En muchas ocasiones nos vemos en la necesidad de obtener cierta información que no se encuentra disponible. La recogida de datos es un punto importante en todo estudio estadístico, porque hasta el método de análisis mejor elaborado tiene poco provecho si se aplica a datos falsos o tomados en malas condiciones.
A la hora de recopilar datos nos encontramos con dos estrategias posibles:
Hay circunstancias en las que la selección de una muestra es la única opción, por ejemplo, si la población es excesivamente grande, el proceso de investigación es destructivo o la población lo suficientemente homogénea. En otras ocasiones, puede ser ventajoso utilizar el muestreo estadístico ya que posee un costo reducido frente al censo y tiene mayor rapidez.
Un claro ejemplo censal son las cifras de población que proporciona el Instituto Nacional de Estadística (INE), ya que registran todas las unidades de la población española. Por otro lado, el INE también toma muestras de la población para realizar ciertas estadísticas, como por ejemplo, la encuesta continua de hogares.
⚠️ La decisión óptima entre censo y muestreo vendrá dada cuando al minimizar la pérdida de los recursos empleados se obtenga la mayor representatividad.
Si a este punto te estas preguntando qué son las muestras, te interesa saber que una muestra se define como el subconjunto de elementos pertenecientes a una población, la cual puede ser tomada de forma aleatoria o no aleatoria. Las muestras se utilizan principalmente cuando no se puede trabajar con el total de los datos.
El tamaño de la muestra influirá dependiendo del tamaño de la población objeto de estudio y el nivel de error que estamos dispuestos a asumir. Así, cuanto menor nivel de error (mayor precisión), necesitaremos una muestra más grande. Pero debemos tener en cuenta que el aumento de la población no va ligado proporcionalmente al aumento de la muestra.
Ha sido demostrado que a partir de una población de más de 100.000 individuos, con un nivel de confianza del 5%, la muestra no varía considerablemente. Por lo que, teóricamente para una población de 10 individuos necesitaríamos una muestra del 100% (10 unidades); para una población de 100 una muestra del 80% (80 unidades); para una población de 1.000 una muestra del 27,8% (278 unidades); 10.000 una muestra del 3,7% (370 unidades); 100.000 una muestra del 0,38% (386 unidades); 1.000.000 una muestra del 0,038% (384 unidades); y así sucesivamente.
El muestreo estadístico es la técnica que selecciona una muestra con el objetivo de ser representativa para el total de la población. Así, el muestreo puede ser de dos tipos: probabilístico, si la muestra ha sido tomada aleatoriamente, y no probabilístico, si la muestra no es aleatoria.
| Ventajas | Desventajas |
|---|---|
| Mayor rapidez | Error de estimación |
| Costo reducido | Sesgos en la muestra |
| Menos recursos | Datos no representativos |
En el muestreo probabilístico o aleatorio todos los elementos tienen una probabilidad asociada de ser elegidos para formar parte de una muestra. De esta forma, ofrece una base más rigurosa y científica para inducir las propiedades de una población a partir de la información muestral.
Debemos tener en cuenta que para que una muestra sea válida se debe seleccionar aleatoriamente y debe ser lo suficientemente grande para que los resultados sean representativos. Además, las extracciones realizadas para la composición de la muestra son independientes, es decir, cada extracción no afecta ni depende del resultado de cualquier otra.
Métodos más utilizados del muestreo probabilístico:
En el muestreo no probabilístico o no aleatorio se desconoce o no se tiene en cuenta la probabilidad asociada a cada posible resultado muestral. Por lo que, se determina la muestra de forma subjetiva a través de ciertos criterios en función de la intención u opinión.
Métodos más utilizados del muestreo no probabilístico:
Fuentes:
Además, os invitamos a visitar este post de SurveyMonkey donde ponen a disposición de forma gratuita una calculadora de tamaño muestral y explican qué cosas debes tener en cuenta a la hora de calcular el tamaño de tu muestra.
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Publicado el 16 de enero de 2021