Muestra representativa vs. Muestra aleatoria: ¿Cuál es la diferencia?

Los economistas e investigadores buscan reducir el sesgo de muestreo a niveles casi insignificantes cuando emplean análisis estadísticos. Tres características básicas en una muestra reducen las posibilidades de sesgo de muestreo y permiten a los economistas hacer inferencias más confiables sobre una población general a partir de los resultados obtenidos del análisis o estudio de la muestra:

• Dichas muestras deben ser representativas de la población elegida estudiada.
• Deben elegirse al azar, lo que significa que cada miembro de la población más grande tiene las mismas posibilidades de ser elegido.
• Deben ser lo suficientemente grandes como para no sesgar los resultados. El tamaño óptimo del grupo de muestra depende del grado preciso de confianza requerido para hacer una inferencia.

El muestreo representativo y el muestreo aleatorio son dos técnicas utilizadas para ayudar a garantizar que los datos estén libres de sesgos. Estas técnicas de muestreo no son mutuamente excluyentes y, de hecho, a menudo se usan en conjunto para reducir el grado de error de muestreo en un análisis y permitir una mayor confianza en hacer inferencias estadísticas de la muestra con respecto al grupo más grande.

Muestra representativa

Una muestra representativa es un grupo o conjunto elegido de una población estadística más grande o un grupo de factores o instancias que replica adecuadamente el grupo más grande de acuerdo con cualquier característica o calidad que se esté estudiando.

Una muestra representativa es paralela a las variables y características clave de la gran sociedad bajo examen. Algunos ejemplos incluyen sexo, edad, nivel educativo, estado socioeconómico (SES) o estado civil. Un tamaño de muestra más grande reduce el error de muestreo y aumenta la probabilidad de que la muestra refleje con precisión la población objetivo.

Muestra aleatoria

Una muestra aleatoria es un grupo o conjunto elegido de una población más grande o un grupo de factores de instancias de manera aleatoria que permite que cada miembro del grupo más grande tenga las mismas posibilidades de ser elegido. Una muestra aleatoria pretende ser una representación imparcial de la población más grande. Se considera una manera justa de seleccionar una muestra de una población más grande ya que cada miembro de la población tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado.

Consideraciones Especiales:

Las personas que recolectan muestras deben asegurarse de minimizar el sesgo. El muestreo representativo es uno de los métodos clave para lograr esto porque tales muestras replican elementos tan cercanos como sea posible de la población más grande en estudio. Sin embargo, esto solo no es suficiente para hacer que el sesgo de muestreo sea insignificante. La combinación de la técnica de muestreo aleatorio con el método de muestreo representativo reduce aún más el sesgo porque ningún miembro específico de la población representativa tiene una mayor posibilidad de selección en la muestra que ningún otro.

El muestreo aleatorio efectivo se puede lograr a través de una variedad de técnicas que conducen a resultados más precisos y permite una mayor confianza en hacer inferencias estadísticas con respecto a la población elegida.

Una de las técnicas más efectivas se conoce como estratificación, que divide a la población más grande en subgrupos o estratos de naturaleza bastante homogénea y elige un número igual de miembros del grupo de cada estrato. En otros métodos comunes, como el muestreo sistemático, los miembros se eligen para comenzar desde un punto de partida aleatorio y proceder a intervalos periódicos fijos.

Para llevar clave

• Una muestra representativa es un grupo o conjunto elegido de una población estadística más grande de acuerdo con características específicas.
• Una muestra aleatoria es un grupo o conjunto elegido al azar de una población más grande.
• Los dos se pueden usar juntos para ayudar a reducir el sesgo de la muestra.