Introducción
Una muestra aleatoria simple es un subconjunto de una población seleccionada al azar. En este método de muestreo, cada miembro de la población tiene exactamente la misma probabilidad de ser seleccionado.
Este método es el más sencillo de todos los métodos de muestreo probabilístico, ya que solo implica una única selección aleatoria y requiere poco conocimiento previo sobre la población. Debido a que utiliza la aleatorización, cualquier investigación realizada en esta muestra debe tener una alta validez interna y externa.
| Ejemplo La Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense (ACS, por sus siglas en inglés) utiliza un muestreo aleatorio simple. Los funcionarios de la Oficina del Censo de los Estados Unidos siguen una selección aleatoria de habitantes individuales de los Estados Unidos durante un año y les hacen preguntas detalladas sobre sus vidas para sacar conclusiones sobre toda la población de los Estados Unidos. |
Desarrollo del tema
Cuándo usar el muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple se utiliza para hacer inferencias estadísticas sobre una población. Ayuda a garantizar una alta validez interna: la aleatorización es el mejor método para reducir el impacto de posibles variables de confusión.
Además, con un tamaño de muestra lo suficientemente grande, una muestra aleatoria simple tiene una alta validez externa: representa las características de la población más grande.
Sin embargo, el muestreo aleatorio simple puede ser difícil de implementar en la práctica. Para usar este método, hay algunos requisitos previos:
- Tienes una lista completa de todos los miembros de la población.
- Puede contactar o acceder a cada miembro de la población si se selecciona.
- Tiene el tiempo y los recursos para recopilar datos del tamaño de muestra necesario.
El muestreo aleatorio simple funciona mejor si tiene mucho tiempo y recursos para realizar su estudio, o si está estudiando una población limitada que se puede muestrear fácilmente.
En algunos casos, podría ser más apropiado utilizar un tipo diferente de muestreo probabilístico:
- El muestreo sistemático implica elegir su muestra en función de un intervalo regular, en lugar de una selección completamente aleatoria. También se puede usar cuando no se tiene una lista completa de la población.
- El muestreo estratificado es apropiado cuando desea asegurarse de que las características específicas estén representadas proporcionalmente en la muestra. Divide su población en estratos (por ejemplo, divididos por género o raza) y luego selecciona aleatoriamente de cada uno de estos subgrupos.
- El muestreo por conglomerados es apropiado cuando no se puede tomar muestras de toda la población. Divide la muestra en conglomerados que reflejan aproximadamente a toda la población y luego elige su muestra de una selección aleatoria de estos conglomerados.
Cómo realizar un muestreo aleatorio simple
Hay 4 pasos clave para seleccionar una muestra aleatoria simple.
Paso 1: Definir la población
Comience por decidir sobre la población que desea estudiar.
Es importante asegurarse de tener acceso a cada miembro individual de la población, de modo que pueda recopilar datos de todos los que se seleccionan para la muestra.
Ejemplo: Población
En la Encuesta sobre la comunidad estadounidense, la población son los 128 millones de hogares que viven en los Estados Unidos (incluidos los hogares compuestos por ciudadanos y no ciudadanos por igual).
Paso 2: Decida el tamaño de la muestra
A continuación, debe decidir qué tan grande será el tamaño de su muestra. Aunque las muestras más grandes brindan más certeza estadística, también cuestan más y requieren mucho más trabajo.
Hay varias formas posibles de decidir el tamaño de su muestra, pero una de las más simples consiste en usar una fórmula con el intervalo de confianza y el nivel de confianza deseados, el tamaño estimado de la población con la que está trabajando y la desviación estándar de lo que desee. medir en su población.
El intervalo de confianza y los niveles más comunes utilizados son 0,05 y 0,95, respectivamente. Dado que es posible que no sepa la desviación estándar de la población que está estudiando, debe elegir un número lo suficientemente alto como para dar cuenta de una variedad de posibilidades (como 0,5).
Luego puede usar una calculadora de tamaño de muestra para estimar el tamaño de muestra necesario.
| Ejemplo: Tamaño de la muestra La ACS sigue a 3,5 millones de hogares cada año. Esta es una pequeña fracción de la población general de 128 millones de hogares, pero es un tamaño de muestra lo suficientemente grande como para recopilar datos detallados sobre todas las regiones geográficas y grupos demográficos en los Estados Unidos, incluidos aquellos que generalmente no están representados en las encuestas. |
Paso 3: selecciona aleatoriamente tu muestra
Esto se puede hacer de una de dos maneras: la lotería o el método de números aleatorios. En el método de lotería , eliges la muestra al azar “sacándote de un sombrero” o usando un programa de computadora que simula la misma acción.
En el método de números aleatorios, asignas un número a cada individuo. Al utilizar un generador de números aleatorios o tablas de números aleatorios, elige al azar un subconjunto de la población. También puede usar la función de números aleatorios (RAND) en Microsoft Excel para generar números aleatorios.
Ejemplo: Selección aleatoria
La Oficina del Censo selecciona al azar direcciones de 295.000 hogares mensualmente (o 3,5 millones por año). Cada dirección tiene aproximadamente una posibilidad entre 480 de ser seleccionada.
Paso 4: recopile datos de su muestra
Finalmente, debe recopilar datos de su muestra.
Para garantizar la validez de sus hallazgos, debe asegurarse de que cada individuo seleccionado realmente participe en su estudio. Si algunos abandonan o no participan por razones asociadas con la pregunta que está estudiando, esto podría sesgar sus hallazgos.
Por ejemplo, si es sistemáticamente menos probable que los participantes jóvenes participen en su estudio, es posible que sus hallazgos no sean válidos debido a la representación insuficiente de este grupo.
| Ejemplo: Recopilación de datos La Oficina del Censo primero envía una carta para pedirles a los encuestados que completen la encuesta en línea. Si los ocupantes de una dirección no responden, la Oficina llama al número de teléfono de la casa. Si todo lo demás falla, un representante visita la dirección en persona. A través de esta variedad de métodos, los funcionarios que recopilan datos para la ACS logran recibir respuestas del 95% de los seleccionados al azar, una alta tasa de respuesta que respalda la validez de sus resultados. |
Preguntas frecuentes sobre el muestreo aleatorio simple
¿Qué es el muestreo probabilístico?
El muestreo probabilístico significa que cada miembro de la población objetivo tiene una posibilidad conocida de ser incluido en la muestra. Los métodos de muestreo probabilístico incluyen el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.
¿Qué es el muestreo aleatorio simple?
El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo probabilístico en el que el investigador selecciona al azar un subconjunto de participantes de una población. Cada miembro de la población tiene la misma oportunidad de ser seleccionado. A continuación, se recopilan datos del mayor porcentaje posible de este subconjunto aleatorio.
¿Cuál es un ejemplo de muestreo aleatorio simple?
La Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense es un ejemplo de muestreo aleatorio simple. Para recopilar datos detallados sobre la población de los EE. UU., los funcionarios de la Oficina del Censo seleccionan al azar 3,5 millones de hogares por año y utilizan una variedad de métodos para convencerlos de que completen la encuesta.
¿Cuánto debo usar el muestreo aleatorio simple?
Si se implementa correctamente, el muestreo aleatorio simple suele ser el mejor método de muestreo para garantizar la validez tanto interna como externa. Sin embargo, a veces puede ser poco práctico y costoso de implementar, dependiendo del tamaño de la población a estudiar.
Si tiene una lista de todos los miembros de la población y la capacidad de llegar a los miembros seleccionados, puede usar el muestreo aleatorio simple.
¿Por qué se utilizan muestras en la investigación?
Las muestras se utilizan para hacer inferencias acerca de las poblaciones. Las muestras son más fáciles de recopilar datos porque son prácticas, rentables, convenientes y manejables.
¿Qué es el sesgo de muestreo?
El sesgo de muestreo ocurre cuando algunos miembros de una población tienen sistemáticamente más probabilidades de ser seleccionados en una muestra que otros.
Conclusión
Una vez abordado el tópico en cuestión, resulta relevante enfatizar que el muestreo aleatorio simple es una técnica en la que cada elemento de la población tiene la misma posibilidad y probabilidad de ser seleccionado. Aquí, la selección de elementos depende completamente de la suerte o la probabilidad; por lo tanto, esta técnica de muestreo también se conoce a veces como un método de azar.
El muestreo aleatorio simple es un método de muestreo fundamental y fácilmente puede ser un componente de un método de muestreo más complejo. El principal atributo de este método de muestreo es que cada muestra tiene la misma probabilidad de ser elegida. De lo anterior es importante considerar las siguientes ideas:
- Este método de muestreo es un método fundamental para recopilar los datos. No necesitas ningún conocimiento técnico. Solo necesita habilidades esenciales de escucha y grabación.
- Dado que el tamaño de la población es enorme en este tipo de método de muestreo, no hay restricciones en el tamaño de la muestra que el investigador necesita crear. De una población más grande, puede obtener una pequeña muestra con bastante rapidez.
- Los datos recopilados a través de este método de muestreo están bien informados; más las muestras mejor es la calidad de los datos.
Fuentes consultadas
- Fleetwood, D. (2018, marzo 14). Simple random sampling: Definition and examples. QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/simple-random-sampling/
- Thomas, L. (2020, agosto 28). Simple random sampling. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/simple-random-sampling/