En esta ocasión veremos cómo se utiliza el muestreo probabilístico en estadística para extraer una muestra de una población.
El muestreo probabilístico, que suele utilizarse en encuestas de opinión e investigaciones en ciencias sociales, consiste en seleccionar casos al azar de modo que se conozca la probabilidad de que cada integrante de la población sea incluido en la muestra y que dicha probabilidad sea mayor que 0. La probabilidad de selección no tiene por qué ser la misma para todos los integrantes.
Con el muestreo probabilístico, es más probable obtener una muestra muy similar a la población que con el muestreo no probabilístico, en el que el investigador selecciona los casos a su criterio.
Es decir, el muestreo probabilístico se utiliza para obtener una muestra que represente lo mejor posible a la población.
Método para seleccionar una muestra adecuada entre muchas personas
Entre los principales métodos de muestreo probabilístico se encuentran el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados y el muestreo sistemático. En este material se utilizan imágenes y colores para que resulte más fácil entender visualmente en qué consiste cada método.
Conviene prestar especial atención a los colores en las ilustraciones del muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.
Muestreo aleatorio simple
Muestreo probabilístico – Muestreo aleatorio simple
En primer lugar, el muestreo aleatorio simple es el método de muestreo probabilístico más básico y consiste en seleccionar al azar a los integrantes de la población de manera que todos tengan la misma probabilidad de formar parte de la muestra.
Muestreo estratificado
Muestreo probabilístico – Muestreo estratificado
El muestreo estratificado se aplica cuando la población está formada por distintos subgrupos. Se selecciona mediante muestreo aleatorio simple el número de casos que se necesita de cada grupo. (Homogeneidad dentro de los grupos / heterogeneidad entre los grupos)
Por ejemplo, se pueden extraer muestras de distintos grupos religiosos (protestantes, budistas, católicos, entre otros) o seleccionar el número deseado de casos en clubes y asociaciones cuyos integrantes tienen gustos diferentes.
Muestreo por conglomerados
Muestreo probabilístico – Muestreo por conglomerados
El muestreo por conglomerados divide la población en grupos homogéneos entre sí y selecciona grupos enteros como muestra. Los grupos tienen características similares entre sí, pero sus integrantes presentan características distintas dentro de cada grupo. (Heterogeneidad dentro de los grupos / homogeneidad entre los grupos)
Por ejemplo, para estudiar a quienes se preparan para rendir exámenes en el año 3 de secundaria superior, se puede tomar como muestra una clase entera del año 3 del centro educativo A. También se puede seleccionar a una familia entera como muestra para estudiar las relaciones entre padres e hijos.
Muestreo sistemático
Muestreo probabilístico – Muestreo sistemático (muestreo por intervalos)
El muestreo sistemático(muestreo por intervalos) consiste en elegir al azar, como primer elemento de la muestra, el que ocupa la posición «K» en la lista de la población. A partir de ese elemento, se selecciona el resto de la muestra siguiendo un orden y una regla determinados.
En la imagen anterior se ilustra un ejemplo de este método de manera que sea fácil de seguir.
Hasta aquí hemos visto en qué consiste el muestreo probabilístico, habitual en estadística y en la investigación en ciencias sociales. Como los términos y conceptos pueden resultar difíciles de entender al principio, he procurado explicarlos mediante imágenes siempre que ha sido posible.
Con esto concluye el artículo. Espero que este material haya facilitado la comprensión de los métodos de muestreo probabilístico.
