El muestreo y tipos de muestreo

¿Qué entendemos por muestreo?

Para los métodos de investigación comercial, en el muestreo y tipos de muestreo, usamos la estadística, se entiende como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población estadística.​

La información que se requiere para la toma de decisiones suele referirse a un colectivo con un número de unidades muy grande.

Si se quiere hacer una investigación muy exhaustiva resultaría muy caro obtener la información de toda la población. Por esta razón se utilizan técnicas de muestreo.

Estas técnicas consisten en extraer una parte o muestra de la población que se quiere estudiar; analizar en ella las características que interesan y, del resultado del análisis, tratar de inferir o afirmar algo del colectivo total.

Se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población.

 

Definiciones y conceptos:

 

Población

Se denomina población (N) a una colección finita o infinita de unidades (individuos o elementos) de las cuales se desea obtener una información. En cada unidad es posible medir distintas características o clasificarlas.

 

Unidades de muestreo

Es el elemento o elementos que se encuentran disponibles para su selección.

 

Marco

Marco es la lista de las unidades de muestreo y debe ser tal que:

  1. Cada elemento de la población figure en él.
  2. Cada elemento figure una sola vez.
  3. Sólo contenga los elementos de la población.

 

Muestras

Una muestra (n) es la selección de una parte de la población para, a partir del estudio de esa parte, conocer las características del conjunto. Estas muestras pueden ser probabilísticas o no probabilísticas

 

Censo

Un censo es la recogida exhaustiva  de información dentro de una unidad geográfica concreta, en un instante del tiempo y con respecto a ciertas características. Se recogen datos de todas y cada una de las unidades (personas, cosas, etc.) que componen la población objeto de estudio.

 

Censo frente a muestreo:

Las ventajas del muestreo son su menor coste, la mayor rapidez, mayor control del proceso estadístico, requiere menos personas para el trabajo de campo y se molesta menos a la población.  Por el contrario, introduce posibles errores de estimación y de cobertura, al tomar el todo por una parte, es decir, a determinados niveles la muestra puede no ser representativa.

 

Tipos de muestreo

Muestreo probabilístico

Basado en la estadística matemática, si se hace de forma aleatoria o por azar se puede calcular a priori la probabilidad de cada una de las muestras que se puede extraerse de la población.

Para que una muestra sea probabilística se deben de cumplir los siguientes requisitos:

  1. Que sea posible enumerar la población de estudio.
  2. Que se disponga de un procedimiento aleatorio de obtención de la muestra.
  3. Que cada elemento de la población tenga una probabilidad conocida y no nula de formar parte de la muestra.
  4. Que todos los elementos tengan la misma probabilidad de formar parte de la muestra

(equiprobabilidad).

Según la teoría de la probabilidad, se sabe que el muestreo probabilístico permite deducir características de las poblaciones sobre las que se aplica.

Con los resultados obtenidos en la muestra podemos pasar a la inducción e inferencia estadística del conjunto de la población objeto de la investigación.

Por tanto, los datos obtenidos de una pequeña parte de la población podemos elevarlos al conjunto, pues se entiende que, bajo determinados supuestos, los representa de forma fiable.  Es el único método que permite evaluar la representatividad de la muestra.

El muestreo probabilístico es más caro que el no probabilístico y en general, también es más lento y complicado.

 

Tipos de muestreo probabilístico

Las opciones básicas son el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático, el muestreo aleatorio estratificado y el muestreo aleatorio por conglomerados.

 

Muestreo aleatorio simple

Consiste en censar la población, para después al azar obtener los elementos que van a formar parte de la muestra.

La selección de la muestra se hace por medio de tablas de números aleatorios u otro procedimiento similar que garantice la aleatoriedad.

En el m.a.s. la selección de los elementos de la muestra se hace en una sola etapa, directamente y sin reemplazamiento en universos grandes y con reemplazamiento en universos pequeños.

Este método es el más sencillo y es fácil calcular los errores de muestreo.

El muestreo aleatorio simple se aplica especialmente en investigaciones sobre poblaciones pequeñas e identificables. Si las poblaciones son grandes este método tiene muchas dificultades.

 

Muestreo aleatorio sistemático

En este método se necesita calcular el coeficiente de elevación N/n (donde N es el tamaño de la población y n el de la muestra).

Después se elige al azar un número no superior al mismo, que es el que indica el punto de arranque de la selección de los elementos que van a formar parte de la muestra.

A continuación, al número elegido se le suma sucesivamente el coeficiente de elevación, dando lugar a los números que van a formar parte de la muestra.

Con este procedimiento se simplifica la selección, pero tienes el riesgo de introducir sesgos en la muestra al elegir los elementos de forma periódica cuando la población está ordenada en función de determinados criterios. Para evitar esto se deberá desordenar “barajar” la población.

 

Muestreo aleatorio estratificado

La base del muestreo estratificado es la participación o el fraccionamiento de la población en subdivisiones.

En este muestreo cada unidad del universo pertenece a una sola subdivisión, estrato, y el conjunto de estratos, subdivisiones del universo, constituyen la población sobre la que se trabaja.

Se divide la población en grupos homogéneos (estratos) de acuerdo con las características a estudiar. Por ejemplo, en un estudio de las características socioeconómicas de una ciudad los estratos pueden ser los barrios de la misma, ya que los barrios suelen presentar características diferenciales. Se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato tratando de que todos los estratos de la población queden representados

La estratificación, en tanto en cuanto reúna en cada estrato a unidades homogéneas entre sí y heterogéneas con relación a otros estratos, contribuye a reducir la varianza de las estimaciones muestrales. Con ello se mejora la precisión y se consigue una reducción de los errores de muestreo. Esto significa que para un error muestral dado es necesario hacer un número menor de entrevistas si se utiliza el muestreo estatificado que si se utiliza en muestreo simple.

Las ventajas de este método son:

Se permite tratar de forma independiente cada estrato.

Es posible utilizar diferentes métodos de muestreo en cada estrato.

También  hacer estimaciones por separado para distintas subpoblaciones del estudio.

Aumenta la precisión de las estimaciones.

Facilita la coordinación del trabajo de campo.

 

Muestreo por conglomerados

En este tipo las unidades muestrales no son los individuos (o unidades), sino un conjunto de individuos (o unidades) que bajo algún aspecto se puede considerar una unidad.

Una vez definidos los conglomerados, la forma de operar para extraer la muestra depende, entre otras cosas del tamaño del conglomerado.

Si éste es pequeño, se seleccionan los conglomerados por algunos de los tipos de muestreo descritos hasta aquí y dentro del conglomerado se entrevista a todos sus componentes.

Si los conglomerados son grandes no se puede entrevistar a todos sus componentes por lo que hay que recurrir a un submuestreo dentro del conglomerado, por alguno de los tipos descritos anteriormente.

El muestreo por conglomerados puede ser monoetápico o polietápico.

El monoetápico es aquel en el que la unidad del muestreo es el conglomerado y el polietápico es aquel en el que la unidad final del muestreo no van a ser los conglomerados, sino subdivisiones de estos.

El polietápico se utiliza cuando el número de elementos del conglomerado es elevado y debido, tanto a la dificultad de entrevistar a todos sus componentes, como a la necesidad de conseguir mayor precisión de las estimaciones.

En un muestreo polietápico hay etapas en el muestreo. En la primera extracción se obtienen las unidades primarias del muestreo y las siguientes son las unidades de segunda etapa. Las últimas son las unidades últimas de muestreo.

Cuando los conglomerados a muestrear son homogéneos internamente hay que aumentar el número de conglomerados y tomar dentro de ellos pocas unidades. Si por el contrario, los conglomerados son heterogéneos se seleccionan menos conglomerados y más unidades dentro del conglomerado.

 

Muestreo no probabilístico

En el muestreo no probabilístico la elección de la muestra no es aleatoria, se hace de forma cómoda (muestreo sin norma), o bien, siguiendo algún criterio por parte del investigador (muestreo opinativo, como por ejemplo el muestreo por cuotas).

Este tipo de muestreo no se basa en ninguna teoría de la probabilidad y por tanto no se puede calcular el error estadístico ni la confianza de las estimaciones.

Los costes y la dificultad del diseño son más reducidos.

El muestreo no probabilístico no tiene base teórica y la precisión de las estimaciones depende del investigador. Se utiliza bastante, aunque para que una muestra sea verdaderamente eficaz deberá ser representativa de la población y para ello se debe recurrir a un muestreo probabilístico.

 

Tipos de muestreo no probabilístico

Muestreo por cuotas

No es probabilístico y, aunque en no se pueden calcular errores y niveles de confianza, sí que se obtienen estimaciones muy aproximadas a la realidad, sobre todo si se hace un buen diseño de la muestra.

Se basa generalmente en un buen conocimiento de las características de la población y/o de los individuos más «representativos» o «adecuados» para los fines de la investigación. A menudo, se estratifica la población para luego calcular las cuotas. Tiene por ello semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de un muestreo probabilistico.

En este tipo de muestreo se fijan unas «cuotas» que consisten en un número de elementos de la muestra (individuos) que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 80 individuos de 25 a 45 años,  40 mujeres y 40 hombres.

Una vez determinada la cuota se eligen los primeros individuos que se encuentren que cumplan esas características.

Se puede utilizar en la última etapa de un probabilístico polietápico. Consiste en facilitar al entrevistador el perfil de la persona que se desea entrevistar. De esta manera, la selección aleatoria de unidades últimas de muestreo se sustituye por una selección a criterio del investigador y el entrevistador, que deberá cumplir determinados requisitos, fijados en las cuotas.

En la práctica se utilizan, de forma casi exclusiva, cuotas de sexo y edad.

 

Muestreo según criterio

El investigador elige la muestra según su criterio buscando las unidades más “representativas” o de interés para el estudio.

 

Muestreo opinático

Cuando la selección de los elementos y la determinación del tamaño de la muestra no se hacen de forma objetiva siguiendo criterios técnicos, sino según el arbitrio, la intuición o la experiencia del encuestador.

 

Muestreo casual o fortuito

Se usa en los casos en no es posible seleccionar los elementos, y deben sacarse conclusiones con los elementos que estén disponibles.

 

Muestreo por bola de nieve

Cada unidad  muestral es localizada por indicación de otra persona.

 

 

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Originally posted 2022-01-05 19:47:10.