Importancia de la muestra en el análisis estadístico

Escrito por susan sivek | Traducido por xochitl gutierrez cervantes
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Importancia de la muestra en el análisis estadístico
Los investigadores tienen que elegir sólo algunas personas u objetos para incluirlos en el estudio. (Photo by Flickr user John-Morgan. http://www.flickr.com/photos/aidanmorgan/3249101355/)

Llevar a cabo una investigación en base a cualquier tipo de análisis estadístico requiere de una cuidadosa selección del método y del diseño de un muestreo. Las muestras que no se hacen en forma aleatoria, aunque pueden ser fáciles y de bajo costo, no son útiles para el análisis estadístico inferencial. Sin embargo, las muestras aleatorias pueden proporcionar resultados más precisos y se prestan para una serie de análisis estadísticos. Las diferentes técnicas de muestreo aleatorio se ajustan a situaciones específicas de investigación, y son fundamentales para una investigación eficaz.

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Relevancia

Al llevar a cabo una investigación en base a la aplicación de encuestas, en razón de que no siempre es posible realizar una entrevista a cada persona u objeto de interés. Los investigadores tienen que elegir sólo algunas personas u objetos para incluirlos en el estudio. Sin embargo, esta selección se debe realizar con cuidado para asegurarse de que los resultados basados en ese pequeño grupo, llamado muestra poblacional, sean precisos como si se aplicaran a toda la población de personas u objetos existentes (llamados universo en la terminología de estadística).

Tipos

Hay dos tipos principales de muestreo: el muestreo aleatorio y el no aleatorio. Por ejemplo, una muestra no aleatoria es aquella en que se forma al preguntarle a tus amigos cuál es su restaurante favorito. Tus amigos son fáciles de localizar y probablemente den respuestas rápidas. Este tipo de muestras no son aleatorias. Se llaman muestras por conveniencia. Las muestras no aleatorias son más fáciles y con frecuencia más económicas. La debilidad de estas muestras es que los resultados no pueden ser analizados usando las técnicas de probabilidad y estadística. Las respuestas de tus amigos acerca de su restaurante favorito no son representativas de las opiniones de toda una población como universo. Sin embargo, una muestra aleatoria, si se construye con cuidado, es una mejor representación de toda la población en estudio.

Variantes de muestras aleatorias

Hay tres métodos de muestreo aleatorio: el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio estratificado y el muestreo aleatorio por conglomerados. Una muestra aleatoria simple de una encuesta aplicada a una población incluirá a todo tipo de ciudadanos seleccionados al azar, sin tener en cuenta sus características individuales. Este método, sin embargo, podría seleccionar accidentalmente a todas las personas ricas o a todas las personas que radican en una misma área geográfica. Una muestra aleatoria estratificada de una encuesta, primero clasifica a la población objeto de estudio a partir de algunas características, por ejemplo, a todas las personas a partir del nivel de sus ingresos y después selecciona a los individuos al azar por cada "estrato" o nivel para asegurar que cada grupo de ingresos está representado. Una muestra aleatoria por conglomerados de una encuesta aplicada a una población podría dividir la ciudad en bloques de viviendas, después seleccionar al azar a las personas por entrevistar en cada bloque para asegurar que toda la ciudad estaba representada en los resultados. Las agrupaciones pueden ser de muchos tipos según la ubicación geográfica, por los lugares de trabajo, por escuelas, etc.

Tamaño

El cálculo del tamaño de la muestra aleatoria debe ser el correcto para obtener resultados precisos que se puedan generalizar. Esto es muy importante en el diseño del método de muestreo.

Consideraciones

Aunque la elección del tipo de método de muestreo aleatorio depende de la investigación y de los recursos disponibles, la inclusión de una muestra aleatoria simple probablemente proporcione resultados mejores y más precisos si se utilizan cuidadosamente.

Conceptos erróneos

Dicho esto, el uso de una muestra aleatoria simple en la investigación no es suficiente para asegurar que el estudio proporcionará resultados suficientemente precisos. Ya sea que estés llevando a cabo una investigación o estés leyendo sólo sobre el tema, ten cuidado que independientemente del método de muestreo aleatorio que elijas, el análisis realmente debe incluir a todas las personas diferentes u objetos de interés para tu investigación. Si un grupo importante o de una característica importante se queda fuera del muestro, esto puede afectar los resultados. Piensa críticamente acerca del valor global de la investigación y aplica el mejor método de muestreo para ella.

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