¿Qué es el MUESTREO y TIPOS DE MUESTREO? | Metodología Básica y no tan básica #habiaspensado

Key Concepts

Muestreo (Sampling): Proceso de seleccionar un subconjunto de elementos de una población más grande para su estudio.
Población (Population): Grupo de elementos con al menos una característica en común, del cual se extrae la muestra.
Muestra (Sample): Subconjunto de la población que se estudia para hacer inferencias sobre la población.
Muestreo Probabilístico (Probability Sampling): Método de muestreo donde todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.
Muestreo No Probabilístico (Non-Probability Sampling): Método de muestreo donde los elementos no tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, y la selección depende de criterios del investigador.
Inferencia/Generalización Estadística (Statistical Inference/Generalization): Proceso de interpretar los resultados de una muestra y aplicarlos a toda la población.
Estratos (Strata): Subgrupos homogéneos dentro de una población, utilizados in muestreo estratificado.
Racimos/Clústeres (Clusters): Grupos de elementos dentro de una población, utilizados en muestreo por racimos.

Definiciones Fundamentales: Muestreo, Población y Muestra

El muestreo es el proceso de seleccionar un número limitado de elementos (personas, empresas, organizaciones, etc.) de un conjunto más grande para su estudio. Para realizar un muestreo, se necesita definir la población y extraer una muestra de ella. La población es un grupo de elementos que comparten al menos una característica en común. La muestra es un subconjunto de la población que se estudia con el objetivo de hacer inferencias o generalizaciones sobre la población. Se busca que la muestra sea representativa de la población.

Ejemplo: Si se quiere estudiar la inteligencia de los estudiantes universitarios latinoamericanos, sería costoso evaluar a todos. En cambio, se puede seleccionar una muestra de estudiantes de algunas universidades y aplicarles una prueba de inteligencia. Los resultados obtenidos en la muestra se generalizarían a la población de estudiantes universitarios latinoamericanos.

Tipos de Muestreo: Probabilístico vs. No Probabilístico

Existen dos categorías principales de métodos de muestreo: probabilístico y no probabilístico.

Muestreo Probabilístico: Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. La selección se basa en la definición de las características de la población y el tamaño deseado de la muestra.
Muestreo No Probabilístico: Los elementos no tienen la misma probabilidad de ser elegidos. La selección depende de las características de la investigación y del criterio del investigador.

Ningún tipo de muestreo es inherentemente mejor que otro; su elección depende de los objetivos de la investigación, el tiempo y los recursos disponibles. Las muestras probabilísticas bien hechas permiten obtener valores similares a los de la población y estimar la diferencia entre las estadísticas de la muestra y la población. Las muestras no probabilísticas son más rápidas. En general, se prefieren muestras grandes (más de 100 o 200 elementos) para reducir los errores de inferencia.

Muestreo Probabilístico: Tipos y Ejemplos

Los tipos más comunes de muestreo probabilístico son:

Muestreo Aleatorio Simple: Se obtiene una lista de todos los elementos de la población y se seleccionan aleatoriamente los elementos para la muestra, ya sea mediante una tómbola o software especializado.
- Ejemplo: Seleccionar aleatoriamente a 500 estudiantes de una escuela de 10,000, colocando los nombres en papelitos y extrayéndolos al azar.
Muestreo Estratificado: Se divide la población en grupos más pequeños llamados estratos, donde los elementos dentro de cada estrato comparten una característica. Luego, se realiza un muestreo aleatorio simple dentro de cada estrato.
- Ejemplo: Estudiar el gasto en libros de estudiantes universitarios, sabiendo que los estudiantes de filosofía gastan más. Se divide la población en tres estratos (filosofía, psicología e ingeniería) y se realiza un muestreo aleatorio simple dentro de cada estrato.
Muestreo por Conglomerados (Racimos o Clústeres): Se divide la población en racimos y se seleccionan aleatoriamente algunos racimos. Luego, se utilizan todos los elementos dentro de los racimos seleccionados. Los racimos pueden basarse en características como edad, sexo, ubicación, etc. También se puede realizar un muestreo por racimos en dos etapas: seleccionar aleatoriamente los racimos y luego seleccionar aleatoriamente a los participantes dentro de cada racimo.

Muestreo No Probabilístico: Tipos y Ejemplos

Los tipos más comunes de muestreo no probabilístico son:

Muestreo Propositivo (o de Juicio): Se seleccionan los elementos de la población que mejor se ajusten al objetivo del estudio.
- Ejemplo: Una investigación de mercado que busca personas de 25 a 40 años que hagan las compras de su casa, usen aceite para cocinar y vivan en ciertas colonias de la Ciudad de México, para obtener su opinión sobre un nuevo producto de aceite.
Muestreo por Cuotas: Se conforma la muestra de manera que refleje las características conocidas de la población.
- Ejemplo: Si la población tiene 45% hombres y 55% mujeres, la muestra debe tener la misma proporción.
Muestreo por Conveniencia: Se seleccionan los elementos a los que el investigador tiene fácil acceso.
- Ejemplo: Estudiantes que encuestan a sus compañeros. Es rápido y barato, pero puede ser poco representativo de la población general.
Muestreo por Referencias (Bola de Nieve): Se utiliza cuando la población es desconocida. Se pide al primer elemento de la población que recomiende a otros que cumplan las características requeridas, y así sucesivamente.

Conclusión

El muestreo es una herramienta esencial en la investigación para estudiar poblaciones grandes de manera eficiente. La elección entre muestreo probabilístico y no probabilístico depende de los objetivos de la investigación, los recursos disponibles y el nivel de precisión requerido. El muestreo probabilístico ofrece mayor rigor y la posibilidad de generalizar los resultados a la población, mientras que el muestreo no probabilístico es más rápido y económico, pero requiere una interpretación cuidadosa de los resultados.