Qué es una muestra aleatoria simple?
Una muestra aleatoria simple es un subconjunto de una población estadística en la que cada miembro del subconjunto tiene la misma probabilidad de ser elegido. Una muestra aleatoria simple pretende ser una representación no sesgada de un grupo.
Puntos clave
- Una muestra aleatoria simple toma una pequeña porción aleatoria de toda la población para representar todo el conjunto de datos, donde cada miembro tiene la misma probabilidad de ser elegido.
- Los investigadores pueden crear una muestra aleatoria simple utilizando métodos como las loterías o los sorteos aleatorios.
- Un error de muestreo puede producirse con una muestra aleatoria simple si la muestra no acaba reflejando con exactitud la población que se supone que representa.
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Muestra aleatoria simple
Comprensión de la muestra aleatoria simple
Los investigadores pueden crear una muestra aleatoria simple utilizando un par de métodos. Con un método de lotería, a cada miembro de la población se le asigna un número, tras lo cual se seleccionan números al azar.
Un ejemplo de muestra aleatoria simple sería la elección de los nombres de 25 empleados de un sombrero de una empresa de 250 empleados. En este caso, la población son los 250 empleados, y la muestra es aleatoria porque cada empleado tiene la misma probabilidad de ser elegido. El muestreo aleatorio se utiliza en la ciencia para realizar pruebas de control aleatorias o para experimentos a ciegas.
El ejemplo en el que se sacan de un sombrero los nombres de 25 empleados de un total de 250 es un ejemplo del método de lotería en funcionamiento. A cada uno de los 250 empleados se le asignaría un número entre 1 y 250, tras lo cual se elegirían 25 de esos números al azar.
Dado que los individuos que componen el subconjunto del grupo más grande se eligen al azar, cada individuo del conjunto de la población grande tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Esto crea, en la mayoría de los casos, un subconjunto equilibrado que tiene el mayor potencial para representar al grupo más grande en su conjunto, libre de cualquier sesgo.
Para poblaciones más grandes, el método de lotería manual puede ser bastante oneroso. La selección de una muestra aleatoria de una gran población suele requerir un proceso generado por ordenador, en el que se utiliza la misma metodología que el método de la lotería, sólo que las asignaciones de números y las selecciones posteriores las realizan ordenadores, no humanos.
Espacio para el error
Con una muestra aleatoria simple, tiene que haber un margen de error representado por una varianza de más y menos (error de muestreo). Por ejemplo, si en un instituto de 1.000 alumnos se realiza una encuesta para determinar cuántos estudiantes son zurdos, el muestreo aleatorio puede determinar que ocho de los 100 muestreados son zurdos. La conclusión sería que el 8% de la población estudiantil del instituto es zurda, cuando en realidad la media global estaría más cerca del 10%.
Lo mismo ocurre independientemente del tema que se trate. Una encuesta sobre el porcentaje de la población estudiantil que tiene los ojos verdes o es discapacitado físico daría como resultado una probabilidad matemática basada en una encuesta aleatoria simple, pero siempre con una varianza de más o de menos. La única forma de obtener un índice de precisión del 100% sería encuestar a los 1.000 alumnos, lo cual, aunque es posible, no sería práctico.
Aleatoria simple frente a. Muestra aleatoria estratificada
Tanto las muestras aleatorias simples como las muestras aleatorias estratificadas son herramientas de medición estadística. Se utiliza una muestra aleatoria simple para representar a toda la población de datos. Una muestra aleatoria estratificada divide la población en grupos más pequeños, o estratos, basados en características compartidas.
A diferencia de las muestras aleatorias simples, las muestras aleatorias estratificadas se utilizan con poblaciones que pueden dividirse fácilmente en diferentes subgrupos o subconjuntos. Estos grupos se basan en determinados criterios y, a continuación, los elementos de cada uno se eligen al azar en proporción al tamaño del grupo con respecto a la población.
Este método de muestreo significa que habrá selecciones de cada grupo diferente, cuyo tamaño se basa en su proporción con respecto a la población total. Pero los investigadores deben asegurarse de que los estratos no se solapen. Cada punto de la población sólo debe pertenecer a un estrato, por lo que cada punto es mutuamente excluyente. La superposición de estratos aumentaría la probabilidad de que se incluyan algunos datos, lo que sesgaría la muestra.
Ventajas y desventajas de las muestras aleatorias simples
Aunque las muestras aleatorias simples son fáciles de utilizar, tienen desventajas importantes que pueden hacer que los datos sean inútiles.
Ventajas
La facilidad de uso representa la mayor ventaja del muestreo aleatorio simple. A diferencia de los métodos de muestreo más complicados, como el muestreo aleatorio estratificado y el muestreo probabilístico, no es necesario dividir la población en subpoblaciones ni dar ningún otro paso adicional antes de seleccionar a los miembros de la población al azar.
Una muestra aleatoria simple pretende ser una representación no sesgada de un grupo. Se considera una forma justa de seleccionar una muestra de una población mayor, ya que todos los miembros de la población tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados.
Aunque el muestreo aleatorio simple pretende ser un enfoque imparcial de la encuesta, puede producirse un sesgo en la selección de la muestra. Cuando un conjunto de muestras de la población más grande no es lo suficientemente inclusivo, la representación de toda la población está sesgada y requiere técnicas de muestreo adicionales.
Desventajas
Puede producirse un error de muestreo con una muestra aleatoria simple si la muestra no acaba reflejando con exactitud la población que se supone que representa. Por ejemplo, en nuestra muestra aleatoria simple de 25 empleados, sería posible extraer 25 hombres aunque la población estuviera formada por 125 mujeres, 125 hombres y 125 personas no binarias.
Por esta razón, el muestreo aleatorio simple se utiliza más comúnmente cuando el investigador conoce poco sobre la población. Si el investigador supiera más, sería mejor utilizar una técnica de muestreo diferente, como el muestreo aleatorio estratificado, que ayuda a tener en cuenta las diferencias dentro de la población, como la edad, la raza o el sexo. Otras desventajas incluyen el hecho de que para el muestreo de grandes poblaciones, el proceso puede ser largo y costoso en comparación con otros métodos.
Por qué un muestreo aleatorio simple?
No existe ningún método más sencillo para extraer una muestra de investigación de una población mayor que el muestreo aleatorio simple. Si se seleccionan suficientes sujetos de forma completamente aleatoria de la población mayor, se obtiene una muestra que puede ser representativa del grupo estudiado.
¿Cuáles son los inconvenientes de una muestra aleatoria simple??
Entre las desventajas de esta técnica se encuentran la dificultad para acceder a los encuestados que pueden extraerse de la población mayor, el mayor tiempo, los mayores costes y el hecho de que el sesgo puede seguir produciéndose en determinadas circunstancias.
Qué es una muestra aleatoria estratificada?
Una muestra aleatoria estratificada, a diferencia de un muestreo simple, divide primero la población en grupos más pequeños, o estratos, basados en características compartidas. Por lo tanto, una estrategia de muestreo estratificado garantizará que los miembros de cada subgrupo se incluyan en el análisis de los datos. El muestreo estratificado se utiliza para resaltar las diferencias entre los grupos de una población, a diferencia del muestreo aleatorio simple, que trata a todos los miembros de una población como iguales, con la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra.
Cómo se utilizan las muestras aleatorias?
El uso del muestreo aleatorio simple permite a los investigadores hacer generalizaciones sobre una población específica y dejar de lado cualquier sesgo. Utilizando técnicas estadísticas, se pueden hacer inferencias y predicciones sobre la población sin tener que encuestar o recoger datos de cada individuo de esa población.