El muestreo aleatorio simple es una técnica de muestreo en la que cada miembro de una población tiene la misma posibilidad de ser elegido, mediante el uso de un método de selección imparcial. Cada sujeto en la muestra recibe un número y luego la muestra se elige mediante un método aleatorio.
- Una muestra son los participantes que selecciona de una población objetivo (el grupo en el que le interesa) para hacer generalizaciones. Como una población entera tiende a ser demasiado grande para trabajar, un grupo más pequeño de participantes debe actuar como una muestra representativa.
- Representante significa la medida en que una muestra refleja la población objetivo de un investigador y refleja sus características (por ejemplo, género, etnia, nivel socioeconómico). En un intento por seleccionar una muestra representativa y evitar el sesgo de muestreo (la sobrerrepresentación de una categoría de participante en la muestra), los psicólogos utilizan una variedad de métodos de muestreo.
- La generalización significa la medida en que sus hallazgos se pueden aplicar a la población más grande de la cual su muestra era parte.
El método de muestreo aleatorio es una de las formas más simples y comunes de recopilación de datos, ya que está destinado a proporcionar una representación imparcial de un grupo. El subconjunto aleatorio de individuos seleccionados se utiliza para representar un conjunto de datos completo.
El objetivo del muestreo aleatorio simple es crear un subconjunto manejable y equilibrado de individuos que sea representativo de un grupo más grande que de otro modo sería demasiado difícil de probar.
¿Qué es el muestreo aleatorio y sus características?
El muestreo puede indicarse como una herramienta de investigación científica, cuyo objetivo principal es seleccionar una determinada parte de la población que se examinará, para obtener información que puede usarse para evaluar las características de toda la población.
Este análisis que se lleva a cabo en esta parte de la población que ha sido elegida debe resaltar las características más importantes de dicha población que son fundamentales para la investigación.
Para que esta muestra sea adecuada y, por lo tanto, beneficiosa, las similitudes y diferencias que se encuentran en la población deben reflejar, esto significa que sus características deben explicarse en detalle.
Los métodos de muestreo probabilístico son aquellos que se basan en el principio de igual probabilidad. Esto significa que aquellos en los que todos los individuos o elementos tienen la misma posibilidad de ser elegidos para ser parte de una muestra y, por lo tanto, todas las muestras posibles de igual tamaño tienen la misma posibilidad de ser elegido.
Solo los métodos de muestreo probabilístico pueden proteger la representatividad de la muestra tomada, por lo tanto, son los métodos más recomendados.
Hay cuatro tipos de muestras de probabilidad que son las más utilizadas, estos son:
- Muestra aleatoria simple: es esa muestra en la que un individuo u otro componente tiene la misma oportunidad de ser seleccionados. Del mismo modo, cada muestra del mismo tamaño tiene la misma probabilidad de ser seleccionada como otra muestra del mismo tamaño. El muestreo aleatorio simple es la técnica más fundamental y representa la base para otras técnicas. En la muestra aleatoria simple, usamos N para caracterizar el tamaño de una muestra y N para representar el tamaño de la población.
¿Cuáles son las características del muestreo aleatorio?
El muestreo aleatorio simple es el enfoque de muestreo más intuitivo. Si cada hogar en la población tiene algún identificador único, como un número o el nombre del jefe del hogar, y usted sabe cuántos hogares desea incluir en la muestra de la encuesta, simplemente podría escribir este identificador para cada hogar En un trozo de papel separado, coloque todos los trozos de papel en una bolsa, agite bien y extraiga tantos de la bolsa como necesite para lograr el tamaño de la muestra prevista. Esta es un muestreo aleatorio simple.
Independientemente de la forma en que se encuentren sus datos, la característica importante del muestreo aleatorio simple es que la persona que realiza la selección no tiene control sobre qué hogares son seleccionados. La selección es completamente aleatoria, y la selección de cada hogar no depende de la selección de otros hogares.
Ejemplo de muestreo aleatorio simple de 10 hogares de una lista de 40 hogares
Tenemos una lista de 40 jefes de hogar. Cada uno tiene un número único, 1 a 40. Queremos seleccionar 10 hogares al azar de esta lista. Usando una tabla de números aleatorios, seleccionamos números consecutivos de 2 dígitos que comienzan desde la parte superior izquierda. Si un número aleatorio coincide con el número de un hogar, ese hogar se agrega a la lista de hogares seleccionados. Si un número aleatorio no coincide con el número de un hogar (por ejemplo, si es mayor que 40), entonces no selecciona un hogar. Después de que se usa cada número aleatorio, se topa para que nunca se use nuevamente. Continuamos seleccionando hogares hasta que tengamos 10.
¿Qué es un muestreo aleatorio y cuáles son sus ventajas?
1. Es más fácil formar grupos representativos de una población general. El proceso de muestreo aleatorio identifica a las personas que pertenecen a una población general. Este grupo demográfico es un reflejo de la muestra exacta que los investigadores desean entrevistar o estudiar. Debido a la estructura, se vuelve mucho más fácil formar un grupo de muestra, ya que el único trabajo necesario es identificar los componentes del grupo demográfico objetivo.
Una vez que se identifica esa población general, el único trabajo a hacer es aleatorizar qué individuos o qué circunstancias recibirán el estudio.
2. Permite que los hallazgos se apliquen a todo el grupo demográfico. Debido a que los investigadores están atrayendo al azar a los individuos para un muestreo aleatorio simple, existe una fuerte probabilidad de que la información recibida a través de este proceso se aplique a toda la población. Aunque hay momentos en que las personas tergiversarán deliberadamente quiénes son porque están siguiendo su propia agenda, este proceso generalmente produce información precisa dentro de un pequeño margen de error. Luego, los investigadores pueden usar estos datos para aplicar sus hallazgos para todos los dentro de la población general.
3. Proporciona múltiples tipos de aleatoriedad que se incluirán en la investigación. Cuando tiene un grupo de investigadores que buscan información, existe la posibilidad de que un sesgo consciente o inconsciente pueda aplicarse a la aplicación de estos datos. El muestreo aleatorio simple reduce este riesgo al permitir múltiples tipos de aleatoriedad en la selección de los individuos o circunstancias que se están estudiando. La opción más común con esta ventaja se llama «Método de lotería». Implica que el grupo de población se seleccione a través de un sorteo aleatorio, que podría hacerse a través del ejemplo de tener el nombre de todos en un sombrero.
La segunda opción para esta ventaja utiliza números aleatorios que los investigadores pueden asignar a individuos o eventos específicos. Entonces, estos números se pueden extraer sin ningún conocimiento previo a quien representan, reduciendo la probabilidad de que los involucrados en la investigación entrarán en el proceso de recopilación de datos con nociones preconcebidas.
¿Cuando un muestreo es aleatorio simple?
Como parte del muestreo aleatorio simple, se elige una muestra de elementos al azar en una población, y cada elemento tiene una probabilidad igual de ser elegida. El muestreo aleatorio simple utiliza una tabla de números aleatorios o un generador de números aleatorios electrónicos para seleccionar elementos para su muestra. Por ejemplo, la lotería funciona sobre la base de un muestreo aleatorio simple, todos los números con una probabilidad igual de ser elegida. Mientras tanto, el muestreo sistemático consiste en seleccionar elementos de una población ordenada utilizando un salto o un intervalo de muestreo. Esto significa que cada muestra de datos «se elige en un gran conjunto de datos. El uso del muestreo sistemático es más apropiado que el simple muestreo aleatorio cuando el presupuesto para un proyecto es ajustado y requiere simplicidad de ejecución y comprensión de los resultados de un estudio. El muestreo sistemático es preferible al muestreo de muestreo aleatorio cuando los datos no tienen modelos y existe un bajo riesgo de manipulación de datos por parte de un investigador, ya que a menudo también es un método de ‘muestreo menos costoso y simple.
- En un muestreo aleatorio simple, cada punto de datos tiene una probabilidad igual de ser elegida. Mientras tanto, el muestreo sistemático elige un punto de datos para cada intervalo predeterminado.
- Aunque el muestreo sistemático es más fácil de ejecutar que el simple muestreo aleatorio, puede producir resultados distorsionados si el conjunto de datos tiene modelos. También se manipula más fácilmente.
- Por el contrario, el muestreo aleatorio simple se usa mejor para conjuntos de datos más pequeños y puede producir resultados más representativos.
El muestreo aleatorio simple requiere que cada elemento de la población sea identificado y seleccionado por separado, mientras que el muestreo sistemático se basa en una regla de intervalo de muestreo para seleccionar a todos los individuos. Si el tamaño de la población es pequeño o el tamaño de las muestras individuales y su número es relativamente pequeño, el muestreo aleatorio proporciona los mejores resultados ya que todos los candidatos tienen la misma posibilidad de ser elegidos. Sin embargo, a medida que aumenta el tamaño de la muestra requerida y un investigador debe crear varias muestras de la población, esto puede ser muy largo y costoso. En consecuencia, el muestreo sistemático se convierte en un método privilegiado en tales circunstancias.
El muestreo sistemático es preferible a un muestreo aleatorio simple cuando no hay modelo en los datos. Sin embargo, si la población no es aleatoria, un investigador corre el riesgo de seleccionar elementos de la muestra que tienen las mismas características. Por ejemplo, si un widget de ocho en una fábrica se ha dañado debido a una cierta disfunción de una máquina, es más probable que un investigador seleccione estos widgets rotos con un muestreo sistemático que con un muestreo aleatorio simple, que conduce a una muestra sesgada.
¿Cuándo es muestreo aleatorio simple?
El muestreo aleatorio simple, con reintegración, o Bernould, es el método de selección aleatoria de muestras en las que, después de cada extracción de un objeto, el objeto extraído en la población se reintegra. La extracción con la reintegración también se puede llevar a cabo con las «Tablas de números aleatorios».
Es el método para seleccionar muestras aleatorias en las que cada miembro de la población realmente tiene una probabilidad igual de selección y las extracciones posteriores son independientes. Tiene efecto de diseño = 1 y todos los demás diseños se comparan con esto.
Atención a la reinmisión de la muestra, la población no debe ser perturbada por el evento. A menudo, sin embargo, la extracción se lleva a cabo matemáticamente antes del inicio de los retiros.
… una probabilidad positiva y conocida…Colocamos el caso de que se encontraron las ánforas, necesitamos una tabla de números aleatorios entre 1 y 145. Algunos autores prefieren una tabla con números al menos el doble. Otro método es un generador de software de números aleatorios, pero las críticas a aleatorias y reproducibilidad se engrosan en los más comunes.
Los tres archivos, producidos con un lanzamiento de dados, recopilan una tabla listada de 432 con valores que incluyen 1 y 6, una segunda serie de 432 se lanza siempre entre 1 y 6, una tercera tabla de lanzamiento de 864 con números entre 2 y 12. Todos Archivos en formato Lotus 123 compatible con muchas hojas electrónicas.
Cada objeto debe tener la probabilidad de ser elegido igual a 1/145, es decir, 0.006897, es decir, aproximadamente 0.7 %. Las ánforas se numeran temporalmente y las primeras deben extraerse según lo prescrito por el primer número aleatorio.
¿Cuál es la importancia del muestreo aleatorio simple?
Nota del editor: esta publicación de blog es la primera de una serie en curso titulada «Técnicamente hablando». En estas publicaciones, escribimos de una manera que sea comprensible sobre los principios muy técnicos que utilizamos en la investigación de lectura. Queremos mejorar las habilidades de los profesionales y familiares ocupados para ser buenos consumidores de la investigación de lectura y profundizar su comprensión de cómo opera nuestra investigación para proporcionar la mejor información.
Al realizar un estudio que intenta medir la efectividad de una intervención de lectura en los resultados de los estudiantes, hay dos objetivos importantes del investigador y las partes interesadas de la educación:
- Poder generalizar los resultados a una población estudiantil más amplia
- Establecer una relación causal entre la intervención de lectura y los cambios observados en la lectura del estudiante
Dos principios esenciales relacionados con el diseño del estudio que ayudan a alcanzar esos objetivos son el muestreo aleatorio y la asignación aleatoria. En esta publicación de la primera parte, nos centraremos en el muestreo aleatorio, lo que ayuda a lograr el primer objetivo. Una publicación en la parte segunda sobre asignación aleatoria, que ayuda a lograr el segundo objetivo, vendrá poco después.
Al realizar una investigación de lectura, primero debemos definir nuestra población de interés, o el universo de los estudiantes para quienes queremos aprender más sobre la forma en que leen. ¿Se están sacando conclusiones sobre todos los estudiantes de tercer grado en el distrito? ¿Los estudiantes de tercer grado en el distrito que están luchando a los lectores? ¿Los estudiantes de tercer grado solo dentro de la escuela donde se realiza el estudio? Generalizaremos cualquier conclusión sobre estos estudiantes que podamos sacar de nuestro estudio.
¿Qué importancia tiene el muestreo aleatorio simple?
- Se usa cuando hay datos de población que son homogéneos.
- Es un muestreo tan simple que se puede aplicar en general en nuestra vida cotidiana. Elegir 1 cosa de 5
- El muestreo aleatorio simple supone que la población no tiene anomalía, es decir, todos los datos son los mismos.
- Cuando los datos son demasiado grandes, entonces es bueno usar un muestreo aleatorio simple porque las posibilidades de obtener la selección de cada muestra son casi las mismas.
- Considera que los datos de la población no están sesgados y no dependen de la selección de ningún elemento de muestra en particular.
- Es totalmente imparcial, por lo que las personas lo consideran transparente y simple de usar.
- El muestreo aleatorio simple se usa cuando el departamento de investigación es totalmente desconocido sobre los hechos de la población
- Cuando el costo de usar datos no es tan alto, entonces es un método rentable.
- Utiliza el concepto de base justa y equitativa de que las posibilidades son casi iguales para cada elemento en la población total.
- La recopilación de datos de diferente área no se filtra en una etapa posterior después de la recopilación de entrada inicial.
- El uso de un muestreo aleatorio simple considera que los datos son mismos, pero no es cierto en todos los casos, es decir, la razón del uso de muestreo estratificado y de clúster en el que los datos se clasifican en una categoría múltiple y luego el elemento se elige en cada categoría.
- Puede haber un sesgo de selección de muestra en un muestreo simple, ya que algunos datos son críticos que deben seleccionarse, pero que se puede perder en la población grande, por lo que tener un muestreo simple es fácil pero no de mucho uso en ese caso.
- La desventaja importante es la muestra de una gran población que es costosa y que consume mucho tiempo, en lugar de que se puedan optar por otros métodos de muestra en datos que sean altamente crédito.
- No es un enfoque eficiente porque el muestreo representa los datos completos y si hay algún error en las muestras, entonces el resultado puede desviarse de manera diferente, eso debería surgir.
- El tamaño debe ser pequeño si uno quiere usar muestras aleatorias de muestra.
- El tamaño es necesario para ser grande, pero en los datos grandes, es imposible mantener la calidad de la población.
- El muestreo aleatorio simple reduce las posibilidades de error de muestreo. El error de muestreo es más bajo en este método de todos los métodos.
- Reduce el sesgo de selección de la población porque no estamos sacando datos por ningún método estratégico.
- Si usamos un muestreo aleatorio simple, estamos libres de la clasificación de datos. No se requiere segregación para hacer. Directamente se puede sacar de todos los datos sin ninguna modificación o implicación. No debemos conocer la información completa de los datos.
- La muestra seleccionada puede no ser el verdadero indicador de la población.
- El boleto o la lotería es un ejemplo perfecto de muestreo aleatorio simple donde se deben identificar 1 de cada millón, por lo que la probabilidad de ganar es la misma para todos.
- El resultado es diferente de persona a persona. Dado que se selecciona, será diferente de persona a persona.
- No se tiene en cuenta el conocimiento del investigador y es solo un enfoque laico de tener la muestra resultante.
Esta es una guía para una muestra aleatoria simple. Aquí también discutimos la introducción y los tipos de muestreo junto con los beneficios y limitaciones del uso de muestreo aleatorio simple. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información:
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¿Que supone el muestreo aleatorio simple?
Supongamos que le entregaron una bolsa llena de una gran cantidad de artículos pequeños y desconocidos, y se le pidió que intente identificar el contenido sin mirar en la bolsa. Naturalmente, la forma más fácil de investigar sería alcanzar el interior y tomar un puñado para ver lo que apareció. Si extendiste y luego sacaste un puñado de nada más que canicas de varios colores fuera de la parte superior, afirmarías razonablemente que esto debe ser una bolsa de canicas.
¿Es posible que se equivoque? ¿Cómo? ¿Qué podrías haber hecho para mejorar tu suposición?
Un muestreo aleatorio es fácilmente el método más comúnmente conocido de elegir representantes de una población para comprender una muestra estadística. Dado que el error más probable en el desarrollo de una muestra estadística precisa proviene de algún tipo de sesgo personal, los investigadores cuidadosos intentan permitir la menor influencia de las decisiones personales para afectar la elección de los miembros de la muestra. La forma más fácil de evitar el sesgo consciente o subconsciente es utilizar un método de selección aleatorio. Sin embargo, el verdadero muestreo aleatorio puede ser más difícil de lo que parece. Una buena definición de muestreo aleatorio es: “Una muestra que consiste en individuos elegidos por completo por casualidad, de tal manera que, en cada etapa del proceso, cada miembro potencial de la muestra tiene la misma probabilidad de ser elegido como cualquier otro miembro . «
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