Repaso de métodos de muestreo

En un estudio estadístico, los métodos de muestreo se refieren a la manera en la que se selecciona a los miembros de la población que van a participar en el estudio.

Si una muestra no se selecciona aleatoriamente, es probable que presente algún tipo de sesgo, y los datos pueden no ser representativos de la población.

Hay muchas maneras de seleccionar una muestra, algunas buenas y otras malas.

Muestra de conveniencia: el investigador selecciona una muestra que está fácilmente disponible de alguna manera no aleatoria.

Ejemplo: un investigador encuesta a las personas que caminan por la calle.

La razón por la que probablemente es sesgada: la ubicación, la hora del día y otros factores pueden producir una muestra sesgada de personas.

Muestra de respuesta voluntaria: el investigador hace una solicitud a los miembros de una población para que se unan a la muestra, y las personas deciden si participan o no.

Ejemplo: una presentadora de televisión pide a sus espectadores visitar su sitio web y responder a una encuesta en línea.

La razón por la que probablemente es sesgada: las personas que toman el tiempo para responder tienden a tener opiniones claras similares a las del resto de la población.

Muestra aleatoria simple: cada miembro y conjunto de miembros tienen una probabilidad igual de ser incluidos en la muestra. Se necesita usar la tecnología, generadores de números aleatorios, o algún otro tipo de proceso de azar para obtener una muestra aleatoria simple.

Ejemplo: un profesor pone los nombres de los estudiantes en un sombrero y elige sin mirar para obtener una muestra de estudiantes.

Por qué es bueno: las muestras aleatorias suelen ser bastante representativas ya que no favorecen a ciertos miembros.

Muestra aleatoria estratificada: primero se divide la población en grupos. La muestra general se compone de algunos miembros de cada grupo. Los miembros de cada grupo se eligen al azar.

Ejemplo: un consejo estudiantil encuesta a $100$‍ estudiantes para obtener muestras aleatorias de $25$‍ estudiantes de primer año, $25$‍ de segundo, $25$‍ de tercero y $25$‍ de cuarto.

Por qué es bueno: una muestra estratificada garantiza que todos los miembros de cada grupo estarán representados en la muestra, por lo que este método es útil cuando queremos algunos miembros de cada grupo.

Muestra aleatoria por clústeres: primero se divide la población en grupos. La muestra global consta de todos los miembros de algunos de los grupos. Los grupos se seleccionan aleatoriamente.

Ejemplo: un día, una compañía aérea quiere encuestar a sus clientes, así que ese día seleccionan $5$‍ vuelos aleatoriamente y encuestan a cada pasajero en esos vuelos.

Por qué es bueno: un ejemplo de muestra por clústeres toma cada miembro de algunos grupos, así que es bueno cuando cada grupo refleja a la población en su conjunto.

Muestra aleatoria sistemática: se pone en cierto orden a los miembros de la población. Se selecciona al azar un punto de partida y se elige a cada $n^{\text{mo}}$‍ miembro como parte de la muestra.

Ejemplo: un director toma una lista alfabética de nombres de estudiantes y escoge un punto de partida al azar. Cada ${20}^{\text{mo}}$‍ estudiante es seleccionado para participar en una encuesta.