que la componen.
Pasos para hacer un muestreo probabilístico
- Especificar la población a estudiar.
- Determinar el tamaño de la muestra, buscando que el mismo sea capaz de representar, lo máximo posible, a la población estudiada.
- Recopilar aquellas variables cuantitativas o cualitativas de la población. En este caso, se puede utilizar gráficos estadísticos y tablas como los empleados en la estadística descriptiva.
- Generar los números aleatorios y emplear cualquier método de muestreo probabilístico.
Ejemplo de muestreo probabilístico
Los problemas de muestreo probabilístico generalmente surgen del estudio de grandes conjuntos de datos. Sin embargo, esta técnica también puede ser empleada en diversas investigaciones de menor escala.
Para el presente ejemplo, el sector de recursos humanos de una empresa que contrató a un grupo de 18 especialistas en la remodelación de uno de sus sistemas informáticos necesita conocer la opinión de los mismos respecto a la calidad del entorno de trabajo. Sin embargo, la encuesta no se puede llevar a cabo con todos los trabajadores por razones de tiempo y lugar, por lo que es necesario llevar a cabo un muestreo probabilístico.
En este caso se aplicará el muestreo probabilístico sistemático para mayor precisión:
- Primero, se establece el tamaño de la muestra y se calcula el coeficiente K (18 / 3 = 6).
- Ahora, se calcula el primer número aleatorio. En este caso, fue 4. Posteriormente se aplica la fórmula de este tipo de muestreo probabilístico, hasta obtener los tres números que reemplazarán o serán asignados a los datos de la población.
- Los especialistas están ordenados de arriba hacia abajo, y de izquierda a derecha, de manera ascendente. Este mismo ordenamiento puede ser empleado a la hora de asignar los números aleatorios. Al realizar el conteo, se obtiene que los datos para la muestra son los especialistas 4, 10 y 16.
Con los recursos que disponemos hoy en día, y aún con la más avanzada tecnología, no nos es posible conocer totalmente la realidad de nuestro entorno ni el comportamiento del mismo. Es por esto que la importancia de la estadística es tan destacable en cualquier rama del conocimiento e, incluso, en las labores de la vida cotidiana.
Por su parte, el muestreo probabilístico es una herramienta fundamental en la toma de decisiones, pues sin necesidad de recurrir a un complejo y vasto estudio sobre una gran población, se puede realizar una estimación lo suficientemente precisa para llevar a cabo una acción en particular.
En la actualidad, existen diversos programas informáticos que facilitan el desarrollo de este tipo de análisis estadísticos, entre los cuales destaca Microsoft Excel. Por esta razón, es tan importante saber cómo utilizarlo, pues a menudo resulta un requisito laboral, y a su vez brinda una gran cantidad de beneficios, como lo son la precisión de los resultados, el ahorro de tiempo, y la agilización y simplificación de cálculos complejos.
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