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 está destinada a ser una representación imparcial de un grupo.
Un ejemplo de una muestra aleatoria simple sería los nombres de 25 empleados elegidos de una compañía de 250 empleados. En este caso, la población son los 250 empleados, y la muestra es aleatoria porque cada empleado tiene las mismas posibilidades de ser elegido. El muestreo aleatorio se usa en ciencias para realizar pruebas de control aleatorias o para experimentos cegados.
No existe un método más fácil para extraer una muestra de investigación de una población más grande que el muestreo aleatorio simple. Seleccionar sujetos completamente al azar de la población más grande también produce una muestra que es representativa del grupo que se estudia.
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Comprender muestra aleatoria simple
Los investigadores pueden crear una muestra aleatoria simple usando 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.
El ejemplo en el que los nombres de 25 empleados de 250 son elegidos 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 25 de esos números al azar.
Debido a que los individuos que conforman el subconjunto del grupo más grande se eligen al azar, cada individuo en el conjunto de la 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 en su conjunto, sin ningún sesgo.
Para poblaciones más grandes, un método de lotería manual puede ser 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 por humanos.
Margen de error
Con una muestra aleatoria simple, debe haber espacio para el error representado por una varianza más y menos (error de muestreo). Por ejemplo, si en esa misma escuela secundaria se realizara una encuesta para determinar cuántos estudiantes son zurdos, una muestra aleatoria puede determinar que ocho de los 100 muestreados son zurdos. La conclusión sería que el 8% de la población estudiantil de la escuela secundaria es zurda, 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 alta probabilidad matemática basada en una encuesta aleatoria simple, pero siempre con una varianza más o menos. La única forma de tener una tasa de precisión del 100% sería encuestar a los 1, 000 estudiantes, lo que, aunque sea posible, no sería práctico.
Para llevar clave
- Una muestra aleatoria simple toma una pequeña porción aleatoria de toda la población para representar el conjunto de datos completo, 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.
- Un error de muestreo puede ocurrir con una muestra aleatoria simple si la muestra no termina reflejando con precisión la población que se supone que representa.
Muestra aleatoria simple versus aleatoria estratificada
Las muestras aleatorias simples y las muestras aleatorias estratificadas son herramientas de medición estadística. Se utiliza una muestra aleatoria simple para representar a toda la población de datos. Una muestra aleatoria estratificada divide la población en grupos más pequeños, o estratos, según las características compartidas.
A diferencia de las muestras aleatorias simples, las muestras aleatorias estratificadas se usan con poblaciones que se pueden dividir fácilmente en diferentes subgrupos o subconjuntos. Estos grupos se basan en ciertos criterios, luego eligen aleatoriamente elementos de cada uno en proporción al tamaño del grupo versus la población.
Este método de muestreo significa que habrá selecciones de cada grupo diferente, cuyo tamaño se basa en su proporción a toda la población. 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 de las muestras aleatorias simples
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 a la población en subpoblaciones o tomar otros pasos adicionales antes de seleccionar al azar a los miembros de la población.
Una muestra aleatoria simple está destinada a ser una representación imparcial de un grupo. 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.
Aunque el muestreo aleatorio simple pretende ser un enfoque imparcial para la topografía, puede producirse un sesgo de selección de 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 de las muestras aleatorias simples
Un error de muestreo puede ocurrir 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 atraer a 25 hombres incluso si la población estuviera compuesta 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, 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.
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