18. Técnicas de muestreo | Metodología de la investigación científica

Summary

El video aborda las técnicas de muestreo en investigación, diferenciando entre muestreo aleatorio y no aleatorio. Se profundiza en cuatro métodos de muestreo aleatorio: el muestreo aleatorio simple, que es el más rápido y preciso; el muestreo sistemático, que se basa en intervalos de salto; el muestreo aleatorio estratificado, que busca representar adecuadamente los grupos dentro de una población; y el muestreo por conglomerados, que se utiliza en poblaciones dispersas. Cada técnica tiene sus ventajas y aplicaciones específicas, dependiendo de la disponibilidad de datos y el tipo de estudio que se realice.

Takeaways

• 😀 Las técnicas de muestreo se aplican después de calcular el tamaño de la muestra y deben realizarse aleatoriamente.
• 😀 El muestreo aleatorio es uno de los métodos de selección de muestras que incorpora el azar en el proceso.
• 😀 Existen dos tipos principales de muestreo: no aleatorio y aleatorio, siendo este último más representativo.
• 😀 Cuatro técnicas de muestreo aleatorio: muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo aleatorio estratificado y muestreo por conglomerados.
• 😀 El muestreo aleatorio simple tiene la misma probabilidad para cada elemento de conformar la muestra.
• 😀 El muestreo sistemático utiliza un intervalo de salto para seleccionar elementos de una población sin necesidad de tener un marco muestral completo.
• 😀 En el muestreo aleatorio estratificado, se crean grupos homogéneos dentro de cada estrato, pero heterogéneos entre sí, para asegurar la representación de cada grupo.
• 😀 La afijación proporcional en el muestreo estratificado se refiere a distribuir elementos en función de su proporción en la población.
• 😀 En el muestreo por conglomerados, se identifican grupos o clusters que tienen variabilidad interna similar a la de la población.
• 😀 El muestreo por conglomerados es útil cuando las unidades de estudio están dispersas, ya que permite estudiar solo algunos conglomerados representativos.

Q & A

¿Qué es el muestreo aleatorio y por qué se considera importante en la selección de muestras?

El muestreo aleatorio es un proceso en el que los elementos de la población son seleccionados de forma aleatoria, lo que asegura que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido. Es importante porque permite que la muestra sea representativa de la población, reduciendo sesgos en los resultados.

¿Cuál es la diferencia entre el muestreo aleatorio simple y el muestreo aleatorio estratificado?

El muestreo aleatorio simple selecciona a los elementos de manera totalmente aleatoria sin tener en cuenta subgrupos dentro de la población. En contraste, el muestreo aleatorio estratificado divide la población en grupos homogéneos (estratos) según una variable de interés y luego selecciona aleatoriamente dentro de cada estrato para asegurar que todos los subgrupos estén representados adecuadamente.

¿En qué consiste el muestreo sistemático y cómo se determina el intervalo de salto?

El muestreo sistemático consiste en seleccionar elementos a partir de un marco muestral utilizando un intervalo de salto determinado previamente. El intervalo de salto se establece dividiendo el tamaño total de la población entre el tamaño deseado de la muestra, y se seleccionan elementos en intervalos regulares (por ejemplo, cada 6 elementos).

¿Qué características debe tener un muestreo por conglomerados?

El muestreo por conglomerados se basa en la identificación de grupos o conglomerados de elementos que son homogéneos entre sí, pero heterogéneos respecto a la población. Es eficiente cuando los elementos de estudio están muy dispersos, y solo es necesario estudiar algunos de estos conglomerados para obtener resultados representativos.

¿Por qué el muestreo aleatorio estratificado es útil para asegurar la representación de subgrupos?

El muestreo aleatorio estratificado es útil porque garantiza que cada subgrupo de la población esté representado en la muestra, lo cual es importante cuando los subgrupos tienen características distintas que podrían influir en los resultados. Por ejemplo, en un estudio sobre métodos anticonceptivos, se podría estratificar la muestra por género para asegurar que haya una representación adecuada de hombres y mujeres.

¿Cómo se realiza el cálculo de la probabilidad en el muestreo aleatorio simple?

En el muestreo aleatorio simple, la probabilidad de que un elemento sea seleccionado es igual a la fracción del tamaño de la muestra sobre el tamaño total de la población. Por ejemplo, si se desea una muestra de 200 elementos de una población de 1000, la probabilidad de seleccionar un elemento es 200/1000, o 0.2 (20%).

¿Qué es el marco muestral y por qué es necesario en algunos métodos de muestreo?

El marco muestral es una lista completa de todas las unidades que conforman la población de estudio. Es necesario en métodos como el muestreo aleatorio simple, ya que se requiere un listado completo para seleccionar los elementos de manera aleatoria. Sin embargo, no siempre se dispone de este marco en estudios prácticos.

¿Qué ventajas ofrece el muestreo aleatorio simple respecto a otros métodos?

El muestreo aleatorio simple es rápido, fácil de ejecutar y produce resultados exactos cuando se tiene un marco muestral adecuado. Además, existen programas de software que pueden automatizar el proceso, lo que facilita la selección aleatoria y la obtención de muestras representativas.

¿Qué significa la afijación proporcional en el muestreo estratificado?

La afijación proporcional es una técnica dentro del muestreo estratificado en la que los elementos de cada estrato son seleccionados de acuerdo con su proporción en la población. Por ejemplo, si en una población de estudiantes de enfermería hay 10% de hombres y 90% de mujeres, la muestra debe reflejar esa misma proporción.

¿Por qué el muestreo por conglomerados es eficiente cuando las unidades de estudio están dispersas?

El muestreo por conglomerados es eficiente cuando las unidades de estudio están muy dispersas porque permite reducir el costo y esfuerzo del estudio al seleccionar solo un número limitado de conglomerados, los cuales son representativos de la variabilidad de toda la población, en lugar de estudiar a todos los elementos individualmente.