Tipos de Muestreo ~ Es un Informe

Tipos de Muestreo

Uno de los ejes de la investigación científica es el método de muestreo elegido, ya que si la muestra fue seleccionada de una manera incorrecta, correrán riesgo las conclusiones obtenidas.
Por eso, en este artículo describimos los principales tipos de muestreo existentes.

Según Gonzáles de Cruz (2012), en cualquier investigación se pretende que los resultados tengan amplio espectro de aplicación para que se considere que posee valor teórico.
Para lograr esto, es necesario tener en claro quienes formaran parte del grupo a estudiar, es decir, de la población o universo de estudio.
Existen ocasiones en las que no es posible evaluar a toda la población, por eso se toman muestras (a través de un muestreo) o fracciones representativas de la población.
Es importante asegurar que la muestra seleccionada sea representativa de la población, de manera que permita generalizar al universo estudiado los resultados obtenidos en la misma. Para esto se calcula la fracción de muestreo, que es el porcentaje que representa la muestra respecto al universo y se obtiene dividiendo la muestra por el universo[1].

Tipos de Muestreo

Muestreo Probabilístico

Es usado cuando todos y cada uno de los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados[2].

Kerlinger y Lee (2002) definen al muestreo probabilístico como un método que consiste en extraer una muestra de una población, de tal forma que todas las muestras posibles de tamaño fijo tengan la mima probabilidad de ser seleccionados.

Dentro de este método de muestreo se encuentran:

Muestreo aleatorio simple

Se emplea cuando la población es pequeña y no presenta alguna característica cíclica o periódica que reste representatividad a la muestra[3].

Procedimiento[4]:

Se asigna un número a cada individuo de la población.
A través de algún medio mecánico se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.

Muestreo aleatorio estratificado

Se caracteriza por la subdivisión de la población en subgrupos o estratos, debido a que cada uno presenta gran homogeneidad respecto a alguna variable (por ejemplo, sexo, edad, profesión, etc.).

Como exige un conocimiento detallado de la población, suele reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra.

La distribución de la muestra en los estratos se denomina afijación, que puede ser de tres maneras[5]:

Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muestrales.
Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato.
Afijación Óptima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica.

Muestreo aleatorio por conglomerado

Este tipo de muestreo se usa en particular cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que conforman el universo y resulta muy complejo elaborarla.

Se le denomina así debido a que en la selección de la muestra en lugar de escoger cada unidad se procede a tomas los subgrupos o conjuntos de unidades, a los que se llama "conglomerados".

Procedimiento:

Se definen los conglomerados,
Se seleccionan los subconjuntos a estudiar (o sea que se realiza un muestreo de conglomerados);
Se arma el listado de las unidades que componen cada conglomerado,
Se seleccionan las unidades que integrarán la muestra, siguiendo algunos de los métodos aleatorios indicados.

Se estima que las inferencias que se hacen en una muestra conglomerada no son tan confiables como las que se obtienen de un estudio hecho por muestreo aleatorio[1].

Muestro aleatorio sistemático

Es similar al aleatorio simple, en donde cada unidad del universo tiene igual probabilidad de ser seleccionada, variando el proceso de selección de la muestra.
En lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k = N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k [4].

Muestreo No Probabilístico

No sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos[4].

Se caracteriza porque el investigador selecciona su muestra siguiendo algunos criterios identificados para los fines del estudio que le interesa realizar.

Se aplica en estudios experimentales o estudios de "casos", ya que en éstos se decide generalmente estudiar algunos fenómenos en particular, siendo necesario que toda la muestra reúna las características que el investigador considera pertinentes para observar el fenómeno en estudio[1].

Muestreo por cuotas o accidental

Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más “representativos” o “adecuados” para los fines de la investigación.

En este tipo de muestreo se fijan unas “cuotas” que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en una determinada región. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.

Muestreo intencional

Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras “representativas” mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.

Muestreo casual o incidental

Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos). Un caso particular es el de los voluntarios.

Bola de nieve

Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones “marginales”, delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.

Elementos a considerar al definir la muestra

Definir la población, tamaño y elementos que la componen.
Determinar la unidad de observación, la unidad muestral y sus características.
Determinar aquella información necesaria para hacer la selección de la muestra.
Definir el tamaño de la muestra.
Definir el método de selección de la muestra.
Definir los procedimientos que deben seguirse para la selección de la muestra.

Unidad de observación: es el individuo u elemento objeto de estudio.