En ocasiones en que no es posible o
conveniente realizar un censo (analizar a todos los elementos de una
población), se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte
representativa de la población.
El muestreo es una herramienta de
la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una
población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha
población.
La muestra debe lograr una
representación adecuada de la población, en la que se reproduzca de la mejor
manera los rasgos esenciales de dicha población que son importantes para la
investigación. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil,
debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, es
decir ejemplificar las características de ésta.
Los errores más comunes que se
pueden cometer son:
Ø Hacer
conclusiones muy generales a partir de la observación de sólo una parte de la
Población, se denomina error de muestreo.
Ø Hacer
conclusiones hacia una Población mucho más grandes de la que originalmente se
tomo la muestra. Error de Inferencia.
En la estadística se usa la palabra
población para referirse no sólo a personas sino a todos los elementos que han
sido escogidos para su estudio y el término muestra se usa para describir una
porción escogida de la población.
TIPOS DE
MUESTREO
Existen diferentes criterios de
clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden
dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos
de muestreo no probabilísticos.
I. Muestreo probabilístico
Los métodos de muestreo
probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad.
Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad
de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas
las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser
seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la
representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más
recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos
los siguientes tipos:
1.1- Muestreo aleatorio 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 generados 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.
Ejemplo: Se pretende determinar la prevalencia de Maedi en una explotación de 250 ovejas: para
ello se deben examinar 61 animales (se
supone una prevalencia del 30% y se desea una precisión del 10% para un nivel
de confianza del 95%): se obtienen 61 números entre el 1 y el 250 de una tabla
de números aleatorios y se sangran los animales correspondientes (en función
del número de crotal o según el orden por el que se hacen pasar por una manga).
Ejemplo: La probabilidad de que una oveja esté infectada de Maedi está directamente relacionada con la edad. En el ejemplo anterior, la explotación tiene el 44% de los animales de menos de 2 años, el 28% de 3-4 años, el 18% de 5-6 y el 10% son animales de más de seis años: el 44% de los 61 animales de la muestra (27 animales) se tomará al azar entre los de 1-2 años, el 28% entre los de 3-4 años y así sucesivamente (17, 11 y 6 animales de los otros tres grupos). Este método evita que por casualidad (por azar) se tomen más individuos de un grupo que de los demás y esto pueda condicionar el resultado.
En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".
El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.
1.2- Muestreo aleatorio
sistemático:
Este procedimiento exige, como el
anterior, numerar todos los elementos de la población, pero 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 ocupa 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.
El riesgo este tipo de
muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que
al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k)
podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos
que estamos seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que
los 5 primeros son varones y los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo
aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o sólo hombres o sólo
mujeres, no podría haber una representación de los dos sexos.
Ejemplo:
En el caso anterior debemos tomar uno de cada cuatro animales (250/61); en
vez de tomar 61 números aleatorios
tomamos sólo uno (entre el uno y el cuatro), por ejemplo el número 3, de modo que tomaremos la oveja
número 3, y a continuación cada cuarto animal
(la 7, la 11, la 15 y así sucesivamente hasta llegar a la 247).
1.3- Muestreo aleatorio estratificado:
Trata de obviar las dificultades
que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir
el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar
categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad
respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la
profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que
se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de
interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato
funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo
aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que
formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son
demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población.
(Tamaño geográfico, sexos, edades,...).
La distribución de la muestra en
función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de
diferentes tipos:
Afijación Simple: A cada
estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales.
Afijación Proporcional: La
distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada
estrato.
Afijación Optima: Se tiene
en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera
la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele
conocer la desviación.
Ejemplo: La probabilidad de que una oveja esté infectada de Maedi está directamente relacionada con la edad. En el ejemplo anterior, la explotación tiene el 44% de los animales de menos de 2 años, el 28% de 3-4 años, el 18% de 5-6 y el 10% son animales de más de seis años: el 44% de los 61 animales de la muestra (27 animales) se tomará al azar entre los de 1-2 años, el 28% entre los de 3-4 años y así sucesivamente (17, 11 y 6 animales de los otros tres grupos). Este método evita que por casualidad (por azar) se tomen más individuos de un grupo que de los demás y esto pueda condicionar el resultado.
1.4- Muestreo aleatorio por
conglomerados:
Los
métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente
los elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los
elementos de la población.
En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".
El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.
Ejemplo: se pretende
determinar la prevalencia de una determinada infección en una comarca: se
dividen las explotaciones en tres grupos en función de su tamaño y se realiza
un muestreo estratificado, en las granjas que forman la muestra se realiza un
muestreo sistemático para elegir los individuos que se analizarán.
Muestreo mixto.
Cuando
la población es compleja, cualquiera de los métodos descritos puede ser difícil
de aplicar, en estos casos se aplica un
muestreo mixto que combina dos o más de los anteriores sobre distintas unidades de la encuesta.
Ejemplo: se pretende determinar la prevalencia
de una determinada infección en una comarca: se dividen las explotaciones en
tres grupos en función de su tamaño y se realiza un muestreo estratificado, en las granjas que
forman la muestra se realiza un muestreo
sistemático para elegir los individuos que se analizarán.
II. Métodos de muestreo no
probabilísticos
A
veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta
excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo
conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones (estimaciones
inferenciales sobre la población), 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. En general se seleccionan a los sujetos
siguiendo determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la
muestra sea representativa.
En
algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten
resolver los problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no
probabilístico, por ejemplo los estudios de caso-control, donde los casos no
son seleccionados aleatoriamente de la población.
Entre
los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación
encontramos:
1.-
Muestreo por cuotas:
También
denominado en ocasiones "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. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo
aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.
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 Gijón. 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.
2.-
Muestreo intencional o de conveniencia:
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.
También
puede ser que el investigador seleccione 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).
3.- 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.
4.- Muestreo Discrecional • A criterio del investigador los elementos son
elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio. Ventajas e
inconvenientes de los distintos tipos de muestreo probabilistico.
CARACTERISTICAS
|
VENTAJAS
|
DESVENTAJAS
|
|
Aleatorio
simple
|
Se selecciona
una muestra de tamaño n de una población de N unidades, cada elemento tiene
una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N.
|
**Sencillo y de fácil comprensión.
**Cálculo rápido de medias y
varianzas.
**Se basa en la teoría estadística, y
por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos
|
Requiere que se
posea de antemano un listado completo de toda la población. Cuando se trabaja
con muestras pequeñas es posible que no represente a la población
adecuadamente.
|
Sistemático
|
**Conseguir un listado de los N elementos de la población
**Determinar tamaño muestral n.
**Definir un intervalo k= N/n.
**Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r= arranque
aleatorio).
**Seleccionar los elementos de la lista.
|
**Fácil de aplicar.
**No siempre es necesario tener un
listado de toda la población.
**Cuando la población está ordenada
siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos
los tipos.
|
**Si la constante de muestreo está
asociada con el fenómeno de interés, las estimaciones obtenidas a partir de
la muestra pueden contener sesgo de selección
|
Estratificado
|
En ciertas
ocasiones resultará conveniente estratificar la muestra según ciertas
variables de interés. Para ello debemos conocer la composición estratificada
de la población objetivo a hacer un muestreo. Una vez calculado el tamaño
muestral apropiado, este se reparte de manera proporcional entre los
distintos estratos definidos en la población usando una simple regla de tres.
|
**Tiende a asegurar que la muestra
represente adecuadamente a la población en función de unas variables
seleccionadas.
**Se obtienen estimaciones más
precisa
**Su objetivo es conseguir una
muestra lo más semejante posible a la población en lo que a la o las
variables estratificadoras se refiere.
|
**Se ha de conocer la distribución en
la población de las variables utilizadas para la estratificación.
|
Conglomerados
|
Se realizan
varias fases de muestreo sucesivas (polietápico)
La necesidad de
listados de las unidades de una etapa se limita a aquellas unidades de
muestreo seleccionadas en la etapa anterior.
|
**Es muy eficiente cuando la
población es muy grande y dispersa.
**No es preciso tener un listado de
toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo.
|
**El error estándar es mayor que en
el muestreo aleatorio simple o estratificado.
**El cálculo del error estándar es
complejo.
|
Fuentes Bibliográficas:
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