Tipos de muestreo
El muestreo estadístico es una de las técnicas más importantes en cualquier tipo de investigación, pues facilitan el análisis de grandes conjuntos de datos, a partir de únicamente, una porción de los mismos, y garantizan cierta certeza en la definición de conclusiones. De igual manera, es importante conocer qué tipos de muestreo existen y cuál elegir al momento de realizar un estudio.
En este artículo te explicaremos de qué manera se clasifican los tipos de muestreo y de qué se trata cada uno de ellos, para que optes por el que puedas adaptar de mejor manera en tus investigaciones.
Clasificación de los tipos de muestreo en estadística
Durante una investigación en curso, los investigadores pueden optar por determinar la muestra de una población aleatoriamente, con el fin de que no exista ningún tipo de influencia sobre los resultados del estudio; o de manera arbitraria, es decir, determinando las características más importantes de la muestra, con el fin de obtener ciertos resultados o facilitar el proceso de análisis.
Con base a lo anterior, en estadística, el muestreo se clasifica en dos grupos: el muestreo aleatorio, o probabilístico, y el muestreo no aleatorio o no probabilístico. Estos conceptos se utilizan en estadística inferencial para diferenciar entre un método en el que los resultados de su aplicación dependen, exclusivamente, del azar, y otro en el que existe una mayor influencia por parte de las decisiones que hayan tomado los investigadores.
El siguiente mapa conceptual te puede ayudar a comprender, de mejor manera y gráficamente, de qué manera se clasifican los tipos de muestreo en estadística:
Tipos de muestreo aleatorio o probabilístico
El muestreo aleatorio, probabilístico o al azar se refiere a un método en que los datos recopilados de una población tienen la misma probabilidad de ser tenidos en cuenta a la hora de realizar la muestra. Es decir, no existe ninguna otra influencia más que la del azar para que los datos puedan ser seleccionados, proceso que se lleva a cabo a través de un sorteo de números.
Esta clase de muestreo permite conocer el margen de error de la muestra, a través de distintos tipos de parámetros propios de la estadística descriptiva, como lo es la desviación estándar, pues la amplitud de la brecha existente entre la conclusión y la posible realidad, depende únicamente de la inclinación de los datos obtenidos al azar.
Este es el tipo de muestreo más utilizado, tanto por la seguridad que brinda la aplicación de este método (el azar) al no influir directamente en los resultados, como por la precisión de estos mismos.
Muestreo aleatorio simple
Es el tipo de muestreo aleatorio más sencillo de aplicar, pues solo requiere de la implementación de un sorteo para obtener una muestra a partir de los datos recopilados. En este caso, se genera cierta cantidad de números al azar (ya sea mediante una fórmula como por un software), dependiendo del tamaño deseado de la muestra, los cuales se sortean y, posteriormente, se asignan a ciertos datos del grupo.
También se le conoce como muestreo con reemplazo, pues al asignar los números aleatorios a los datos que correspondan, se lleva a cabo una especie de reemplazo.
Muestreo aleatorio sistemático
Se trata de un método de muestreo en el que se utilizan una serie de fórmulas con el fin de sortear, como en el caso anterior, unos números aleatorios a ciertos datos. En primera instancia, se aplica la fórmula K = Cantidad de datos recopilados / Tamaño de la muestra. Este resultado será el límite del rango en que se deben encontrar los valores generados al azar.
Por otra parte, los números se generan mediante la fórmula nK, donde n es la ubicación del valor con respecto al rango. Por ejemplo, el primer número aleatorio, en el caso de que K sea igual a 7 será 7; el segundo sería 2K = 2(7) = 14, y así sucesivamente, hasta llegar al límite (7K).
Muestreo aleatorio estratificado
Este método se basa en la clasificación de los datos de acuerdo a unos grupos que reúnen unas características en específico, esto con el fin de garantizar de que todos los datos que pertenecen a cierta clase cuenten con alguna representación dentro de la muestra.
Para aplicar este método se debe utilizar la fórmula (% / 100) x n, donde % se refiere al porcentaje de datos de un grupo dentro de la totalidad del conjunto de datos recopilados y n es el tamaño de la muestra. Para cada clasificación se realiza este cálculo, cuyo resultado se redondea. Por último, la suma de los resultados debe ser igual a n.
Muestreo aleatorio por conglomerados
Este tipo de muestreo aleatorio es similar al anterior, sin embargo, los grupos no están definidos artificialmente, sino que se encuentran constituidos de manera natural, con una clasificación que les identifica previamente. El cálculo que se debe realizar es el mismo que el que utiliza en el muestreo estratificado.
Tipos de muestreo no aleatorio o no probabilístico
El muestreo no aleatorio o no probabilístico se refiere al método donde los investigadores influyen directamente tanto en los medios como en los resultados del estudio, pues se encargan de decidir qué aspectos y qué grupo de datos es relevante para la investigación.
Muestreo por cuotas
El muestreo por cuotas se refiere a un método de muestreo no aleatorio donde los investigadores se enfocan en un sector de la población que presenta una característica en específico.
Muestreo intencional o de conveniencia
Las investigaciones donde se utiliza este tipo de muestreo no aleatorio se caracterizan porque los investigadores llevan a cabo su proceso de selección de manera intencional, lo que supone que otros datos no se toman en cuenta debido a que puede que no son fáciles de obtener o porque no son relevantes para el estudio, según el equipo.
Muestreo de bola de nieve o en cadena
Su nombre se debe a que, al aplicar este método, los investigadores se encargan de buscar la información a través de terceros, que a su vez recurren a otras personas para obtener los datos necesarios, formando una especie de bola de nieve o cadena.
Este tipo de muestreo no aleatorio permite que cierta información que no está al alcance de los principales investigadores, pueda ser obtenida de manera sencilla.
Muestreo discrecional, deliberado o por juicio
Este tipo de muestreo no probabilístico se denomina de esta manera debido a que los encargados de la investigación se enfocan en unas características particulares tomadas en cuenta de forma deliberada y por, exclusivamente, el juicio de los mismos.
Conclusiones
La estadística es una de las ramas del conocimiento más importantes, y su vigencia en el mundo actual como uno de los métodos más precisos para obtener información y tomar decisiones oportunas se conserva, incluso, en los ámbitos de menor complejidad. Por esto, es importante conocer todo lo relacionado con este campo, tanto para conocer nuestro entorno, como para adquirir un mayor control sobre nuestras actividades y sus resultados.
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