Muestreo probabilistico

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Muestreo probabilistico
En un estudio estadístico, no siempre es posible acceder a los datos de todos los casos. Por ello, lo más práctico es incluir una parte de toda la población, denominada muestra. Al realizar el muestreo, debemos definir algunos términos relevantes. En primer lugar, la población objetivo incluye todo el conjunto de elementos que nos interesan teóricamente. Debemos distinguir la población objetivo de la población de estudio, a veces también llamada población de muestra, que es un subconjunto de la población objetivo que podemos obtener. El muestreo es esencialmente el proceso de selección de una muestra de la población de estudio. Un requisito importante es que la muestra debe ser representativa de la población, en la medida de lo posible, para poder generalizar las características de toda la población.

Muestreo probabilistico

El Muestreo Aleatorio Simple (MSA) es el método más sencillo para muestrear una población, que es simplemente una colección de elementos. Si comprueba la definición de Muestreo Aleatorio Simple, probablemente encontrará esto en alguna parte:
El muestreo aleatorio simple garantiza que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado

No es totalmente erróneo, pero depende de la forma del proceso de extracción:

  • SRS con Reemplazo: todas las unidades de la población tendrán la misma probabilidad de ser seleccionadas 1/N. Por ejemplo, consideremos una urna que contiene 4 bolas rojas y dos negras. En la primera extracción, la bola roja se extrae al azar de la urna. Todas las bolas tendrán siempre 1/6 de probabilidad de ser muestreadas.
  • SRS SIN REEMPLAZO: En la primera extracción, cada una de las unidades de la población tendrá una probabilidad de selección igual 1/N. En la segunda extracción, las N-1 unidades restantes tendrán una probabilidad de selección igual a 1/(N-1).

Ventajas:

  • Es sencillo y no utiliza información auxiliar sobre la población
  • la selección es aleatoria y, por tanto, se favorece a cualquier unidad
  • la muestra es representativa

Desventajas:

  • la elección del elemento es completamente aleatoria
  • es necesaria una lista completa de las unidades de la población
  • requiere mucho tiempo y dinero

Muestreo sistemático

El Muestreo Sistemático se puede resumir en dos pasos:

Calcular el intervalo de muestreo k=N/n. En la ilustración, tenemos 9 sonrisas y queremos obtener una muestra de 3 unidades, entonces N=9, n=3 y k=9/3=3.

Seleccione un número entero aleatorio r entre 1 y k: 1≤r≤k. En el ejemplo, he seleccionado al azar r=2, donde 1≤r≤3.

Una vez seleccionada la primera unidad, tomamos cada uno de los siguientes k elementos para construir la muestra: r, r+k,r+2k,…,r+(n-1)k.

Ventajas:

  • la selección aleatoria se aplica sólo al primer elemento, mientras que el resto de los elementos seleccionados dependen de la posición del primer elemento y de un intervalo fijo en el que se eligen los elementos.

Desventajas:

  • si la lista de los elementos de la población presenta un orden determinado, se corre el riesgo de obtener una muestra no representativa

Vídeos de Muestreo probabilistico

https://www.youtube.com/watch?v=o3FlcVm6D_I

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