Dados los beneficios de usar muestras representativas, generalmente querrá usar un método de muestreo de probabilidad siempre que sea posible. Repasemos los métodos estándar. Cada uno tiene pros y contras. Haga clic en los enlaces para obtener más información sobre cada método de muestreo y ver ejemplos. Obtenga más información sobre muestras representativas.
En un muestreo aleatorio simple (SRS), los investigadores toman una lista completa de la población y seleccionan al azar a los participantes de ella. Todos los miembros de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. De todos los métodos de muestreo, los estadísticos consideran que este es el estándar de oro para producir muestras representativas. Es completamente aleatorio, dejando poco espacio para sesgar accidentalmente los resultados.
En primer lugar, este método puede ser bastante difícil de manejar y requerir abundantes recursos. Por un lado, requiere una lista de todos los miembros de la población, que puede ser un tremendo obstáculo por sí mismo. Además, aunque la selección aleatoria es beneficiosa, también garantiza que los sujetos estén al máximo dispersos, lo que los hace más difíciles de contactar.
SRS puede excluir subpoblaciones más pequeñas pero cruciales por casualidad. Además, este enfoque produce estimaciones menos precisas para los subgrupos y las diferencias entre subgrupos que otros métodos de muestreo de probabilidad.
El muestreo sistemático es similar al SRS, pero intenta aliviar algunas de las dificultades para los investigadores. Hay varias versiones de este método.
¿Cuáles son los tipos de muestras en estadística?
Hay dos ramas en estadísticas, estadísticas descriptivas y estadísticas inferenciales. Entre estas dos ramas principales, el muestreo estadístico se refiere principalmente a estadísticas inferenciales. La idea básica de este tipo de estadísticas es comenzar con una muestra estadística. Después de tener esta muestra, tratamos de decir algo sobre la población. Rápidamente logramos la importancia de nuestro método de muestreo.
Existen diferentes tipos de muestras en estadísticas. Cada una de estas muestras se designa de acuerdo con la forma en que se obtienen sus miembros de la población. Es importante poder distinguir estos diferentes tipos de muestras. Encontrará a continuación una lista con una breve descripción de algunas de las muestras estadísticas más comunes.
- Muestra aleatoria: aquí, es probable que todos los miembros de la población también sean miembros de la muestra. Los miembros son elegidos a través de un proceso aleatorio.
- Muestra aleatoria simple: este tipo de muestra es fácil de confundir con una muestra aleatoria porque las diferencias entre ellas son bastante sutiles. En este tipo de muestra, los individuos se obtienen al azar, por lo que es probable que cada individuo también sea elegido. También es necesario que cada grupo de N también sea probable que se elijan.
- Muestra de respuesta voluntaria: aquí, los sujetos de la población determinan si serán miembros de la muestra o no. Este tipo de muestra no es confiable para llevar a cabo un trabajo estadístico significativo.
- Muestra de conveniencia: este tipo de muestra se caracteriza por la selección de miembros que son fáciles de obtener de la población. Nuevamente, generalmente no es un estilo interesante para una técnica de muestreo.
- Muestra sistemática: se elige una muestra sistemática sobre la base de un sistema ordenado.
- Muestra de uva: una muestra de clúster implica el uso de una muestra aleatoria simple de grupos obvios contenidos por la población.
- Muestra estratificada: se obtiene una muestra de laminado cuando una población se divide en al menos dos subpoblaciones que no se superponen.
Es importante conocer las distinciones entre los diferentes tipos de muestras. Por ejemplo, una muestra aleatoria simple y una muestra aleatoria sistemática pueden ser muy diferentes entre sí. Algunos de estos ejemplos son más útiles que otros en las estadísticas. Una muestra de conveniencia y una muestra de respuesta voluntaria pueden ser fáciles de hacer, pero este tipo de muestras no se aleatorizan para reducir o eliminar los sesgos. Estos tipos de muestras son generalmente populares en los sitios web de encuestas de opinión.
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