Muestreo aleatorio por conglomerados ejemplos
El muestreo por grupos es otro tipo de medida estadística aleatoria. Este método se utiliza cuando hay diferentes subconjuntos de grupos presentes en una población mayor. Estos grupos se conocen como clusters. El muestreo por conglomerados es utilizado habitualmente por grupos y profesionales del marketing.
- Cuando se intenta estudiar la demografía de una ciudad, pueblo o distrito, lo mejor es utilizar el muestreo por conglomerados, debido al gran tamaño de la población.
- El muestreo por conglomerados es un procedimiento de dos pasos. En primer lugar, se selecciona toda la población y se separa en diferentes conglomerados. A continuación, se eligen muestras aleatorias de estos subgrupos. Por ejemplo, a un investigador le puede resultar difícil construir toda la población de clientes de una tienda de comestibles para entrevistarlos. Sin embargo, puede crear un subconjunto aleatorio de tiendas; esto representa el primer paso del proceso.
- El segundo paso consiste en entrevistar a una muestra aleatoria de los clientes de esas tiendas.
Tipos de muestreo por conglomerados
Existen dos tipos de muestreo por conglomerados: el muestreo por conglomerados en una etapa y el muestreo por conglomerados en dos etapas.
- El muestreo de conglomerados en una etapa implica la elección de una muestra aleatoria de conglomerados y la recopilación de datos de cada sujeto dentro de ese conglomerado.
- El muestreo de conglomerados en dos etapas implica la selección aleatoria de múltiples conglomerados y la elección de determinados sujetos al azar dentro de cada conglomerado para formar la muestra final. El muestreo en dos etapas puede considerarse un subconjunto del muestreo en una etapa: el muestreo de determinados elementos de los conglomerados creados.
Ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados
Este método de muestreo puede utilizarse cuando es difícil completar una lista de toda la población, como se ha demostrado en el ejemplo anterior. Se trata de un proceso sencillo y manual que puede ahorrar tiempo y dinero.
De hecho, el uso del muestreo por conglomerados puede ser bastante barato en comparación con otros métodos. Esto se debe a que, por lo general, hay menos costes y gastos asociados, ya que el muestreo por conglomerados requiere la elección de conglomerados seleccionados al azar en lugar de evaluar poblaciones enteras.
Este mismo proceso también permite aumentar el tamaño de la muestra. Como el estadístico sólo elige entre un grupo selecto de conglomerados, puede aumentar el número de sujetos a muestrear dentro de ese conglomerado.
La principal desventaja del muestreo por conglomerados es que hay un mayor error de muestreo asociado, lo que lo hace menos preciso que otros métodos de muestreo. Esto se debe a que los sujetos dentro de un conglomerado tienden a tener características similares, lo que significa que el muestreo por conglomerados no incluye una demografía variada de la población. Esto suele dar lugar a una sobrerrepresentación o infrarrepresentación dentro de un conglomerado y, por lo tanto, puede ser una muestra sesgada.
Ejemplo de muestreo por conglomerados
Por ejemplo, supongamos que se realiza un estudio académico para determinar cuántos empleados de los bancos de inversión tienen un MBA y, de esos MBA, cuántos proceden de escuelas de la Ivy League. Al estadístico le resultaría difícil ir a cada banco de inversión y preguntar a cada uno de los empleados por su formación. Para lograr el objetivo, un estadístico puede emplear el muestreo por grupos.
El primer paso sería formar un grupo de bancos de inversión. En lugar de estudiar todos los bancos de inversión, el estadístico puede optar por estudiar los tres mayores bancos de inversión en función de sus ingresos, formando el primer grupo.
A partir de ahí, en lugar de entrevistar a todos los empleados de los tres bancos de inversión, el estadístico podría formar otro clúster, que incluiría a los empleados de sólo ciertos departamentos, por ejemplo, ventas y negociación o fusiones y adquisiciones.
Este método permite al estadístico reducir el tamaño del muestreo, lo que lo hace más eficiente y rentable, sin dejar de tener una muestra suficientemente variada para calibrar la información que se busca.
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