Conceptos clave de muestreo y estadística

Definiciones fundamentales

  • Población: Se denomina población a un conjunto finito o infinito de unidades (individuos o elementos) de los cuales se desea obtener información. Las unidades de la población pueden ser familias, empresas, personas, etc.
  • Población infinita: Cuando el número de elementos que forman la población es muy grande. Por ejemplo, los habitantes de un país.
  • Población finita: Aquella población que está formada por un número limitado de elementos. Por ejemplo, los alumnos de un instituto.
  • Unidades de la muestra: Son los elementos que se encuentran disponibles para su selección.
  • Marco: Conjunto de unidades muestrales elegidas en cada etapa del proceso de muestreo.
  • Muestra: Es un subconjunto de los elementos de una población.
  • Método de muestreo: Procedimiento utilizado para seleccionar de forma representativa las unidades muestrales.
  • Censo: Cuando la información se recoge de todos los elementos de la población.
  • Tamaño de la muestra: Número de unidades muestrales que componen una muestra.
  • Error de muestreo: Error cometido, admitido y controlado al generalizar los resultados de una muestra obtenida aleatoriamente a la población total.
  • Error no muestral: Error ajeno al proceso de muestreo, difícil de acotar y motivado principalmente por una elevada tasa de no respuesta, errores de diseño en el cuestionario, etc.
  • Dispersión: Medida estadística que mide la variación de la opinión del colectivo estudiado respecto al valor central.
  • Inferencia estadística: Proceso de estimación de los resultados obtenidos en la muestra a toda la población.
  • Estimador: Valor muestral utilizado para inferir un valor poblacional.
  • Intervalo de confianza: Intervalo con una determinada probabilidad de incluir el valor poblacional.
  • Nivel de confianza: Probabilidad de obtener un intervalo de confianza que contenga el verdadero valor del parámetro poblacional. Por ejemplo, con un nivel de confianza del 95%, de 100 veces que se repita el proceso de muestreo, 95 de ellas la estimación será correcta.
  • Errores de muestreo: Cualquier muestreo conlleva algún tipo de error, debido a que no se estudia toda la población, sino una parte de ella (la muestra). (Error muestral = Error matemático)

Tipos de muestreo

Muestreo no probabilístico (no aleatorio)

En él, las unidades no se seleccionan al azar, sino que son elegidas por personas.

Características

  • La selección de la muestra no se hace por azar, no es aleatoria, sino que se basa, en parte, en el juicio del entrevistador o del responsable de la investigación.
  • No se basa en ninguna teoría de la probabilidad y, por lo tanto, no es posible acotar el error ni la confianza de las estimaciones; no se van a poder cuantificar.

Tipos de muestreos no aleatorios

  • De conveniencia: Los elementos de la muestra se seleccionan por su facilidad de acceso.
  • De criterio personal: Los elementos de la muestra se seleccionan según el criterio del entrevistador o algún experto.
  • Bola de nieve: Se elige un primer entrevistado al azar, y después de ser entrevistado se le pide que identifique a uno o varios individuos con las mismas características, que serán los próximos entrevistados, así hasta tener una muestra del tamaño deseado.
  • Por cuotas: El investigador fija las características que considera representativas de la población (la divide en estratos), por ejemplo: edad, sexo, nivel de estudios, etc., y determina qué cantidad de personas han de ser entrevistadas de cada estrato por criterio personal.

Muestreo probabilístico (aleatorio)

En él, las unidades se seleccionan mediante un proceso aleatorio.

Características

  • La selección de la muestra se hace por azar, aleatoriamente.
  • Cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido.
  • Se puede conocer el error y la confianza.
  • Es más caro que el no probabilístico.

Tipos de muestreos aleatorios

  • Muestreo Aleatorio Simple (M.A.S.): Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.
  • Muestreo sistemático: Consiste en distribuir la muestra a lo largo de la lista de los elementos de la población siguiendo un sistema o modelo. La muestra se selecciona mediante intervalos determinados a partir de un primer elemento elegido aleatoriamente.
  • Muestreo estratificado: Se aplica cuando la población puede dividirse en grupos homogéneos llamados estratos (por edad, renta, etc.). Se determina el número de elementos de cada grupo que debe formar la muestra, fijando algún criterio proporcional a la población de cada estrato, o teniendo en cuenta la dispersión, etc.
  • Muestreo por conglomerados: La población se divide en grupos heterogéneos. Cada uno recibe el nombre de conglomerado. Se trata de seleccionar aleatoriamente un número determinado de conglomerados, y los elementos de estos conglomerados formarán la muestra.
  • Muestreo por etapas: Consiste en muestrear conglomerados sucesivamente hasta llegar a la unidad muestral última.