El muestreo aleatorio es un proceso que permite obtener una muestra sobre una población, basada en una determinada probabilidad de elección de los individuos que la conforman. Con el muestreo aleatorio, por tanto, lo que hacemos es plantear un método de elección. Un método que tiene en cuenta diferentes probabilidades, esto lo diferencia de los métodos no aleatorios en que es la subjetividad del investigador la que decide la selección de la muestra.

Es por eso que hoy aprenderemos:
1. Conceptos básicos en el muestreo aleatorio
2. Tamaño de la muestra
3. Tipos de muestreo aleatorio
4. Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio

1. Conceptos básicos en el muestreo aleatorio

En el muestreo existen cuatro conceptos básicos:
  • Elemento: Es el objeto o individuo al cual se toman las mediciones o la información.
  • Población: Es una colección de elementos acerca de los cuales se desea tener cierta información o tomar alguna decisión.
  • Unidades de muestreo: Son las colecciones no traslapadas de elementos de la población que cubren la población completa.
  • Marco: Es la lista de unidades de muestreo.

2. Tamaño de la muestra

El muestreo aleatorio es una metodología propia del muestreo probabilístico, que da la misma posibilidad de ser seleccionado a cada elemento de la población objetivo. Para llevarlo adelante, es importante determinar una muestra proporcional al conjunto que se estudiará, con el fin de evitar un error de muestreo.

En general, para decidir un tamaño de muestra y el método para elegirla, no hay una respuesta única; más bien depende de aspectos como la cantidad y el patrón de variabilidad entre los individuos de la población, así como del objetivo que se persigue.

En conclusión, se tiene que el tamaño de muestra y el método para elegir una muestra que sea representativa depende de la cantidad de variabilidad y del patrón o tipo de variabilidad que se da en la población, ambas en función del problema o decisión a tomar. Por lo que antes de recolectar datos o analizar los existentes, se debe entender muy bien el problema y la población. Además, es necesario tomar en cuenta que todos los procesos tienen variabilidad, por lo que se requieren métodos estadísticos para entender adecuadamente esta variabilidad.

3. Tipos de muestreo aleatorio

Existen varios tipos de muestreo aleatorio, describiremos brevemente los cuatro principales tipos que existen:

Muestreo aleatorio simple:

Es uno de los más utilizados. Consiste en asignar un número aleatorio a la población y, luego, a partir de este, escoger la muestra. Es muy útil en poblaciones con cierta homogeneidad. Por ejemplo, es muy utilizado en geología.

Muestreo estratificado:

En este caso, estamos ante una población que, si bien es heterogénea, se puede separar en grupos homogéneos (sexo, edad, etc.). En cada grupo se realiza una muestra aleatoria simple. Es muy utilizado en ciencias sociales, como la psicología.

Muestreo por conglomerados:

En este caso, el objetivo es crear una serie de bloques o conglomerados. Estos son elegidos al azar de entre toda la población. En este caso, existe una heterogeneidad dentro de ellos, así como una homogeneidad fuera. Las investigaciones de mercado suelen usar este muestreo aleatorio.

Muestreo sistemático:

En este caso, se divide el número de individuos de la población entre los de la muestra que queremos obtener. Después, escogemos uno al azar y vamos contando, utilizando ese valor. Los sujetos elegidos serán los que correspondan a ese recuento. Este tipo reduce el problema de autocorrelación.

4. Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio

Empecemos por conocer sus ventajas:

  • Permite obtener muestras representativas y habilita el uso de la estadística inferencial en el análisis de los datos.
  • Tiende a producir muestras representativas
  • Todas las posibles combinaciones de las unidades de la muestra tienen la misma oportunidad de ser seleccionadas.
  • Suele ser más sencillo de utilizar que otros procedimientos del muestreo probabilístico, y también, de comunicar a otros.
  • Los procedimientos estadísticos necesarios para analizar datos y calcular errores, son más simples que los requeridos por otros tipos de muestreos probabilísticos.

Por otro lado, dentro de las desventajas podemos encontrar:

  • Se requiere conocer el marco de muestreo de elementos de la población objetivo y puede que no exista uno apropiado para la población en cuestión.
  • No se aprovecha del conocimiento que el investigador podría tener de la población.
  • El muestreo aleatorio simple tiende a presentar errores de muestreo más grandes y menor precisión.
  • Puede ocurrir que los encuestados estén muy dispersos, y los costos de la recolección pueden incrementarse frente a otros posibles diseños.
  • Si algunos subgrupos de la población presentan intereses particulares, no pueden ser incluidos con un número representativo en la muestra.