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Muestreo probabilístico

Muestreo probabilistico
Cuando compras cosas, siempre se venden dentro de un rango de precios. Pongamos el ejemplo de tu par de vaqueros favorito. La tienda en la que los compraste probablemente tenía una gama de colores, una gama de ajustes, una gama de tallas y una gama de precios. Esta gama suele permitirnos tomar una decisión más informada sobre lo que queremos comprar exactamente, en este caso unos vaqueros. La gama suele definirse con un valor superior y un valor inferior y se refiere a todas las unidades entre esos valores.

Muestreo probabilístico

El muestreo probabilístico se basa en el hecho de que cada miembro de una población tiene una probabilidad conocida e igual de ser seleccionado. Por ejemplo, si tuviéramos una población de 100 personas, cada persona tendría una probabilidad de 1 sobre 100 de ser elegida. Con el muestreo no probabilístico, esas probabilidades no son iguales. Por ejemplo, una persona puede tener más posibilidades de ser elegida si vive cerca del investigador o tiene acceso a un ordenador. El muestreo probabilístico le ofrece la mejor oportunidad de crear una muestra que sea realmente representativa de la población.

Como regla general, el tamaño de la muestra debe ser superior a 30 personas. Si la muestra es pequeña, es posible que tenga que probar una de las técnicas de muestreo no probabilístico.

Tipos de muestreo probabilístico

  • El muestreo aleatorio simple es un método completamente aleatorio de selección de sujetos. Puede incluir la asignación de números a todos los sujetos y el uso de un generador de números aleatorios para elegirlos. Los experimentos clásicos con bolas y urnas son otro ejemplo de este proceso (suponiendo que las bolas estén suficientemente mezcladas). Los miembros cuyos números se eligen se incluyen en la muestra.
  • El muestreo aleatorio estratificado consiste en dividir a los sujetos en grupos mutuamente excluyentes y luego utilizar el muestreo aleatorio simple para elegir a los miembros de los grupos.
  • El muestreo sistemático consiste en elegir a cada "enésimo" participante de una lista completa. Por ejemplo, se puede elegir a una de cada diez personas de la lista.
  • El muestreo aleatorio por grupos es una forma de seleccionar aleatoriamente a los participantes de una lista que es demasiado grande para el muestreo aleatorio simple. Por ejemplo, si se quisiera elegir a 1.000 participantes de toda la población de EE.UU., probablemente sería imposible conseguir una lista completa de todos. En su lugar, el investigador selecciona al azar zonas (por ejemplo, ciudades o condados) y selecciona al azar dentro de esos límites.
  • El muestreo aleatorio multietapa utiliza una combinación de técnicas.
Leer  Intervalo de confianza

Ventajas y desventajas

Cada método de muestreo probabilístico tiene sus propias ventajas y desventajas. En general, el muestreo probabilístico minimiza el riesgo de sesgo sistemático. Esto significa que se reduce el riesgo de sobrerrepresentación o infrarrepresentación, lo que garantiza que los resultados son representativos de la población.

El uso del muestreo probabilístico también significa que puede utilizar técnicas estadísticas como los intervalos de confianza y los márgenes de error para validar sus resultados.

Ventajas

  • Muestreo por conglomerados: comodidad y facilidad de uso.
  • Muestreo aleatorio simple: crea muestras muy representativas de la población.
  • Muestreo aleatorio estratificado: crea estratos o capas altamente representativos de los estratos o capas de la población.
  • Muestreo sistemático: crea muestras altamente representativas de la población, sin necesidad de un generador de números aleatorios.

Desventajas

  • Muestreo por conglomerados: puede no funcionar bien si los miembros de la unidad no son homogéneos (es decir, si son diferentes entre sí).
  • Muestreo aleatorio simple: es tedioso y requiere mucho tiempo, sobre todo cuando se generan muestras más grandes.
  • Muestreo aleatorio estratificado: tedioso y lento, especialmente cuando se crean muestras más grandes.

Vídeos de Muestreo probabilístico

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

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