Muestras

Las muestras, esos pequeños fragmentos de algo más grande que nos permiten percibir y descubrir algo nuevo. Las encontramos en un sinfín de contextos, desde una degustación de comida hasta una exhibición de arte. Pero ¿qué es realmente una muestra y por qué nos resultan tan fascinantes? En este artículo exploraremos la importancia de las muestras en nuestras vidas y cómo pueden despertar nuestra curiosidad y deseo de explorar lo desconocido. ¡Acompáñanos en esta aventura de descubrimiento!

La selección aleatoria de participantes de la muestra para derivar conclusiones y suposiciones sobre una población completa.

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¿Qué es el muestreo aleatorio?

El muestreo aleatorio o muestreo probabilístico es un método de muestreo que permite la aleatorización de la selección de muestras, lo que significa que cada muestra tiene la misma probabilidad que otras muestras de ser seleccionada para servir como representación de una población general.

Muestras

El muestreo aleatorio se considera uno de los métodos de recopilación de datos más populares y sencillos en las áreas de investigación (probabilidad y estadística, matemáticas, etc.). Permite la recopilación de datos imparciales, lo que permite que los estudios lleguen a conclusiones imparciales.

Resumen

  • El muestreo aleatorio, también conocido como muestreo probabilístico, es un método de muestreo que permite la aleatorización de la selección de la muestra.
  • Es importante recordar que las muestras no siempre proporcionan una representación precisa de una población en su totalidad; Por tanto, las desviaciones se denominan errores de muestreo.
  • Existen cuatro técnicas primarias de muestreo aleatorio (probabilístico): muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo por conglomerados.

Tipos de métodos de muestreo aleatorio

Hay cuatro métodos primarios de muestreo aleatorio (probabilístico). Estos métodos son:

1. Muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple es la selección aleatoria de una pequeña proporción de individuos o miembros de una población total. Ofrece a cada individuo o miembro de una población una oportunidad igual y justa de ser seleccionado. El método de muestreo aleatorio simple es una de las técnicas de selección de muestras más convenientes y sencillas.

2. Muestreo sistemático

El muestreo sistemático implica la selección de personas específicas o miembros de una población general. La selección suele tener lugar después de un intervalo determinado (k). El método de muestreo sistemático es comparable al método de muestreo aleatorio simple; Sin embargo, la implementación es menos complicada.

3. Muestreo estratificado

Muestreo estratificado, que implica dividir una población en subclases con diferencias y varianzas notables. El método de muestreo estratificado es útil porque permite al investigador sacar conclusiones más confiables e informadas al confirmar que cada subclase respectiva está adecuadamente representada en la muestra seleccionada.

4. Muestreo por conglomerados

Muestreo por conglomerados, que, similar al método de muestreo estratificado, implica dividir una población en subclases. Cada una de las subclases debe tener características comparables con toda la muestra seleccionada. Este método implica seleccionar aleatoriamente una subclase completa, en lugar de muestrear miembros de cada subclase. Este método es ideal para estudios con poblaciones muy dispersas.

Ejemplo práctico

Una empresa emplea actualmente a 850 personas. La empresa quiere realizar una encuesta para determinar la satisfacción de los empleados en función de algunas variables identificadas. El equipo de investigación decide fijar la muestra en 85 empleados. Los 85 empleados formarán parte de la encuesta y serán utilizados como representantes de la población total de 850 empleados.

En tal escenario, la muestra está formada por 85 empleados y la población está formada por toda la fuerza laboral, compuesta por 850 personas. Debido al tamaño de la muestra, todos los empleados de la fuerza laboral pueden ser seleccionados para la encuesta. Significa que cada empleado tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado al azar para la encuesta.

Es importante recordar que las muestras no siempre proporcionan una representación precisa de una población en su totalidad; Por tanto, las desviaciones se denominan errores de muestreo. Un error de muestreo se puede definir como la diferencia entre las respectivas estadísticas (valores de muestra) y parámetros (valores de población). El error de muestreo es inevitable cuando se utilizan datos de muestra.

Por qué es importante una muestra aleatoria imparcial

El muestreo aleatorio imparcial conduce a conclusiones más confiables e imparciales.

Por ejemplo el Estudio de satisfacción de los empleados El estudio anterior utiliza un tamaño de muestra de 85 empleados. Es posible que de estos empleados se hayan seleccionado más mujeres que hombres para el estudio, a pesar de que la plantilla total está formada por 450 hombres y 400 mujeres. Esto daría lugar a un error de muestreo ya que habría discrepancias en los resultados obtenidos. Lo ideal es que los resultados sean objetivos e imparciales.

Muestreo probabilístico (aleatorio) versus muestreo no probabilístico

La probabilidad (o muestreo aleatorio) es la selección aleatoria de participantes de la muestra para derivar conclusiones y suposiciones sobre una población completa. El muestreo no probabilístico, por otro lado, implica seleccionar participantes de la muestra en función de criterios o idoneidad específicos.

Más recursos

Gracias por leer la guía de Finanzas sobre muestreo aleatorio. Para avanzar aún más en su carrera, los siguientes recursos adicionales de CFI le resultarán útiles:

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