Muestra aleatoria simple
¿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 imparcial de un grupo.
Comprender 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, después de lo cual los números se seleccionan al azar.
Un ejemplo de una muestra aleatoria simple serían los nombres de 25 empleados que se eligen de un sombrero de una empresa de 250 empleados. En este caso, la población es de 250 empleados y la muestra es aleatoria porque cada empleado tiene la misma probabilidad de ser elegido. El muestreo aleatorio se usa en ciencia para realizar pruebas de control aleatorias o para experimentos ciegos.
El ejemplo en el que los nombres de 25 empleados de 250 se eligen de un sombrero es un ejemplo del método de lotería en el trabajo. A cada uno de los 250 empleados se le asignaría un número entre 1 y 250, después de lo cual se elegirían al azar 25 de esos números.
Debido a que los individuos que componen el subconjunto del grupo más grande se eligen al azar, cada individuo del conjunto de 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 como un todo, libre de cualquier sesgo.
Para poblaciones más grandes, un método de lotería manual puede ser bastante oneroso. La selección de una muestra aleatoria de una población grande generalmente requiere un proceso generado por computadora, mediante el cual se utiliza la misma metodología que el método de lotería, solo las asignaciones de números y las selecciones posteriores son realizadas por computadoras, no por humanos.
Espacio para errores
Con una muestra aleatoria simple, tiene que haber espacio para el error representado por una varianza positiva y negativa ( error de muestreo ). Por ejemplo, si en una escuela secundaria de 1000 estudiantes se hiciera 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 bachillerato es zurdo, cuando en realidad la media global estaría más cerca del 10%.
Lo mismo es cierto independientemente del tema. Una encuesta sobre el porcentaje de la población estudiantil que tiene ojos verdes o discapacidad física daría como resultado una probabilidad matemática basada en una encuesta aleatoria simple, pero siempre con una varianza de más o menos. La única forma de tener una tasa de precisión del 100 % sería encuestar a los 1000 estudiantes, lo que, si bien es posible, no sería práctico.
Muestra aleatoria simple frente a muestra aleatoria estratificada
Las muestras aleatorias simples y las muestras aleatorias estratificadas son herramientas de medición estadística. Se utiliza una muestra aleatoria simple para representar toda la población de datos. Una muestra aleatoria estratificada divide a la población en grupos más pequeños, o estratos, según las características compartidas.
A diferencia de las muestras aleatorias simples, las muestras aleatorias estratificadas se utilizan con poblaciones que se pueden dividir fácilmente en diferentes subgrupos o subconjuntos. Estos grupos se basan en ciertos criterios, luego los elementos de cada uno se eligen al azar en proporción al tamaño del grupo en comparación con 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 superpongan. 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
Si bien las muestras aleatorias simples son fáciles de usar, tienen desventajas clave 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 realizar ningún otro paso adicional antes de seleccionar miembros de la población al azar.
Una muestra aleatoria simple pretende ser una representación imparcial de un grupo. Se considera una forma justa de seleccionar una muestra de una población más grande, ya que todos los miembros de la población tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados.
Aunque se pretende que el muestreo aleatorio simple sea un enfoque imparcial de las encuestas, puede ocurrir 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 la población total está sesgada y requiere técnicas de muestreo adicionales.
Desventajas
Puede ocurrir un error de muestreo con una muestra aleatoria simple si la muestra no termina reflejando con precisión la población que se supone que representa. Por ejemplo, en nuestra muestra aleatoria simple de 25 empleados, sería posible seleccionar 25 hombres incluso si la población constara de 125 mujeres, 125 hombres y 125 personas no binarias.
Por esta razón, el muestreo aleatorio simple se usa más comúnmente cuando el investigador sabe 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 explicar las diferencias dentro de la población, como la edad, la raza o el género. Otras desventajas incluyen el hecho de que para el muestreo de grandes poblaciones, el proceso puede llevar mucho tiempo y ser costoso en comparación con otros métodos.
Reflejos
Puede ocurrir un error de muestreo con una muestra aleatoria simple si la muestra no termina reflejando con precisión la población que se supone que representa.
Los investigadores pueden crear una muestra aleatoria simple utilizando métodos como loterías o sorteos aleatorios.
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.
PREGUNTAS MÁS FRECUENTES
¿Qué es una muestra aleatoria estratificada?
Una muestra aleatoria estratificada, a diferencia de un sorteo simple, primero divide a la población en grupos más pequeños, o estratos, según las características compartidas. Por lo tanto, una estrategia de muestreo estratificado garantizará que los miembros de cada subgrupo se incluyan en el análisis de 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 por igual, con la misma probabilidad de ser muestreados.
¿Cuáles son algunos inconvenientes de una muestra aleatoria simple?
Entre las desventajas de esta técnica se encuentran la dificultad para acceder a los encuestados que se pueden extraer de la población más grande, más tiempo, mayores costos y el hecho de que el sesgo aún puede ocurrir bajo ciertas circunstancias.
¿Cómo se utilizan las muestras aleatorias?
El uso de muestreo aleatorio simple permite a los investigadores hacer generalizaciones sobre una población específica y dejar de lado cualquier sesgo. Usando técnicas estadísticas, se pueden hacer inferencias y predicciones sobre la población sin tener que encuestar o recolectar datos de cada individuo en esa población.
¿Por qué una muestra aleatoria simple es simple?
No existe un método más fácil para extraer una muestra de investigación de una población más grande que el muestreo aleatorio simple. La selección de suficientes sujetos completamente al azar de la población más grande también produce una muestra que puede ser representativa del grupo que se está estudiando.
