Los Muestreos Probabilísticos

Los muestreos normalmente probabilísticos son: el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado, por conglomerados, a estadios múltiples y por áreas.

El muestreo aleatorio simple exige la existencia de un marco muestral y la asignación a cada unidad de un número de identificación para proceder a la extracción aleatoria de los integrantes de la muestra. Lo habitual es que se efectúe sin reemplazamiento. Se trata de que todas las unidades de la población de referencia tengan la misma probabilidad de ser incluidas en la muestra.
Las ventajas del muestreo aleatorio simple son la facilidad de los cálculos estadísticos y la elevada probabilidad de lograr equiparar las características de la muestra con las de la población. Entre las desventajas cabe destacar la monotonía que supone en muestras elevadas y el hecho de que requiera listar y enumerar a las unidades de la población.

El muestreo aleatorio sistemático difiere del anterior muestreo en que sólo la primera unidad de la muestra se elige al azar con la condición de que el número seleccionado sea inferior al coeficiente de elevación. Además, también difiere en que los restantes elementos de la muestra se obtienen sumando el coeficiente de elevación.

El muestreo aleatorio estratificado supone la clasificación de las unidades de población en el marco muestral escogido en un número reducido de grupos o estratos en razón de su similaridad. Se trata de subdividir a la población de referencia en estratos lo más homogéneos posible respecto al fenómeno estudiado, extraer posteriormente mediante un procedimiento aleatorio simple una muestra de cada estrato y, finalmente, unir las muestras correspondientes a cada uno de los estratos para obtener la muestra total.
Para mayor precisión deben cumplirse dos condiciones: que sean máximas las diferencias entre los estratos y mínimas dentro de cada uno de ellos y que las variables de estratificación se hallen relacionadas con los objetivos de la investigación.

Tras la clasificación de la población en estratos, se procede a afijar la muestra en cada estrato. Puede cumplirse de tres maneras: afijación simple, proporcional y óptima.
En la afijación simple se asigna el mismo tamaño de la muestra a cada estrato, aunque conlleva un inconveniente: favorece a los estratos de menor volumen de población.
La afijación proporcional, sin embargo, asigna una distribución de la muestra proporcional al peso relativo del estrato en el conjunto de la población.
La afijación óptima, por su parte, asigna un tamaño muestral superior a los estratos de mayor heterogeneidad y peso poblacional.

Estas variedades de afijación pueden englobarse en dos amplias modalidades de estratificación: proporcional (garantiza una probabilidad igual de selección para todos los estratos) y no proporcional (la representación de los estratos en la muestra final no es proporcional a su peso en el conjunto de la población, algunos pueden estar sobrerrepresentados y subrepresentados).

Uno de los mayores inconvenientes de la estratificación no proporcional es la necesidad de ponderar la muestra, es decir, la asignación de “pesos” a cada estrato de manera que logre compensarse la desigual probabilidad de selección dada a cada unidad de población que compone el estrato. Algunas de las ventajas del muestreo aleatorio estratificado son que supone un menor error muestral, pueden emplearse procedimientos muestrales variados…

Entre los inconvenientes se encuentran: precisa más información del marco muestral que el aleatorio simple, lleva consigo cálculos estadísticos complejos…

El muestreo aleatorio por conglomerados se caracteriza por seccionar la población total en grupos y después todas las unidades básicas pertenecientes a los conglomerados extraídos se incluyen en la muestra. Difiere del muestreo aleatorio estratificado en que el error muestral disminuye conforme aumenta la heterogeneidad dentro del conglomerado, en que se da una extracción de una muestra aleatoria de conglomerados y en que la unidad de muestreo no es el individuo sino el conglomerado. Este muestreo presenta las siguientes ventajas: no exige un listado de toda la población de interés, sólo de las unidades del conglomerado y disminuyen los costes de la investigación. Entre las desventajas destacan: mayor error muestral porque los conglomerados suelen ser muy homogéneos y requiere de cálculos estadísticos complejos.

También existe un tipo de muestreo probabilístico para los casos en los que no se cuenta con una lista completa de los miembros de la población de referencia: el muestreo a estadios múltiples. En este caso, la población se subdivide en varios niveles ordenados jerárquicamente, que se extraen sucesivamente con un procedimiento de embudo.

Una variante del muestreo a estadios múltiples es el muestreo por áreas. En este caso, se emplea si falta la lista de las unidades secundarias presentes en cada una de las unidades primarias seleccionadas.

 fuentes:

-CORBETTA, P. (2003) Metodología y Técnicas de Investigación social. Madrid: McGraw-Hill. Pp: 115-219 y 289-319.

-CEA, D’ANCONA, M.A. (1996) Metodología cuantitativa. Estrategias y técnicas de investigación social Madrid. Síntesis. Cap. 3: pp. 91-122 y 159.202

- E. BABBIE. (1996) Manual para la práctica de investigación social.