TIPOS DE MUESTREO
Existen
diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en
general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos d
e muestreo probabilísticos y métodos
de muestre
o
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 represent
atividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más
recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes
tipos:
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.
2.
-
Muestreo aleatorio sistemático:
Este procedimiento exige, como el anterior, n
umerar 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 e
stamos
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 un
a representación de los dos
sexos.
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 consi
derar
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 c
on 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,...).