MUESTREO
Forman parte de este tipo de
muestreo, todos aquellos métodos para los que puede calcular la probabilidad de
extracción de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de técnicas de
muestreo es el más aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él.
En este caso se habla de muestras probabilistas pues no es en rigor correcto
hablar de muestras
representativas dado que, al
no conocer las características de la población, no es posible tener certeza de
que tal característica se haya conseguido.
Sin reposición de los elementos: Cada elemento extraído se descarta para la
subsiguiente extracción. Por ejemplo, si se extrae una muestra de una
"población" de bombillas para estimar la vida media de las bombillas
que la integran, no será posible medir más que una vez la bombilla
seleccionada.
Con reposición de los elementos: Las observaciones se realizan con reemplazamiento de los individuos, de forma que la población es idéntica en
todas las extracciones. En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir
una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse con reposición
aunque, realmente, no lo sea.
Con reposición múltiple: En poblaciones muy grandes, la probabilidad
de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse con
reposición.
Para realizar este tipo de
muestreo, y en determinadas situaciones, es muy útil la extracción de números aleatorios mediante ordenadores, calculadoras o tablas
construidas al efecto. Pero no es exacto
Muestreo
sistemático
Se utiliza cuando el universo o
población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que
identificar las unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda).
Luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación
K= N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra.
Determinar en qué fecha se producirá la primera extracción, para ello hay que
elegir al azar un número entre 1 y K; de ahí en adelante tomar uno de cada K a
intervalos regulares. Ocasionalmente, es conveniente tener en cuenta la
periodicidad del fenómeno.
Esto quiere decir que si tenemos
un determinado número de personas que es la población (N) y queremos escoger de
esa población un número más pequeño el cual es la muestra (n), dividimos el
número de la población por el número de la muestra que queremos tomar y el
resultado de esta operación será el intervalo, entonces escogemos un número al
azar desde uno hasta el número del intervalo, y a partir de este número
escogemos los demás siguiendo el orden.
Muestreo simple:
El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna
un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio
mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números
aleatorios generadas con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos
sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. Este
procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica
cuando la población que estamos manejando es muy grande.
Muestreo estratificado
Consiste en la división previa de la
población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto
a alguna característica de las que se van a estudiar. A cada uno de estos
estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del
mismo que compondrán la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la
técnica de muestreo sistemático, una de las técnicas de selección más usadas en
la práctica.
Según la cantidad de elementos de la
muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas
de muestreo estratificado:
·
Asignación proporcional: el tamaño de la
muestra dentro de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato dentro de
la población.
·
Asignación óptima: la muestra
recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para
ello es necesario un conocimiento previo de la población.
Por ejemplo, para un estudio de
opinión, puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de
hombres y mujeres pues se estima que, dentro de cada uno de estos grupos, puede
haber cierta homogeneidad. Así, si la población está compuesta de un 55% de
mujeres y un 45% de hombres, se tomaría una muestra que contenga también esos
mismos porcentajes de hombres y mujeres.
Para una descripción general del
muestreo estratificado y los métodos de inferencia asociados con este
procedimiento, suponemos que la población está dividida en h subpoblaciones
o estratos de tamaños conocidos N1, N2,..., Nh tal
que las unidades en cada estrato sean homogéneas respecto a la característica
en cuestión. La media y la varianza desconocidas para el i-ésimo estrato
son denotadas por mi y si2,
respectivamente.
Muestreo por conglomerados
Se utiliza cuando la población se
encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen
toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente
respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de
estos grupos o conglomerados para la realización del estudio.
Dentro de los grupos seleccionados se
ubicarán las unidades elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y
podría aplicársele el instrumento de medición a todas las unidades, es decir,
los miembros del grupo, o sólo se le podría aplicar a algunos de ellos,
seleccionados al azar. Este método tiene la ventaja de simplificar la
recogida de información maestral.
Cuando, dentro de cada conglomerado
seleccionado, se extraen algunos individuos para integrar la muestra, el diseño
se llama muestreo bietápico.
Las ideas de estratos y conglomerados
son, en cierto sentido, opuestas. El primer método funciona mejor cuanto más
homogénea es la población respecto del estrato, aunque más diferentes son éstos
entre sí. En el segundo, ocurre lo contrario. Los conglomerados deben presentar
toda la variabilidad, aunque deben ser muy parecidos entre sí.
