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 no sesgada de un grupo.

Conclusiones clave

• 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.
• Los investigadores pueden crear una muestra aleatoria simple utilizando métodos como loterías o sorteos aleatorios.
• Puede ocurrir un error de muestreo con una muestra aleatoria simple si la muestra no refleja con precisión la población que se supone que representa.

Muestra aleatoria simple

Comprensión de 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 elegidos 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 las mismas posibilidades de ser elegido. El muestreo aleatorio se utiliza 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 asignará un número entre 1 y 250, después de lo cual se elegirían 25 de esos números al azar.

Dado que los individuos que componen el subconjunto del grupo más grande se eligen al azar, cada individuo del gran conjunto de población 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 resultar bastante oneroso. La selección de una muestra aleatoria de una gran población 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 humanos.

Espacio para el error

Con una muestra aleatoria simple, tiene que haber margen para el error representado por una varianza más y menos (error de muestreo). Por ejemplo, si en una escuela secundaria de 1, 000 estudiantes se debía realizar 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 son zurdos, cuando en realidad el promedio 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 está físicamente incapacitado daría como resultado una probabilidad matemática basada en una encuesta aleatoria simple, pero siempre con una variación positiva o negativa. La única forma de tener una tasa de precisión del 100% sería encuestando todos 1, 000 estudiantes que, mientras sea posible, sería poco 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 la población en grupos más pequeños, o estratos, basado en 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 frente a la población.

Este método de muestreo significa que habrá selecciones de cada grupo diferente, cuyo tamaño se basa en su proporción con la población total. Pero los investigadores deben asegurarse de que los estratos no se superpongan. Cada punto de la población solo 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, sesgando así la muestra.

Ventajas y desventajas de las muestras aleatorias simples

Si bien las muestras aleatorias simples son fáciles de usar, vienen con 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 existe la necesidad de dividir la población en subpoblaciones o tomar cualquier otro paso adicional antes de seleccionar miembros de la población al azar.

Una muestra aleatoria simple pretende ser una representación no sesgada de un grupo. Se considera una forma justa de seleccionar una muestra de una población más grande, ya que cada miembro de la población tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado.

Aunque el muestreo aleatorio simple pretende ser un enfoque imparcial de la encuesta, Puede producirse un sesgo de selección de la muestra. Cuando un conjunto de muestra de la población más grande no es lo suficientemente inclusivo, La representación de la población completa está sesgada y requiere técnicas de muestreo adicionales.

Desventajas

Puede ocurrir un error de muestreo con una muestra aleatoria simple si la muestra no refleja con precisión la población que se supone que representa. Por ejemplo, en nuestra muestra aleatoria simple de 25 empleados, sería posible dibujar a 25 hombres incluso si la población estuviera formada por 125 mujeres y 125 hombres.

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, lo que ayuda a explicar las diferencias dentro de la población, como la edad, raza, o 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.

¿Por qué una muestra aleatoria simple es simple?

No existe un método más sencillo para extraer una muestra de investigación de una población más grande que el muestreo aleatorio simple. Seleccionar suficientes sujetos completamente al azar de la población más grande también produce una muestra que puede ser representativa del grupo que se está estudiando.

¿Cuáles son algunos de los 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 en general, mayor tiempo, mayores costos, y el hecho de que el sesgo aún puede ocurrir en determinadas circunstancias.

¿Qué es una muestra aleatoria estratificada?

Una muestra aleatoria estratificada, en contraste con un simple sorteo, primero divide a la población en grupos más pequeños, o estratos, basado en características compartidas. Por lo tanto, una estrategia de muestreo estratificado garantizará que los miembros de cada subgrupo estén incluidos 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 como iguales, con la misma probabilidad de ser muestreado.

¿Cómo se utilizan las muestras aleatorias?

El uso de un muestreo aleatorio simple permite a los investigadores hacer generalizaciones sobre una población específica y omitir cualquier sesgo. Utilizando técnicas estadísticas, Se pueden hacer inferencias y predicciones sobre la población sin tener que realizar encuestas o recopilar datos de cada individuo de esa población.