Diseño de muestreo: cómo obtener una muestra representativa

Cuando recopila cualquier tipo de datos, especialmente datos cuantitativos, ya sea observacional, a través de encuestas o de datos secundarios, debe decidir qué datos recopilar y de quién.

Hay una variedad de formas de seleccionar su muestra y asegurarse de que le brinde resultados que serán confiables y creíbles.

Idealmente, la investigación recopilaría información de cada miembro de la población que está estudiando. Sin embargo, la mayoría de las veces tomaría demasiado tiempo y, por lo tanto, debe seleccionar una muestra adecuada: un subconjunto de la población.

La idea detrás de seleccionar una muestra es poder generalizar sus hallazgos a toda la población, lo que significa que su muestra debe ser:

  • Representante de la población. En otras palabras, debe contener proporciones similares de subgrupos como toda la población, y no excluir a ningún grupo en particular, ya sea por método de muestreo o por diseño, o quién elige responder.
  • Lo suficientemente grande como para brindarle suficiente información para evitar errores. No necesita ser una proporción específica de su población, pero debe ser al menos un cierto tamaño para que sepa que es probable que sus respuestas sean ampliamente correctas.

Si su muestra no es representativa, puede introducir un sesgo en el estudio. Si no es lo suficientemente grande, el estudio será impreciso.

Sin embargo, si obtiene la relación entre la muestra y la población correcta, puede sacar conclusiones fuertes sobre la naturaleza de la población.

¿Qué es el diseño de un muestreo?

Los métodos de diseño de muestra generalmente se refieren a la técnica utilizada para seleccionar unidades de muestra para la medición (por ejemplo, individuos seleccionados de una población o ubicaciones para probar dentro de un área de estudio). Antes de que se puedan considerar los métodos de diseño de la muestra, es necesario definir completamente la población, el área de estudio, la unidad de muestreo y el objetivo de muestreo. Todo esto tendrá un impacto en el cual los métodos de diseño de muestra son adecuados. La selección de un método de diseño de muestra adecuado asegura que las muestras que inviertan su tiempo y dinero en la recolección pueden respaldar las inferencias que desea hacer. El uso de un método de diseño de muestra que no es apropiado puede conducir a muestras sesgadas con respecto a su evaluación o objetivos de monitoreo. En este caso, la inferencia es válida solo para muestras/sitios que se midieron, y no para el área/población más grande.

Los métodos de diseño de muestra generalmente se dividen en dos tipos: métodos no aleatorios y aleatorios. Estos dos tipos y métodos comúnmente aplicados dentro de cada uno se analizan a continuación. No es raro que el diseño de la muestra para un solo proyecto incluya aspectos de la selección aleatoria y no aleatoria. Por ejemplo, las ubicaciones del sitio de muestra pueden seleccionarse aleatoriamente dentro de un área de estudio, pero los transectos o gráficos a muestrear dentro del sitio pueden ubicarse sistemáticamente. En este caso, la aleatorización de las ubicaciones del sitio puede preservar la naturaleza estadísticamente incompleta del diseño general de la muestra. Sin embargo, solo porque la aleatorización se incluye en algún momento del diseño de la muestra no garantiza un buen diseño de muestra. Seleccionar ubicaciones del sitio no aleatorias basadas en el conocimiento local y luego aleatorizar las ubicaciones de las parcelas dentro de cada sitio no dará como resultado una muestra estadísticamente imparcial. Se debe prestar atención a donde se produce la aleatorización en relación con la distribución de la población que se muestra para garantizar que el diseño general de la muestra mantenga las propiedades estadísticas deseadas.

Métodos de muestreo no aleatorios seleccionan ubicaciones para el muestreo mediante: de acuerdo con los patrones regulares (es decir, sistemáticos), dirigidos a características o eventos específicos, utilizando información personal o anecdótica, o sin ningún plan específico. Se debe tener cuidado al usar métodos de selección de muestra no aleatorios porque las muestras pueden no ser representativas de toda la población. Si este es el caso, entonces la inferencia no puede extenderse más allá del conjunto de unidades de muestreo. A continuación se analizan algunas técnicas comunes de diseño de muestra no aleatoria. A menos que se indique lo contrario, la referencia principal para estas discusiones fue Elzinga et al. (2001).

El muestreo sistemático es la selección de unidades para el muestreo o la colocación de ubicaciones de muestreo dentro de un área de acuerdo con un patrón de repetición regular. Ejemplos de muestreo sistemático son: localizar sitios de muestra en una cuadrícula de 1 km dentro de un pasto, tomando medidas cada metro a lo largo de un transecto u orientar transectos a lo largo de direcciones cardinales. Las técnicas sistemáticas se usan comúnmente para ubicar los sitios de muestreo de subplotes (por ejemplo, puntos, transectos, marcos) dentro de un sitio de muestreo donde la ubicación del sitio de muestreo se ha seleccionado al azar. Alternativamente, las unidades de muestreo más grandes se pueden seleccionar sistemáticamente y luego la ubicación de la unidad de muestreo específica seleccionada al azar dentro de la unidad más grande (es decir, una forma de muestreo de dos etapas o muestreo aleatorio restringido, ver más abajo). Esta técnica a menudo se usa con programas de evaluación y monitoreo de escala regional o nacional como los programas de Inventario y Análisis de Inventario y Análisis de Bosques de la USFS (NRI).

  • Permite incluso el muestreo a través de un área
  • es rápido y fácil de implementar
  • A menudo es más eficiente que el muestreo aleatorio, y puede funcionar tan bien o mejor que los métodos aleatorios en algunas situaciones (ver Elzinga et al. (2001), P125)
  • Cuando se combina con un método de aleatorización apropiado, los datos se pueden analizar como si fuera un diseño aleatorio
  • Puede producir datos sesgados si hay patrones regularmente ocurrentes en la población que se muestrean. Por ejemplo, cuando se muestrean los impactos en la carretera, los transectos orientados a lo largo de las direcciones cardinales pueden producir estimaciones sesgadas de los impactos en la carretera porque muchos caminos también están orientados a lo largo de las direcciones cardinales (M. Duniway, comunicación personal)
  • El muestreo sistemático puede faltar o no representar características pequeñas o estrechas de un paisaje si el intervalo de muestreo es demasiado grande.

El muestreo dirigido o seleccionado es común en la evaluación y el monitoreo de los pastizales. Con este método, las áreas se seleccionan subjetivamente para el muestreo de acuerdo con un objetivo particular. Sin embargo, la naturaleza subjetiva de seleccionar las ubicaciones de muestreo puede introducir fácilmente el sesgo en los resultados y impedir poder evaluar los errores de muestreo. Por estas razones, no es apropiado la inferencia de los resultados de muestreo más allá de los elementos muestreados a toda la población. Para un método de muestreo aleatorio que puede, en algunos casos, lograr el mismo extremo que el muestreo dirigido (es decir, la selección de áreas representativas de alguna condición especificada), ver el muestreo de probabilidad desigual a continuación.

¿Qué es el diseño de una muestra?

Método de muestreo. El método de muestreo se refiere a las reglas y procedimientos por los cuales se incluyen algunos elementos de la población en la muestra. Algunos métodos de muestreo comunes son un muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado y muestreo de clúster.

Estimador. El proceso de estimación para calcular estadísticas de muestra se llama estimador. Los diferentes métodos de muestreo pueden usar diferentes estimadores. Por ejemplo, la fórmula para calcular una puntuación media con una muestra aleatoria simple es diferente de la fórmula para calcular una puntuación media con una muestra estratificada. Del mismo modo, la fórmula para el error estándar puede variar de un método de muestreo al siguiente.

El «mejor» diseño de muestra depende de los objetivos de la encuesta y de los recursos de la encuesta. Por ejemplo, un investigador podría seleccionar el diseño más económico que proporciona un nivel de precisión deseado. O, si el presupuesto es limitado, un investigador puede elegir el diseño que proporciona la mayor precisión sin repasar el presupuesto.

El método de muestreo se refiere a la forma en que las observaciones se seleccionan de una población para estar en la muestra para una encuesta de muestra.

La razón para realizar una encuesta de muestra es estimar el valor de algún atributo de una población.

Parámetro de población. Un parámetro de población es el verdadero valor de un atributo de población.

Muestra de estadística. Una estadística de muestra es una estimación, basada en datos de muestra, de un parámetro de población.

Considere este ejemplo. Un encuestador de opinión pública quiere saber el porcentaje de votantes que favorecen un impuesto sobre la renta de la tasa plana. El porcentaje real de todos los votantes es un parámetro de población. La estimación de ese porcentaje, basada en datos de muestra, es una estadística de muestra.

¿Qué es el diseño de muestreo en estadística?

1 El deff el deff (efecto de diseño) es el efecto del plan de muestreo elegido, definido como: el esquema de muestreo complejo, por lo tanto, será más eficiente que el aleatorio simple si el DEFF es inferior a 1, igualmente eficiente si es igual a 1 y menos eficiente si es inferior a 1

2 muestreo aleatorio << estratificado >> (1) «Estratifying significa reiniciar la población en subpoblaciones llamadas capas» porque se estratificó? Destaca conjuntos de unidades particulares (unidades raras, grupos extremos o desviados, como grandes empresas) que se separan de las otras, capas aisladas físicamente o con características especiales identifican unidades que se observan con técnicas particulares, el control máximo sobre la selección, al tiempo que mantiene aleatoriedad

3 muestreo aleatorio << estratificado >> (2) Identificar subpoblaciones al máximo homogéneo en comparación con la variable (o variables) de la detección más eficiente de las obtenibles con un muestreo aleatorio simple (de números iguales)

4 Muestreo aleatorio << estratificado >> (3) Cada capa de pH es una población La población P se divide en capas H y luego la muestra de la muestra extraída de la capa H es adecuada para representar a toda la población P

5 Cada unidad estadística debe pertenecer a una y solo una capa de muestreo aleatorio << estratificado >> (4) Las reglas para la estratificación de las características para la estratificación deben ser conocidas antes de que la selección de unidades estadísticas debe pertenecer a una sola estrategada. una muestra extraída de una población en capas

¿Cuántos tipos de diseño de muestreo existen?

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El muestreo es un medio para seleccionar un subconjunto de unidades de una población objetivo con el fin de recopilar información. Esta información se utiliza para dibujar inferencias sobre la población en su conjunto. El subconjunto de unidades seleccionadas se llama muestra. El diseño de la muestra abarca todos los aspectos de cómo agrupar las unidades en el marco, determinar el tamaño de la muestra, asignar la muestra a las diversas clasificaciones de las unidades de marco y, finalmente, seleccione la muestra. Las opciones en el diseño de la muestra están influenciadas por muchos factores, incluido el nivel deseado de precisión y los detalles de la información que se producirá, la disponibilidad de marcos de muestreo apropiados, la disponibilidad de variables auxiliares adecuadas para la estratificación y la selección de muestras, los métodos de estimación que serán utilizado y el presupuesto disponible en términos de tiempo y recursos.

Hay dos tipos de muestreo: no probabilidad y muestreo de probabilidad. El muestreo no probabilidad utiliza un método subjetivo para seleccionar unidades de una población, y generalmente es rápido, fácil y económico. Por lo tanto, a veces es útil realizar cosas como estudios preliminares, grupos focales o estudios de seguimiento. Sin embargo, para hacer inferencias sobre la población, uno debe hacer la suposición a menudo falsa de que la muestra es representativa. El muestreo de probabilidad se basa en tres principios básicos que componen el marco estadístico. Primero, se basa en la aleatorización, es decir, las unidades en la muestra se seleccionan al azar. En segundo lugar, todas las unidades de población de encuestas tienen una probabilidad positiva conocida de ser seleccionados en la muestra, y tercero, podemos calcular esas probabilidades, que luego se utilizan para calcular estimaciones junto con las estimaciones del error de muestreo. La capacidad de hacer inferencias confiables sobre toda la población y cuantificar el error en las estimaciones hace que la probabilidad de muestreo sea la mejor opción para la mayoría de los programas estadísticos.

¿Cuántos tipos de muestreos existen?

El muestreo es el muestreo de muestras de acuerdo con un procedimiento especificado. Se utiliza para hacer declaraciones confiables sobre la calidad, el estado o la composición de un material en particular. El proceso de muestreo proporciona muestras, pero estas muestras se pueden disfrutar en muestras de recolección o mixtas o divididas. El objetivo es generar una muestra lo más reproducible posible. Para demostrarlo, hay métodos estadísticos. La muestra se puede analizar.

Actualmente, el término muestreo también se aplica como un término genérico para las siguientes acciones:

  • Tomar muestras individuales;
  • Mezcle muestras a granel o partes de subexquangos;

Para las pruebas analíticas de laboratorio, es importante tener la muestra de laboratorio más representativa posible. Esto significa que la cantidad generalmente de baja cantidad probada en el laboratorio debe proporcionar un análisis significativo y resultados de medición para un lote significativamente mayor (contenido de un vagón, carga de un barco, suelo de una propiedad, etc.) [1]. A menudo, el estado de la materia a estudiar juega un papel importante en el proceso de muestreo.

Los sólidos a granel son materiales granulares como cereales, azúcar, cacao, frijoles blancos, nueces, etc. Para el contenido de los vagones o las cargas de un barco, las muestras se toman durante la carga o descarga. En este caso, se toma una sola muestra de cada unidad de transporte. La muestra se puede triturar en una trituradora, luego dividirse en submuestras. Una muestra parcial (por ejemplo, el 15 % de la muestra original) está aún más buena, luego se divide nuevamente en submuestra. Esto proporciona una muestra que representa aproximadamente el 1 % de la muestra original. Se pueden seguir otros procesos de comunición y división en submuestras para finalmente obtener la muestra de análisis [2].

¿Qué incluye el diseño de un plan de muestreo?

Un plan de muestreo debe respaldar los objetivos de un análisis. Por ejemplo, un científico material interesado en caracterizar la química de la superficie de un metal es más probable que elija una superficie recién expuesta, creada al escindir la muestra al vacío, que una superficie previamente expuesta a la atmósfera. En un análisis cualitativo, una muestra no necesita ser idéntica a la sustancia original siempre que haya suficiente analito presente para garantizar su detección. De hecho, si el objetivo de un análisis es identificar un componente a nivel de rastreo, puede ser deseable discriminar a los componentes principales al recolectar muestras.

Para una discusión interesante de la importancia de un plan de muestreo, ver Buger, J. et al. “¿Los científicos y los pescadores recolectan el mismo tamaño de peces? Posibles implicaciones para la evaluación de la exposición ”, Environ. Res. 2006, 101, 34–41.

Para un análisis cuantitativo, la composición de la muestra debe representar con precisión la población objetivo, un requisito que requiere un plan de muestreo cuidadoso. Entre los problemas que debemos considerar están estas cinco preguntas.

  • ¿Desde dónde dentro de la población objetivo debemos recolectar muestras?
  • ¿Qué tipo de muestras debemos recolectar?
  • ¿Cuál es la cantidad mínima de muestra necesaria para cada análisis?
  • ¿Cuántas muestras debemos analizar?
  • ¿Cómo podemos minimizar la varianza general para el análisis?

Se produce un error de muestreo cada vez que la composición de una muestra no es idéntica a su población objetivo. Si la población objetivo es homogénea, entonces podemos recolectar muestras individuales sin considerar dónde recolectamos una muestra. Desafortunadamente, en la mayoría de las situaciones, la población objetivo es heterogénea y la atención a donde recolectamos muestras es importante. Por ejemplo, debido a la solución de un medicamento disponible como suspensión oral, puede tener una mayor concentración de sus ingredientes activos en la parte inferior del contenedor. La composición de una muestra clínica, como la sangre o la orina, puede depender de cuándo se recolecta. El nivel de glucosa en sangre de un paciente, por ejemplo, cambiará en respuesta a la alimentación y el ejercicio. Otras poblaciones objetivo muestran una heterogeneidad espacial y temporal. La concentración de O2 disuelto en un lago es heterogénea debido a un cambio en las estaciones y a las fuentes de contaminación.

¿Cómo se elabora un diseño de muestreo?

El diseño del diseño de la muestra proporciona principalmente la definición del esquema de muestreo sobre la base de los costos relacionados con la técnica de detección elegida y la información contenida en la lista de selección (muestreo con varias etapas de selección, muestreo en capas). La elección de un diseño de estadio de selección múltiple generalmente se deriva de la necesidad de concentrar la muestra en el área para contener los costos de detección en caso de investigaciones que proporcionan un método directo de administración del cuestionario (entrevista cara a cara a cara ). La elección de un diseño de muestra en capas tiene como propósito la mejora de la precisión de las estimaciones. La división de las unidades de la población en capas se lleva a cabo sobre la base de variables auxiliares en la lista y se vincula a las variables sujetas a la investigación.

Sobre la base del esquema de muestreo adoptado, se pueden proporcionar las siguientes fases:

  • elección de los criterios de estratificación (elección de variables, elección del número de capas, definición del criterio de entrenamiento de las capas);
  • Elección del método probabilístico de selección de unidades de muestra (selección con igual probabilidad, selección con probabilidad variable). En el caso de dos o más diseños de estadios, la selección de las primeras unidades de estadio generalmente se lleva a cabo con una probabilidad proporcional de una medida de tamaño adecuada relacionada con las variables sujetas a la investigación.
  • Determinación del número de muestra para las diversas etapas de selección y asignación de la muestra entre las capas sobre la base del error de muestreo admitido para las estimaciones principales en relación con los dominios de referencia y las subclases de la población. Dado que las investigaciones generalmente están diseñadas para la producción de múltiples estimaciones para diferentes dominios de interés, es necesario utilizar metodologías que se ocupan en una perspectiva global el problema de determinar la excelente dimensión de muestra en presencia de una gran cantidad de objetivos y restricciones .

¿Qué es un diseño de muestreo en estadística?

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