Estadística inferencial

MUESTREO POR CONGLOMERADOS

El método de muestreo por conglomerados se utiliza cuando la población está agrupada en conglomerados naturales.

Si se supone que los conglomerados son muestra significativa de la variable que se está estudiando, se puede seleccionar algunos conglomerados al azar (todos los conglomerados deben tener las mismas probabilidades de ser seleccionados) y utilizarlos en representación de la población.

Una vez seleccionados los conglomerados, el estudio se simplifica puesto que hay menos individuos en el análisis. El investigador debe elegir si estudiar a todos los sujetos de los conglomerados seleccionados o seleccionar una muestra mediante el método de muestreo aleatorio simple o muestreo sistemático.

Ejemplo: conglomerado geográfico

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En la práctica, el conglomerado más utilizado es el geográfico. Si queremos hacer un estudio en un país, podemos dividir el país en conglomerados como las comunidades, provincias, ciudades, etc.

Supongamos que el Ministerio de Sanidad quiere hacer en su país para ver si un tratamiento ayuda a prevenir el cáncer de colon. Si en los datos históricos se observa que la incidencia y comportamiento del cáncer es parecido en todas las comunidades, podríamos dividir el país en comunidades y seleccionar algunas. Mediante el muestreo por conglomerados se reducen notablemente los individuos a estudiar, lo que implica reducir los costes económicos.

Cuando utilizarlo

• Se utiliza el muestreo por conglomerados cuando los grupos son muy hetereogéneos y no existen muchas diferencias entre conglomerados. Se utiliza el muestreo estratificado cuando los grupos o estratos son muy homogéneos internamente y diferentes entre ellos.
• El inconveniente de este método es que se puede suponer una heterogeneidad que no existe.
  Supongamos que se realiza una encuesta de opinión en diferentes comunidades por las reformas en educación realizadas por el gobierno en el último mes. Se podría deducir que no existirá diferencias significativas en la opinión de las diferentes regiones, pero resulta que en las comunidades más ricas pueden tener una opinión muy diferente a las pobres.

El muestreo no probabilístico (o muestreo no aleatorio) es la técnica de muestreo donde los elementos son elegidos a juicio del investigador. No se conoce la probabilidad con la que se puede seleccionar a cada individuo.

El muestreo no probabilístico se utiliza cuando es imposible o muy difícil obtener la muestra por métodos de muestreo probabilístico.

Las muestras seleccionadas por métodos de muestreo no aleatorios intentan ser representativas bajo los criterios del investigador, pero en ningún caso garantizan la representatividad.

Por ejemplo, imaginemos que se quiere realizar un estudio de los miembros de una secta secreta. De inicio, no se conoce a los miembros de la secta, no se conoce a todos los sujetos y estos tendrán probabilidad cero de estar en la muestra.

Tipos de muestreo no probabilístico

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1. Muestreo por cuotas: se basa en seleccionar la muestra después de dividir la población en grupos o estratos. Los sujetos dentro de cada grupo se eligen por métodos no probabilísticos.
2. Muestreo por conveniencia: consiste en seleccionar a los individuos que convienen al investigador para la muestra. Esta conveniencia se produce porque al investigador le resulta más fácil examinar a estos sujetos, ya sea por proximidad geográfica, por ser sus amigos, etc.
3. Muestreo de bola de nieve (o muestreo por referidos): se realiza sobre poblaciones donde no se conoce a sus individuos o es muy difícil acceder a ellos. Se llama muestreo de bola de nieve porque cada sujeto estudiado propone a otros, produciendo un efecto acumulativo parecido a una bola de nieve.
4. Muestreo casual o accidental: los individuos son elegidos de manera casual, sin ningún juicio previo. Las personas que realizan el estudio eligen un lugar o un medio, y desde ahí realizan el estudio a los individuos de la población que accidentalmente se encuentren a su disposición.
5. Muestreo discrecional (o muestreo por juicio): los sujetos se seleccionan a base del conocimiento y juicio del investigador.