Grupo de muestra

Idealmente, se trata de una población en riesgo. La "población de estudio" es la población de donde se estraerá la muestra. Normalmente, sucede que la población es muy grande y, en el caso de cualquier estudio de investigación, estudiar a toda la población es a menudo poco práctico o imposible. Por lo tanto, las unidades de muestra brindan a los investigadores un subconjunto de la pobración manejable y representativo.

Marco de muestreo> Unidad de muestreo> Fracción de muestreo

Antes de tomar una muestra, los miembros de la población de estudio deben ser identificados en una lista llamada marco de muestreo. Cada miembro del marco de muestreo se llama unidad de muestreo.

Por ejemplo, alguien puede querer saber detalles sobre las tendencias de compra de la gente que concurre los domingos a una determinada tienda de comestibles. Entonces, las personas que concurren a esa tienda los domingos constituyen un marco de muestreo y cada cliente es una unidad de muestreo.

La fracción de muestreo es la proporción entre el tamaño de la muestra y el tamaño de la población. Por ejemplo, si elegiste 10 clientes de un total de 1000 que concurren a la tienda de comestibles, la fracción de muestreo será de 1%.

Las unidades de muestreo pueden ser individuos o grupos. Por ejemplo, en un estudio con animales, puedes seleccionar animales o grupos de animales, como manadas, granjas o regiones administrativas.

Tipos de muestreo

¿Cómo obtener el tan deseado grupo de muestra? Existen dos tipos de muestreo:

1. Muestreo no probabilístico

En el muestreo no probabilístico, la elección del grupo de muestra queda en manos del investigador, por lo que siempre aparece un elemento de sesgo en tales estudios.

2. Muestreo probabilístico

En el muestreo probabilístico, la selección de la muestra se realiza mediante un proceso deliberado e imparcial para que todas las unidades de muestra en un grupo tengan las mismas oportunidades de ser seleccionadas. Ésta es la base del muestreo aleatorio.

El muestreo probabilístico se utiliza con mayor frecuencia en la investigación experimental. La aleatorización se realiza para elegir muestras de manera que cada una tenga la misma probabilidad de ser seleccionada, minimizando o eliminando el sesgo por completo.