Muestreos. Tipos, cálculos, objetivos y aplicaciones

Introducción al Muestreo Estadístico

El muestreo estadístico es una herramienta clave en la toma de decisiones basada en datos. Garantiza que los resultados obtenidos sean representativos de la población objetivo, permitiendo tomar decisiones informadas y precisas en contextos donde trabajar con toda la población es impracticable. En este documento, se resumen las principales técnicas de muestreo y se presentan aplicaciones prácticas y realistas.

¿Problemas al seleccionar una Muestra? La muestra es un subconjunto de la población total. Seleccionar una muestra inadecuada puede generar resultados sesgados y conclusiones poco fiables. Por ello, es fundamental aplicar técnicas de muestreo adecuadas para garantizar la representatividad de los datos.

Nota: Se presentan ejemplos prácticos reales, sólo se abordará la parte de cálculo de muestras.

Métodos de muestreo y aplicación

Técnicas de Muestreo:

1. Muestreo Aleatorio Simple
2. Muestreo Estratificado
3. Muestreo por Conglomerados
4. Muestreo Sistemático
5. Muestreo por Conveniencia

1. Muestro Aleatorio Simple

Cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, población finita.

Aplicación: En poblaciones Homogéneas.

• Ejemplo en Agricultura:

Se desea medir el rendimiento promedio por hectárea y estimar la producción total de maíz en 500 hectáreas, con un nivel de confianza del 95% y un error máximo permitido del 3%.

Calculo tamaño muestra:

Donde:

• n = Tamaño de muestra
• N = Tamaño de la población (500 hectáreas)
• Z = Valor de Z para el nivel de confianza deseado (1.96 para 95%)
• p = Proporción esperada (0.5 si se desconoce)
• q = 1 - p (0.5)
• d = Precisión o error máximo admisible (0.03 o 3%)

2. Muestreo Estratificado

La población se divide en estratos homogéneos (grupos) y luego se toma una muestra aleatoria de cada estrato. Es útil cuando hay subgrupos distintos en la población.

Aplicación: Útil cuando hay subgrupos distintos en la población (Población no homogénea).

• Ejemplo Producción animal:

Problema: Se desea analizar el peso promedio del ganado en una región con tres tipos: vacuno (50%), ovino (30%) y porcino (20%), con una población total de 1000 cabezas.

Cálculo tamaño muestra:

n = 278 (Con un Error de 5%)

• Vacuno: 278 * 0.5 = 139
• Ovino: 278 * 0.3 = 83.4 (84)
• Porcino: 278 * 0.2 = 55.6 (57)

3. Muestreo por Conglomerados

La población se divide en conglomerados (grupos heterogéneos), y se seleccionan algunos conglomerados completos. Es útil cuando la población es grande y dispersa.

Aplicación: Útil cuando la población es grande y dispersa.

• Ejemplo E-commerce (Análisis de ventas):

Problema: Se desea analizar las ventas de un e-commerce en Chile. Se divide el país en 16 regiones y se seleccionan aleatoriamente algunas regiones para el análisis.

Para este problema se debe dividir el país (Chile) en distintas regiones (16) y luego seleccionar aleatoriamente n regiones.

Donde:

• n es el tamaño de la muestra de conglomerados.

• N es el tamaño total de la población (clientes).

• M es el número de conglomerados seleccionados.

El número de conglomerados M no tiene una fórmula exacta fija, pero normalmente se elige un número basado en la precisión deseada y la variabilidad entre las regiones. En la práctica, se seleccionan entre 3 y 10 conglomerados.

4. muestreo Sistemático

Se seleccionan elementos a intervalos regulares después de elegir un punto inicial aleatorio. Es útil cuando los datos están ordenados.

Aplicación: Útil cuando los datos están ordenados.

• Ejemplo en Finanzas (Evaluación de clientes bancarios):

Un banco tiene una lista de 10,000 clientes y desea evaluar la satisfacción de 500 clientes seleccionados de manera sistemática. La lista está ordenada alfabéticamente.

Donde:

• n es el tamaño de la muestra.

• N es el tamaño total de la población (clientes).

k=20, Esto significa que se seleccionará cada 20.º cliente de la lista, comenzando desde un punto inicial elegido aleatoriamente entre el 1 y el 20.

5. Muestreo por Conveniencia

El muestreo por conveniencia se basa en seleccionar los elementos más accesibles o fáciles de obtener. Aunque no es estadísticamente riguroso, puede ser útil en estudios exploratorios o cuando el tiempo y los recursos son limitados.
Aplicación: Estudios iniciales o exploratorios.

• Ejemplo en Encuestas de Opinión:

Un investigador desea evaluar la satisfacción de los clientes de una tienda minorista. En lugar de encuestar a toda la población, entrevista a los primeros 100 clientes que visitan la tienda durante un día.

Pasos:

1. Definir el tamaño de la muestra (por ejemplo, 100 clientes).

2. Seleccionar a los clientes que llegan primero o que estén dispuestos a responder.

Limitaciones:

• Sesgo: La muestra puede no ser representativa de la población total.

• Generalización limitada: Los resultados solo son válidos para el grupo seleccionado.

Ventaja: Es rápido, económico y fácil de implementar, pero debe usarse con precaución en estudios que requieran representatividad estadística.

Conclusión General

El muestreo estadístico abarca diversas técnicas que se adaptan a diferentes escenarios y objetivos. Mientras que métodos como el muestreo aleatorio simple y el estratificado garantizan representatividad, el muestreo sistemático y por conglomerados son útiles para poblaciones grandes y dispersas. Por otro lado, el muestreo por conveniencia, aunque menos riguroso, es una herramienta práctica en estudios exploratorios o preliminares. La elección de la técnica adecuada depende de los recursos disponibles, la naturaleza de la población y los objetivos del estudio.