Muestreo aleatorio simple fórmula
El muestreo aleatorio simple se utiliza normalmente cuando se sabe poco sobre la población de participantes. Los investigadores también tienen que asegurarse de que disponen de un método para ponerse en contacto con cada uno de los participantes para poder trabajar con un tamaño de población real. Esto conlleva una serie de ventajas y desventajas a tener en cuenta.
Ventajas del muestreo aleatorio simple
Esta técnica de muestreo puede proporcionar algunas grandes ventajas.
- Los participantes tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados. Como el método de selección utilizado da a cada participante una oportunidad justa, la muestra resultante es imparcial y no se ve afectada por el equipo de investigación.
- Es perfecta para los experimentos a ciegas.
- Esta técnica también proporciona resultados aleatorios a partir de un conjunto mayor. La muestra resultante, más pequeña, debería ser representativa de toda la población de participantes, lo que significa que no es necesario segmentar más para afinar los grupos.
- Por último, este método es barato, rápido y fácil de llevar a cabo, por lo que es ideal cuando se desea iniciar rápidamente el proyecto de investigación.
Desventajas del muestreo aleatorio simple
Puede haber casos en los que la selección aleatoria no dé lugar a una muestra verdaderamente aleatoria. Los errores de muestreo pueden hacer que se seleccionen participantes similares, con lo que la muestra final no refleja la población total.
Esto no proporciona ningún control para que el investigador pueda influir en los resultados sin añadir un sesgo. En estos casos, repetir el proceso de selección es la forma más justa de resolver el problema.
Definición de muestreo aleatorio
El muestreo aleatorio es un método que consiste en elegir una muestra de observaciones de una población para hacer suposiciones sobre la población. También se denomina muestreo probabilístico. La contrapartida de este muestreo es el muestreo no probabilístico o no aleatorio. Los principales tipos de este muestreo son el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados y el muestreo polietápico. En los métodos de muestreo, las muestras que no son arbitrarias suelen denominarse muestras de conveniencia.
- Métodos de muestreo
- Población y muestra
- Probabilidad
- Espacio muestral
La característica principal del muestreo probabilístico es que la elección de las observaciones debe producirse de forma «aleatoria», de manera que no difieran de forma significativa de las observaciones no muestreadas. Aquí suponemos que los experimentos estadísticos contienen datos que se recogen mediante un muestreo aleatorio.
Tipo de muestreo aleatorio
El método de muestreo aleatorio utiliza algún tipo de elección al azar. En este método, todos los individuos adecuados tienen la posibilidad de elegir la muestra de todo el espacio muestral. Es un método que requiere mucho tiempo y es caro. La ventaja de utilizar el muestreo probabilístico es que garantiza que la muestra debe representar a la población. Existen cuatro tipos principales de este método de muestreo, que son
- aleatorio simple
- sistemático
- estratificado
- agrupado
A continuación, vamos a analizar sus tipos uno por uno.
- Muestreo aleatorio simple
En este método de muestreo, cada elemento de la población tiene una posibilidad igual y probable de ser seleccionado en la muestra (por ejemplo, cada miembro de un grupo está marcado con un número específico). Como la selección del elemento depende completamente de la posibilidad, este método se denomina «Método de selección por azar». Además, el tamaño de la muestra es grande y el elemento se selecciona al azar. Por lo tanto, se conoce como «Muestreo representativo». - Muestreo aleatorio sistemático
En este método, los ítems se eligen de la población de destino eligiendo el punto de selección aleatoria y escogiendo los otros métodos después de un período de muestreo fijo. Es igual a la relación entre el tamaño de la población total y el tamaño de la población requerida. - Muestreo aleatorio estratificado
En este método de muestreo, una población se divide en subgrupos para obtener una muestra aleatoria simple de cada grupo y completar el proceso de muestreo (por ejemplo, el número de niñas en una clase de 50 fuerzas). Estos pequeños grupos se denominan estratos. El pequeño grupo se crea en función de algunas características de la población. Tras dividir la población en grupos más pequeños, el investigador selecciona la muestra de forma aleatoria. - Muestreo por conglomerados
El muestreo por conglomerados es similar al muestreo estratificado, además la población se divide en un gran número de subgrupos (por ejemplo, cientos de miles de estratos o subgrupos). A continuación, se eligen al azar algunos de estos subgrupos y se reúnen muestras aleatorias simples dentro de estos subgrupos. Estos subgrupos se conocen como clusters. Se utiliza básicamente para reducir el coste de la recopilación de datos.
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