Llamamos población o universo al conjunto de los elementos que van a ser observados en la realización de un experimento. Cada uno de los elementos que componen la población es llamado individuo o unidad estadística.
Los individuos no tienen por qué ser personas, sino que pueden ser objetos cualesquiera. Estos objetos pueden ser simples, como lámparas, automóviles, niños…
Elección del tamaño de muestra para la encuesta
En vez de tomar un censo completo, los procedimientos de muestreo estadístico se han convertido en la herramienta preferida en la mayoría de las situaciones de investigación. Existen tres razones principales para extraer una muestra.
Antes que todo, por lo general, lleva demasiado tiempo realizar un censo completo. En segundo lugar, es demasiado costoso hacer un censo completo. Tercero, es demasiado molesto e ineficiente obtener un conteo completo de la población objeto.
Después que se han determinado las preguntas numéricas y categóricas más esenciales en la encuesta, el tamaño de muestra necesario se basará en la satisfacción de la pregunta con los requerimientos más rigurosos.
TIPOS DE MUESTREO
La distinción fundamental en relación con los procedimientos utilizados para seleccionar muestras dice relación con la probabilidad de seleccionar los elementos que constituirán la muestra. Así, se distingue entre muestreo probabilístico, no probabilístico y cuasi probabilístico.
Los muestreos probabilísticos son estrategias de selección de elementos que se sustentan en el principio de selección aleatoria. En la práctica esto significa que todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida y distinta de 0 de pertenecer a la muestra. La aleatoriedad no es un atributo de una muestra, sino del proceso de selección utilizado.
Existen diversos procedimientos de muestreo probabilístico. Las diferencias tienen que ver con el modo en que se seleccionan los elementos y con la precisión de las estimaciones. Nótese que un diseño muestral puede incluir más de un procedimiento de selección de elementos.
Los muestreos probabilísticos de uso común se reseñan brevemente a continuación.
Muestreo Aleatorio Simple (MAS). Procedimiento de muestreo básico y fundamento de otras estrategias de selección de muestra. Se caracteriza porque la selección se realiza de un listado de la población asignándole igual probabilidad a cada elemento. Además cada muestra tamaño n tiene igual probabilidad de ser seleccionada. Es el prototipo del muestro equiprobable y autoponderado.
Muestreo Estratificado (ME). Procedimiento muestral que se caracteriza por la utilización de información auxiliar para mejorar la eficiencia en la selección de elementos y mejorar la precisión de las estimaciones. La información auxiliar corresponde a variables de estratificación – sexo, región, estado civil - que dividen a la población en estratos. Los estratos son grupos homogéneos de elementos por lo que no es precis seleccionar un número elevado de casos para representar al estrato. Mientras más homogéneo sea el estrato más precisa será la estimación.
Muestreo por Conglomerados (MC). Procedimiento de muestreo que abre un abanico de posibilidades relacionadas con los muestreos por etapas y muestreos complejos. Este procedimiento se caracteriza por constituir unidades de muestreo compuestas por un agregado de elementos. Cada grupo de elementos constituye un conglomerado. Todo conglomerado está constituido por un conjunto de elementos con valores diferentes entre sí en la variable medida para formar conglomerados. Una peculiaridad del muestreo por conglomerados es que no se requiere el listado de todos los elementos de la población para diseñar la muestra.
En una muestra sistemática, los N elementos del marco se dividen en n grupos de k elementos, donde:
K = N
Usted redondea k al entero más cercano. Para seleccionar una muestra sistemática, elija de forma aleatoria el primer elemento a seleccionar de entre los primeros k elementos del marco.
Luego seleccione de los n – 1 elementos restantes tomando cada k-ésimo elemento a partir de todo el marco.
Si el marco se compone de una lista de cheques, recibos o facturas pre numeradas, es más fácil extraer una muestra sistemática que una muestra aleatoria simple. Una muestra sistemática también es un mecanismo muy conveniente para recabar datos de agendas telefónicas, listas de alumnos y artículos consecutivos que salen de una línea de ensamblaje.
Para extraer una muestra sistemática de n = 40 a partir de la población de N = 800 empleados, divida el marco de 800 en 40 grupos de 20 empleados cada uno. Luego seleccione un número aleatorio de los primeros 20 individuos, e incluya cada vigésimo individuo.
