¿cuántos tipos de samples hay?

muestra aleatoria simple

Normalmente, no resulta práctico estudiar a toda una población, por ejemplo, cuando se realiza una encuesta por cuestionario. El muestreo es un método que permite a los investigadores inferir información sobre una población basándose en los resultados de un subconjunto de la misma, sin tener que investigar a cada individuo. Reducir el número de individuos en un estudio reduce el coste y la carga de trabajo, y puede facilitar la obtención de información de alta calidad, pero esto tiene que equilibrarse con el hecho de tener un tamaño de muestra lo suficientemente grande y con suficiente potencia para detectar una asociación verdadera. (El cálculo del tamaño de la muestra se aborda en la sección 1B (estadística) del programa de la Parte A).

Si se va a utilizar una muestra, sea cual sea el método elegido, es importante que los individuos seleccionados sean representativos de toda la población. Esto puede implicar dirigirse específicamente a grupos de difícil acceso. Por ejemplo, si se utiliza el censo electoral de una ciudad para identificar a los participantes, algunas personas, como los sin techo, no estarían registradas y, por tanto, quedarían excluidas del estudio por defecto.

muestreo por cuotas

Cuando se lleva a cabo una investigación sobre un grupo de personas, rara vez es posible recoger datos de todas las personas de ese grupo. En su lugar, se selecciona una muestra. La muestra es el grupo de individuos que realmente participarán en la investigación.

Puede ser muy amplia o bastante limitada: tal vez quiera hacer inferencias sobre toda la población adulta de su país; tal vez su investigación se centre en los clientes de una determinada empresa, en los pacientes con una enfermedad concreta o en los alumnos de un único centro educativo.

Está realizando una investigación sobre las condiciones de trabajo en la empresa X. Su población son los 1.000 empleados de la empresa. Su marco de muestreo es la base de datos de recursos humanos de la empresa, que contiene los nombres y datos de contacto de todos los empleados.

El número de personas que debe incluir en la muestra depende de varios factores, como el tamaño y la variabilidad de la población y el diseño de la investigación. Existen diferentes calculadoras y fórmulas de tamaño de muestra en función de lo que se quiera conseguir con el análisis estadístico.

muestreo

A continuación, podemos considerar diferentes tipos de muestras probabilísticas. Aunque hay varios métodos diferentes que pueden utilizarse para crear una muestra, generalmente pueden agruparse en una de estas dos categorías: muestras probabilísticas o muestras no probabilísticas.

La idea que subyace a este tipo es la selección aleatoria. Más concretamente, cada muestra de la población de interés tiene una probabilidad de selección conocida bajo un esquema de muestreo determinado. Existen cuatro categorías de muestras probabilísticas que se describen a continuación.

El tipo de muestra aleatoria más conocido es la muestra aleatoria simple (SRS). Se caracteriza por el hecho de que la probabilidad de selección es la misma para todos los casos de la población. El muestreo aleatorio simple es un método de selección de n unidades de una población de tamaño N, de forma que cada muestra posible de tamaño an tiene la misma probabilidad de ser extraída.

Un ejemplo puede facilitar la comprensión. Imagínese que quiere realizar una encuesta a 100 votantes en una pequeña ciudad con una población de 1.000 votantes. En una ciudad de este tamaño, hay formas “anticuadas” de extraer una muestra. Por ejemplo, podríamos escribir los nombres de todos los votantes en un papel, meter todos los trozos de papel en una caja y sacar 100 boletos al azar. Se agita la caja, se saca un papel y se aparta, se vuelve a agitar, se saca otro, se aparta, etc. hasta que tengamos 100 papelitos. Estos 100 forman nuestra muestra. Y esta muestra se extraería mediante un simple procedimiento de muestreo aleatorio: en cada sorteo, cada nombre de la caja tenía la misma probabilidad de ser elegido.

muestra aleatoria simple

Supongamos que se quiere hacer una investigación sobre todos los habitantes de Europa. Preguntar a todas las personas sería casi imposible. Incluso si todo el mundo dijera “sí”, llevar a cabo una encuesta en diferentes estados, en diferentes idiomas y zonas horarias, y luego recoger y procesar todos los resultados, llevaría mucho tiempo y sería muy costoso.

Sin embargo, cuando se decide hacer un muestreo, se asume una nueva tarea. Hay que decidir quién forma parte de la muestra y cómo elegir a las personas que mejor representen al conjunto de la población. En eso consiste la práctica del muestreo.

Aunque la idea del muestreo es más fácil de entender cuando se piensa en una población muy grande, tiene sentido utilizar métodos de muestreo en estudios de todo tipo y tamaño. Al fin y al cabo, si se puede reducir el esfuerzo y el coste de un estudio, ¿por qué no hacerlo? Y como el muestreo permite investigar poblaciones objetivo más grandes utilizando los mismos recursos que se emplearían en las más pequeñas, abre drásticamente las posibilidades de investigación.