¿Qué es el muestreo?

Por 11 de febrero de 2019Diseñar encuestas, Estadística

¿Qué es el muestreo?

El muestreo se define como una herramienta de la investigación cuya función es determinar qué parte de una población o universo debe examinarse para hacer inferencias sobre ella. Existen dos tipos, los muestreos no probabilísticos y los muestreos probabilísticos, pero en esta oportunidad hablaremos del muestreo probabilístico.

El mismo se refiere al uso de métodos de selección aleatoria, es decir, le brinda la oportunidad de ser seleccionados a todos los individuos de la población.

Este método usa la estadística para seleccionar al azar pequeños grupos de una muestra de la población existente, para luego pronosticar que las respuestas coincidirán con la población general.

Cuándo se necesita aplicar un muestreo probabilístico en la investigación:

  • Si se quiere reducir el sesgo del muestreo.
  • Cuando el tamaño de la población es grande y tiene cierta diversidad.
  • Cuando se desea crear una muestra precisa de la población a estudiar, para obtener datos lo suficientemente representativos.

Dentro del muestreo probabilístico existen varios tipos, entre ellos destacan:

Muestreo aleatorio simple: es la técnica de muestreo en la que todos los elementos (personas, organizaciones…) que forman la población del estudio tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados para la muestra.

Muestreo estratificado: es un método donde dividimos a toda la población en diferentes subgrupos o estratos. Luego, seleccionamos aleatoriamente a los sujetos finales de los diferentes estratos en forma proporcional.

Muestreo por conglomerados o grupos: a diferencia de muestreo de estratos, donde cada estrato tiene una característica especial (sexo, edad, región, tamaño organización), los conglomerados o grupos son lo opuesto, se trata de hacer grupos que son parecidos entre sí. Este método se utiliza cuando tenemos dificultad técnica para acceder a todo tipo de sujetos en nuestra población. Un conglomerado es un grupo “típico” de nuestra población (es decir podríamos dividir la población en X grupos muy parecidos, y luego estudiar sólo uno o algunos de los grupos de forma exhaustiva (todos sus sujetos o haciendo una muestra aleatoria dentro del grupo)

  • Por ejemplo, queremos encuestar a todo tipo de perfiles de visitantes de una feria. En una feria grande, sería muy costoso estar en todas las entradas por ejemplo, así que dividimos el espacio en zonas que tienen similar flujo de personas, y luego concentramos las encuestas en algunas de la zonas, eso sí, maximizando entrevistar todo tipo de perfiles (los que van con más prisa, por ejemplo)
  • Usos habituales: Encuestas en eventos, encuestas presenciales en colectivos muy específicos

Muestreo sistemático: es la técnica que se enfoca en elegir una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan elementos posteriores usando intervalos fijos o sistemáticas hasta obtener el tamaño de la muestra que se quiere.

  • En el ejemplo anterior, encuestando en una entrada a una zona de exposición, es difícil entrevistar a cada uno de los sujeto entrando, para conseguir una muestra aleatoria aplicamos un conteo – a partir del primer sujeto entrevistado, entrevistamos cada quinto sujeto siguiente
  • Usos habituales: Encuestas en eventos o puntos clave espaciales / geográficos

Sí necesitas aplicar un muestreo probabilístico a tu investigación, obtendrás como ventajas que los resultados son exportables y fáciles de entender. Además de incrementar la representatividad, también puedes incluir las subpoblaciones importantes. Por otra parte es considerablemente económico y fácil de desarrollar.

Ahora te preguntarás, qué pasos debo seguir para aplicarlo, en encuesta.com te aconsejamos

  • Elegir rigurosamente la población que deseas estudiar.
  • Una vez que tengas elegida la población, recopila aquellas que tienen opiniones que deban estar en la muestra.
  • Establece un marco de muestra cuidadosamente, este debe pertenecer a tu población, para que puedas obtener datos precisos.

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