El muestreo permite la estimación de las características de una población observando directamente una porción de toda la población. Los investigadores no están interesados en la muestra en sí, sino en lo que se puede aprender de la muestra sobre toda la población. Es esencial que una encuesta de muestra se define y organice correctamente. Si se hacen las preguntas incorrectas, los datos recopilados no ayudarán a cumplir con los objetivos de la encuesta. Si las preguntas se hacen a las personas equivocadas, los datos no darán una buena representación de la población. Los resultados serán sesgados.
Estos son los pasos a seguir para seleccionar una muestra y asegurarse de que esta muestra le permita cumplir con el objetivo de la encuesta.
Especificar los objetivos de una encuesta con la mayor cantidad de detalles posible es fundamental para su éxito final. Los usuarios iniciales y los usos de los datos deben identificarse en esta etapa. También es en esta etapa que se debe tomar una decisión sobre el tipo de datos que se utilizarán entre el censo, la encuesta de muestra, los datos administrativos o una fuente alternativa de datos.
No importa qué tipo de datos se usen, la población objetivo debe estar bien definida. Es la población total para la cual se requiere la información. Para lograr esto, las unidades que componen la población deben describirse en términos de características que las identifican claramente. Las siguientes características definen la población objetivo:
- Naturaleza de las unidades: personas, hospitales, escuelas, etc.
- Ubicación geográfica: se deben determinar los límites geográficos de la población, así como el nivel de detalle geográfico requerido para la estimación de la encuesta (por provincia, por ciudad, etc.).
- Período de referencia: El período cubierto por la encuesta.
- Otras características, como las características sociodemográficas (un grupo de edad particular, por ejemplo) o tipo de industria.
Se deben establecer los requisitos de datos de la encuesta. También es necesario definir los términos en relación con los datos y garantizar que estas definiciones cumplan operacionalmente los requisitos de datos.
¿Cómo se selecciona una muestra de población?
Una muestra de población es un conjunto de elementos que representan el universo total, es decir, una fracción del número total de individuos que se evaluarán. Por lo tanto, la elección de una muestra de estudio es tan importante como el tamaño de la muestra que participará en la investigación.
Una muestra grande puede producir resultados mejores y más precisos. Una encuesta es un proceso en varias etapas, que le permite lograr los objetivos establecidos si los pasos se llevan a cabo sistemáticamente y si se obtienen grandes cantidades de información.
Por ejemplo, si desea conocer la proporción de niños infectados con un patógeno en particular, generalmente obtendrá una estimación más precisa de esta proporción si elige una muestra de 300 niños en lugar de 50.
Aquí hay otro ejemplo, imagine que usted es un estudio de mercado en los Estados Unidos y que desea enviar una encuesta para averiguar qué piensa el público de su audiencia sobre un nuevo teléfono celular que está a punto de lanzar.
Hipotéticamente, eliges la población de Nueva York, que es de 8 millones. Debido a que no puede enviar una encuesta a todos, debe elegir una muestra de 500 personas que cumplan con los requisitos de nuestro panel de consumo y que hayan recibido sus respuestas. Gracias a estas respuestas, podrá determinar cómo reaccionará el público al producto.
¿Cuáles son los criterios de selección de una muestra?
Los criterios de muestreo es uno de los que deben recordar que dos costos están involucrados en un análisis de muestreo, a saber, el costo de recopilar los datos y el costo de una inferencia incorrecta resultante de los datos. El investigador debe tener en cuenta las dos causas de inferencias incorrectas, a saber, sesgo sistemático y error de muestreo. Un sesgo sistemático resulta de errores en los procedimientos de muestreo, y no puede reducirse ni eliminarse aumentando el tamaño de la muestra. En el mejor de los casos, se pueden detectar y corregir las causas responsables de estos errores.
- Marco de muestreo inapropiado: si el marco de muestreo es inapropiado, es decir, una representación sesgada del universo, dará como resultado un sesgo sistemático.
- Dispositivo de medición defectuoso: si el dispositivo de medición está constantemente en error, dará como resultado un sesgo sistemático. En el trabajo de la encuesta, el sesgo sistemático puede resultar si el cuestionario o el entrevistador está sesgado. Del mismo modo, si el dispositivo de medición física está defectuoso, habrá un sesgo sistemático en los datos recopilados a través de dicho dispositivo de medición.
- No respondedores: si no podemos probar a todos los individuos inicialmente incluidos en la muestra, puede surgir un sesgo sistemático. La razón es que en tal situación la probabilidad de establecer el contacto o recibir una respuesta de un individuo a menudo se correlaciona con la medida de lo que debe estimarse.
- Principio de indeterminancia: a veces encontramos que los individuos actúan de manera diferente cuando se mantienen bajo observación que lo que hacen cuando se mantienen en situaciones no observadas. Por ejemplo, si los trabajadores son conscientes de que alguien los está observando en un estudio de trabajo sobre la base de la cual se determinará el tiempo promedio para completar una tarea y, en consecuencia, la cuota se establecerá para el trabajo de pie. Trabaje lentamente en comparación con la velocidad con la que trabajan si no se observan. Por lo tanto, el principio de indeterminancia también puede ser causa de un sesgo sistemático.
- Sesgo natural en el informe de datos: el sesgo natural de los encuestados en el informe de datos es a menudo la causa de un sesgo sistemático en muchas consultas. Por lo general, hay un sesgo a la baja en los datos de ingresos recopilados por el departamento de impuestos gubernamentales, mientras que encontramos un sesgo ascendente en los datos de ingresos recopilados por alguna organización social. Las personas en general subestiman sus ingresos si se les pregunta al respecto para fines fiscales, pero exageran lo mismo si se les pide estatus social o su riqueza. En general, en las encuestas psicológicas, las personas tienden a dar lo que creen que es la respuesta «correcta» en lugar de revelar sus verdaderos sentimientos.
Los errores de muestreo son las variaciones aleatorias en las estimaciones de muestra alrededor de los verdaderos parámetros de población. Dado que ocurren al azar y es igualmente probable que estén en cualquier dirección, su naturaleza es de tipo compensatorio y el valor esperado de tales errores es igual a cero. El error de muestreo disminuye con el aumento en el tamaño de la muestra, y resulta ser de menor magnitud en caso de población homogénea.
El error de muestreo se puede medir para un diseño y tamaño de muestra dado. La medición del error de muestreo generalmente se denomina «precisión del plan de muestreo». Si aumentamos el tamaño de la muestra, se puede mejorar la precisión. Pero aumentar el tamaño de la muestra tiene sus propias limitaciones, a saber, una muestra de gran tamaño aumenta el costo de recopilar datos y también mejora el sesgo sistemático. Por lo tanto, la forma efectiva de aumentar la precisión generalmente es seleccionar un mejor diseño de muestreo que tenga un error de muestreo más pequeño para un tamaño de muestra dado a un costo dado. Sin embargo, en la práctica, las personas prefieren un diseño menos preciso porque es más fácil adoptar lo mismo y también por el hecho de que el sesgo sistemático puede controlarse de una mejor manera en tal diseño.
Artículos Relacionados:
- Determinación del tamaño de muestra para una población
- Cómo calcular el tamaño de la muestra en función del tamaño de la población
- Cómo sacar una muestra estadísticamente válida de una población
- Ejemplo de cálculo de la muestra de una población
- Las mejores técnicas para seleccionar el segmento de población adecuado para representar a toda la población.
