Muestreo estadístico
Las investigaciones estadísticas, donde se hace necesario abarcar un vasto conjunto de datos, presentan cierto nivel de dificultad a la hora de estudiar un grupo correctamente, pues requiere de una gran capacidad analítica para obtener resultados precisos del estudio. Sin embargo, existen diversas técnicas que facilitan este tipo de tareas, entre las que se encuentra el muestreo estadístico.
En este artículo te explicaremos de qué se trata, cuál es su importancia en estadística y cómo puedes implementarlos en tus estudios de mercadeo u otro tipo de investigación científica o social.
¿Qué es muestreo?
El muestreo es el proceso de selección de una porción de datos que pertenecen a un conjunto de elementos denominado población o universo. Esta porción seleccionada se conoce como muestra.
Esta técnica estadística permite a los investigadores estudiar grandes conjuntos de datos. Esto supone que la consideración de la totalidad de los elementos es fundamental para realizar conclusiones, pues todos influyen en el comportamiento o fenómeno estudiado. Por lo tanto, el muestreo reduce la población a sus componentes más representativos, con el fin de simplificar el análisis.
El muestreo estadístico, además, se puede definir como una herramienta de representación del comportamiento de una población, lo que lo convierte en una etapa fundamental de las investigaciones propias de la estadística descriptiva e inferencial.
En este último caso, a partir del muestreo se puede deducir una característica que está presente en una población, sin necesidad de recurrir al estudio completo de la misma.
¿Para qué sirve el muestreo?
El principal objetivo del muestreo estadístico es resumir un bloque de información, recopilando los elementos más representativos del mismo, y dar lugar a las conclusiones de una investigación.
Tanto el muestreo como la muestra garantizan que, con cierta precisión, se obtenga una visión real del comportamiento o fenómeno que se presenta en una población estudiada. De esta manera, se acude, únicamente, a una porción del conjunto de datos, lo que reduce la cantidad de esfuerzo que se debe realizar para llevar a cabo un análisis apropiado.
Diferencia entre muestra y muestreo
Aunque son términos similares, son piezas fundamentales en cualquier estudio estadístico y se complementan entre sí, la muestra y el muestreo son conceptos diferentes. Por esta razón, al realizar una investigación, es importante reconocer su diferencia, para llevar a cabo un correcto tratamiento de los datos.
El muestreo estadístico se refiere a la técnica o procedimiento que se lleva a cabo para la recopilación de datos que representan a una población, mientras que la muestra es la variable o el resultado de este proceso. En otras palabras, el muestreo es un proceso y la muestra, el dato concluyente.
Tipos de técnicas de muestreo
El muestreo estadístico se clasifica en dos grupos, principalmente, según la influencia que tienen los investigadores del estudio sobre la manipulación de los datos recopilados. Estos son:
Muestreo aleatorio o probabilístico
Este tipo de muestreo, también conocido como muestreo al azar, brinda a todos los elementos, que conforman el conjunto de datos, la misma probabilidad de ser condensados en una muestra. Esto se debe a que esta última se selecciona a través de un sorteo. Por otra parte, el muestreo probabilístico permite conocer el porcentaje de error que posee la muestra obtenida.
Generalmente, es el tipo de muestreo más utilizado, pues permite obtener un bloque de información sin haber recibido ninguna modificación arbitraria, la cual puede influir en el resultado final de la investigación.
Muestreo aleatorio simple
Es el tipo de muestreo probabilístico más frecuente, y se le denomina también como muestreo con reemplazo. En este caso, la muestra seleccionada se conforma por un número indeterminado de variables seleccionadas de manera aleatoria, a partir de unos números generados al azar, los cuales serán asignados, indeterminadamente, a los datos de la población, es decir, reemplazando.
Muestreo aleatorio sistemático
En este caso, se adopta un sistema para seleccionar los datos que formarán parte de la muestra. Primero, se aplica la siguiente fórmula:
K = N / n, donde N es la cantidad de datos recopilados y n, la cantidad de datos para la muestra.
Posteriormente, el resultado de la operación constituye el límite superior de un intervalo que comienza en 1. Los número aleatorios generados se encontrarán, por lo tanto, entre este rango, los cuáles se calculan sumando el primer número generado por 1K, 2K, 3K, y así sucesivamente (A + K, A + 2K, etc).
Muestreo aleatorio estratificado
Los datos recopilados, en este tipo de muestreo probabilístico, se dividen en diversos grupos de acuerdo a ciertas características que tengan en común. Se calcula el porcentaje de datos que representa cada grupo con respecto a la totalidad del conjunto, y se aplica la siguiente fórmula: (porcentaje / 100) * n. El resultado de esta operación se repite para cada grupo y se redondea, de manera que su suma sea igual a n.
Esto se hace para identificar la cantidad de datos de cada grupo que debe hacer parte de la muestra, donde, el resultado de la fórmula, representa qué número de datos deben ser tomados de ese grupo en específico.
Muestreo aleatorio por conglomerados
Es similar al muestreo estratificado, sin embargo, los grupos ya están conformados previamente según cierta clasificación establecida.
Muestreo no aleatorio o no probabilístico
Se trata de otro método de muestreo estadístico, donde los investigadores especifican, arbitrariamente, los aspectos fundamentales de la muestra. Incluso, en este caso, se seleccionan, directamente, los datos que formarán parte de la muestra.
Muestreo por cuotas
Los investigadores se enfocan en un sector de la población que presenta una característica en específico, donde aquellos datos que la presenten, conformarán la muestra.
Muestreo intencional o de conveniencia
En este tipo de muestreo, los datos de la muestra se toman arbitrariamente, y los motivos de la selección nacen, únicamente, de las razones del investigador.
Muestreo de bola de nieve o en cadena
Se le denomina bola de nieve o en cadena debido a que la información se obtiene a partir de una persona encargada de contactar con otras, que a su vez se comunican con otros individuos. De esta manera, ciertos datos que no están al alcance del equipo investigador se pueden obtener sencillamente.
Muestreo discrecional
Para este tipo de muestreo, lo que se busca son personas o elementos que, según la opinión del equipo, aporten a la investigación y a las conclusiones a las que se desea llegar.
Ventajas y desventajas del muestreo
Los beneficios
- Los procesos analíticos y el esfuerzo que se debe aplicar en ellos se minimizan debido a que no se hace necesaria abarcar la población completa para poder estudiarla correctamente.
- No es necesario que se forme un gran equipo para realizar una investigación.
- Resume la información en sus partes más importantes y representativas, garantizando que se obtenga un resultado casi preciso de la investigación y una visión cercana de la realidad de una población.
Las desventajas
- El muestreo estadístico siempre presenta un margen de error pues, aunque su objetivo es representar con la mayor precisión a una población, nunca se puede conocer con certeza si la totalidad de la misma corresponde o se asemeja a las conclusiones realizadas.
¿Cómo hacer un muestreo estadístico?
Generalmente, al hablar de un muestreo estadístico se trata del tipo probabilístico, pues brinda mayor seguridad al realizar investigaciones. Para hacer un muestreo de esta clase, se deben considerar los siguientes puntos:
- Recopilar las variables cuantitativas de la población, es decir, aquellos datos numéricos de los cuáles se desea conocer su comportamiento o frecuencia. Se debe tener en cuenta la cantidad de datos recopilados.
- Ordenar los datos en una tabla. No es necesario seguir un orden en específico, pero al organizarlos se facilita el proceso.
- Determinar el tamaño de la muestra, es decir, la cantidad de datos representativos de la población.
- Generar los números aleatorios. En este paso lo que se busca es que cada número generado al azar corresponda a un dato recopilado, el cual será seleccionado para formar parte de la muestra, utilizando cualquier método de selección, por ejemplo, contando secuencialmente cada uno de ellos.
- Formar la muestra con los datos que fueron seleccionados al ser identificados con los números aleatorios.
Ejemplos de muestreo estadístico
Con todo lo expuesto anteriormente, podemos observar de qué manera se utiliza un muestreo, tanto probabilístico como no probabilístico, a través de dos breves ejemplos. De esta manera, podrás comprender la función que cumple esta técnica en las investigaciones estadísticas.
Ejemplos de muestreo probabilístico
Un periódico local desea conocer la edad de sus lectores para enfocar sus próximos artículos a un público en específico. Para ello, siguieron este proceso:
- El grupo de investigadores visita diversas zonas de la ciudad en que se comercializa el periódico. En total, recopilaron la información de 100 personas, cuyas edades se encontraban en un rango de 22 a 58 años.
- Determinan que el tamaño de la muestra debe ser de 10 datos. De esta manera, se realiza lo siguiente, utilizando números aleatorios y, posteriormente, sorteados
- N = 100.
- n = 10.
- Primer número: 70.
- Segundo número: 21.
- Tercer número: 8.
- Cuarto número: 64.
- Quinto número: 18.
- Sexto número: 2.
- Séptimo número: 50.
- Octavo número: 9.
- Noveno número: 32.
- Décimo número: 44.
- Una vez hecho lo anterior, los datos del total de las personas se ordenan en una tabla. En este momento, se puede adoptar cualquier tipo de conteo para seleccionar el dato que esté representado por el número aleatorio. Los resultados fueron los siguientes: 22, 28, 30, 35, 44, 47, 50, 52, 53, 57.
A partir de lo analizado, se puede observar que la mayoría de personas o el rango de edad en el que más se concentran los lectores es de los 50 años hasta los 57. Con esto, el periódico puede enfocar su próxima edición a un público específico.
Ejemplos de muestreo no probabilístico
Utilizando el mismo ejemplo anterior, en caso de que los investigadores opten por realizar un muestreo no probabilístico, se enfocarían en un área en específico, en el que, por ciertos motivos, puede que se encuentren más lectores que en otras partes de la ciudad. En este caso, se trataría de un muestreo intencional, pues el único motivo que respalda la determinación de esa muestra es que el área es considerada más relevante.
De igual manera, se realiza el proceso de selección de datos arbitrariamente y se especifica el tamaño de la muestra. Por el contexto, el resultado es diferente.
La estadística es uno de los campos de estudio más importantes, y está presente en todas las áreas de investigación, tanto en el ámbito empresarial como en el científico. Las diversas técnicas que ofrece facilitan los análisis y constituyen una gran fuente de información, a través de la cual podemos conocer el comportamiento y naturaleza del entorno.
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