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Muestras

Tipos y tamaño de muestras

Tipos de Muestra


Muestra aleatoria

En una muestra aleatoria los miembros de la población se seleccionan de forma que cada miembro individual tenga la misma posibilidad de ser elegido.

Muestra aleatoria simple

Una muestra aleatoria simple de n sujetos se selecciona de manera que cada posible muestra del mismo tamaño n tenga la misma posibilidad de ser elegida.

Muestra probabilistica

Una muestra probabilística implica seleccionar miembros de una población de forma que cada miembro tenga una posibilidad conocida (aunque no necesariamente la misma) de ser elegido.


Tipos de Muestreo

Muestreo Sistemático

En el muestreo sistemático, elegimos algún punto de partida y luego seleccionamos cada

k-ésimo (por ejemplo, cada quincuagésimo) elemento en la población.

Muestreo por conveniencia

En el muestreo de conveniencia, simplemente se utilizan resultados que sean muy fáciles de obtener.

Muestreo estratificado

En el muestreo estratificado subdividimos a la población en al menos dos subgrupos (o estratos) diferentes, de manera que los sujetos que pertenecen al mismo subgrupo compartan las mismas características (como el género o la categoría de edad), y luego obtenemos una muestra de cada subgrupo (o estrato).

  • En este tipo de muestreo se usa una muestra de los miembros de todos los estratos.

  • Este muestreo no provee muestras aleatoriaes simples.

Muestreo por conglomerado

En el muestreo por conglomerados primero dividimos el área de la población en secciones (o conglomerados), y luego elegimos al azar algunos de estos conglomerados, y después

elegimos a todos los miembros de los conglomerados seleccionados.

  • En este tipo de muestreo se usa a todos los miembros de un conglomerado como muestra.

  • Este muestreo no provee muestras aleatorias simples.

Muestreo de etapas múltiples 

Resulta de la combinación de los tipos de muestreo anteriores. Los encuestadores profesionales y los investigadores gubernamentales a menudo recolectan datos utilizando cierta combinación de los cinco métodos. Un diseño de muestreo de etapas múltiples implica la selección de una muestra en diferentes pasos, los cuales suelen incluir distintos

procedimientos de muestreo. Consideremos las estadísticas gubernamentales sobre

el desempleo que se obtienen de hogares encuestados. No es práctico hacer visitas personales a cada miembro de una muestra aleatoria simple, ya que los hogares

individuales están distribuidos por todo el país.

Sería demasiado costoso en tiempo y en dinero encuestar a cada miembro de una muestra aleatoria simple. En cambio, el U.S. Census Bureau y el Bureau of Labor Statistics se combinan para realizar una encuesta llamada Current Population Survey, que se utiliza para obtener datos que describen factores tales como la tasa de desempleo, la matrícula de universidades y los salarios semanales. La encuesta incorpora un diseño de etapas

múltiples, que se describe de manera general a continuación:

  1. Todo el país (Estados Unidos) se divide en 2007 regiones diferentes llamadas unidades muestrales primarias (UMP). Las unidades muestrales primarias son áreas metropolitanas, grandes condados o grupos de condados mas pequeños.

  2. En cada uno de los 50 estados, se selecciona una muestra de unidades muestrales primarias. Para la Current Population Survey se utilizan 792 de las unidades muestrales primarias. (Se usan las 432 unidades muestrales primarias de las poblaciones más grandes, y se seleccionan al azar 360 unidades muestrales primarias de las 1575 restantes).

  3. Cada una de las 792 unidades muestrales primarias elegidas se divide en bloques, y se utiliza un muestreo estratificado para seleccionar una muestra de bloques.

  4. En cada bloque seleccionado, se identifican conglomerados de hogares cercanos entre sí. Los conglomerados se eligen al azar, y se entrevista a todos los hogarde los conglomerados elegidos.

Observe que este diseño de muestreo de etapas múltiples incluye los muestreos

aleatorio, estratificado y por conglomerados en diferentes etapas. El resultado final es un diseño de muestreo complejo; no obstante, es mucho más práctico y menos costoso que utilizar un diseño más sencillo, como el muestreo aleatorio simple.

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