Muestreo aleatorio simple
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Muestreo aleatorio simple.Es un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo y a cada posible muestra de un tamaño determinado, la misma probabilidad de ser seleccionado.
Sumario
Definición
El muestreo aleatorio simple es una técnica de muestreo en la que todos los elementos que forman el universo - y que por lo tanto están incluidos en el marco muestral - tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados para la muestra. El proceso de muestreo que emplea esta técnica es equivalente a hacer un sorteo entre los individuos del universo.
Pasos para seleccionar una muestra aleatoria simple
- Definir la población objetivo.
- Identificar un marco de muestreo actual de la población objetivo o desarrolla uno nuevo.
- Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, cobertura múltiple y la agrupación, y haz los ajustes que consideres necesarios.
- Asignar un número único a cada elemento de la trama.
- Determinar el tamaño de la muestra.
- Seleccionar al azar el número específico de elementos de la población.
Cómo proceder para seleccionar
Para seleccionar el número de elementos de la población puedes recurrir al método de lotería, una tabla de [números aleatorios]] y los números generados de forma aleatoria mediante un programa de computadora, es decir, al azar.
El método de lotería sólo funciona bien con pequeñas poblaciones de la muestra, es poco práctico para su uso con poblaciones más grandes. Un ejemplo del uso del método de lotería sería la selección de una muestra aleatoria de entre un grupo de 100 miembros. Se ponen todos los nombres en un recipiente y se van sacando uno por uno hasta tener el tamaño suficiente de la [muestra.
Al utilizar el sistema de sorteo, los números que representa cada elemento de la población objetivo son colocadas en chips (es decir, tarjetas, papel u otros objetos). Los chips se colocan entonces en un recipiente y se mezclan. A continuación, a ciegas se seleccionan las fichas desde el recipiente hasta que se haya obtenido el tamaño de muestra deseado. Las desventajas de este método de selección es que consume mucho tiempo, y se limita a poblaciones pequeñas.
El uso de números aleatorios, un método alternativo implica también la numeración de miembros de la población de 1 a N. Luego, el tamaño de muestra de n tiene que ser determinada por selección de los números al azar. El uso de la tabla de números aleatorios similar a la que aparece a continuación puede ayudar en gran medida con la aplicación de esta técnica de muestreo.
En una tabla de números aleatorios no se sigue un patrón particular. Pueden ser leídos de cualquier manera, es decir, horizontal, vertical, diagonal, hacia delante o hacia atrás. El número de dígitos que se utiliza debe corresponder al tamaño total de la población objetivo. Los números que el investigador encuentra que no concuerdan con los números asignados a elementos de la población objetivo son ignorados. Este proceso de la tabla de números aleatorios es un proceso tedioso, consume tiempo, y no se recomienda para grandes poblaciones. En su lugar, se pueden utilizar softwares estadísticos u hojas de cálculo para generar números aleatorios. Los elementos de las poblaciones cuyos números asignados coinciden con los números generados por el software son incluido en la muestra. Se puede seleccionar un número de una tabla de números aleatorios para usarlo como el número de partida para el procedimiento.
Subtipos de muestreo aleatorio simple
Hay dos tipos de muestreo aleatorio simple: el muestreo con reemplazo y sin reemplazo.
Muestreo con reemplazo
Ee el muestreo con que después de que un elemento ha sido seleccionado de entre el marco de la muestra se devuelve y es elegible para ser seleccionado de nuevo.
Muestreo sin reemplazo
Es el muestreo que después de que un elemento se selecciona del marco de la muestra, se retira de la población y no regresa a la base del muestreo.
Este tipo de muestreo suele ser más eficiente pues no permite que el mismo elemento de la población entre a la muestra más de una vez.
Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple
Ventajas
- Tiende a producir muestras representativas y permite el uso de la estadística inferencial en el analisis de datos recogidos.
- Cada selección es independiente de otras selecciones; Todas las combinaciones posibles de unidades de muestreo tienen la misma oportunidad de ser seleccionadas. En el muestreo sistemático, las posibilidades de ser seleccionado no son independientes entre sí.
- En general, es más fácil que otros procedimientos de muestreo probabilístico (tales como el muestreo por conglomerados) de comprender y comunicar a otros.
- Los procedimientos estadísticos requeridos para analizar los datos y calcular los errores son más fáciles que los requeridos en otros procedimientos de muestreo probabilístico.
Desventajas
- Se requiere un marco de muestreo de elementos de la población objetivo. Un marco de muestreo apropiado puede que no exista para la población que se dirige, y puede que no sea factible o práctico construir uno. En este caso el [muestreo por conglomerados] no requiere de una toma de muestra de los elementos de la población objetivo.
- Tiende a tener errores de muestreo más grandes y menos precisión de muestreo estratificado del mismo tamaño de la muestra.
- Los encuestados pueden estar muy dispersos, por tanto, los costos de la recolección de datos pueden ser superiores a las de otros diseños de la muestra de probabilidad, como el muestreo por conglomerados.
- Puede no producir un número suficiente de elementos de pequeños subgrupos. Esto no haría de un muestreo aleatorio simple un buen opción para los estudios que requieren un análisis comparativo de las categorías pequeñas de una población con categorías mucho más amplias de la población.
Fortalezas y debilidades del muestreo aleatorio simple
Fortalezas y debilidades del muestreo aleatorio simple
Fortalezas
- Cada combinación posible de muestreo tiene igual probabilidad de ser seleccionado.
- Más fácil de entender y comunicar a otros.
- Tiende a producir muestras representativas.
- Los procedimientos estadísticos necesarios para analizar errores de datos y de software de estadísticas son más fáciles.
Debilidades
- No se aprovecha del conocimiento que el investigador podría tener de la población.
- Puede tener errores de muestreo más grandes y menos precisión que otros diseños de muestreo probabilístico *con el mismo tamaño de la muestra.
- Si subgrupos de la población tienen intereses particulares no pueden ser incluidos con un número suficiente en la muestra.
- Si la población está muy dispersa, los costos por recolección de datos pueden ser más altos que los de otros diseños de la muestra de probabilidad.
