Muestreo aleatorio simple

¿Alguna vez te has preguntado cómo se seleccionan las muestras de datos para llevar a cabo un estudio o investigación? En este artículo, vamos a adentrarnos en el mundo del muestreo aleatorio simple, una técnica que nos permite obtener muestras representativas de una población de manera objetiva y confiable. Descubre qué es el muestreo aleatorio simple, cómo se lleva a cabo y por qué es una herramienta crucial en el análisis de datos. Acompáñanos en este recorrido por las bases del muestreo estadístico y amplía tu conocimiento en este fascinante campo.

Técnica de encuesta imparcial que define un subgrupo de una población en el que las perspectivas de selección son iguales para todos los miembros de la población.

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¿Qué es una muestra aleatoria simple?

El muestreo aleatorio simple es una técnica de encuesta imparcial que define un subgrupo de una población en el que las perspectivas de selección son iguales para todos los miembros de la población. Aquí la selección de la muestra se basa únicamente en el azar o la suerte. Una muestra aleatoria simple proporciona un resultado más representativo cuando la población general es homogénea.

Muestreo aleatorio simple

Como los miembros de una muestra aleatoria simple se seleccionan al azar, todos los miembros de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La precisión estadística de la muestra mejora a medida que aumenta el tamaño de la muestra.

Una muestra aleatoria simple es similar a una muestra aleatoria, excepto que no todos los miembros de una población pueden tener las mismas posibilidades de ser seleccionados en una muestra aleatoria.

Resumen

  • El muestreo aleatorio simple es una técnica para seleccionar un subgrupo de una población en la que la probabilidad de ser seleccionado es igual para todos los miembros de la población.
  • Debido a que la muestra es aleatoria o seleccionada al azar, una muestra aleatoria simple representa adecuadamente las características de la población que se estudia.
  • Se puede seleccionar aleatoriamente una muestra aleatoria simple de cualquier población definida, siempre que cada miembro sea elegible para ser seleccionado.

Pasos para crear muestras aleatorias simples

1. Definir la población.

Dependiendo de los criterios de muestreo, seleccione un grupo sobre qué conclusiones deben sacarse. Supongamos que un investigador quiere aprender más sobre las aspiraciones profesionales de los estudiantes de una universidad en particular.

Hay aproximadamente 15.000 estudiantes en la universidad, que se consideran población y se denotan por N. El marco muestral incluiría a los 15.000 estudiantes. Se haría referencia a cada estudiante como una unidad.

2. Elija un tamaño de muestra.

Dado que sería difícil encuestar a toda la población de 15.000 estudiantes, el investigador elige un tamaño de muestra dependiendo de su presupuesto y del tiempo disponible para las encuestas. Cuanto mayor sea la muestra, más segura será estadísticamente. Alternativamente, se puede utilizar una herramienta estadística para determinar el tamaño de muestra adecuado. Supongamos que la herramienta estadística sugirió al investigador utilizar una muestra de 300 estudiantes.

3. Enumere la población.

Para seleccionar una muestra de 300 estudiantes, se deben identificar a los 15.000 estudiantes. Es posible que se requieran ciertos permisos para estudiar algunas poblaciones. En nuestro ejemplo, es posible que el investigador necesite obtener permiso de Registros Estudiantiles u otro departamento relevante para que no se violen las normas de privacidad.

4. Asigna números a cada unidad.

Cada unidad de población está etiquetada con números consecutivos del 1 al N. En el ejemplo, el investigador debe asignar números del 1 al 15.000.

5. Seleccione la muestra.

Para diseñar el proceso de selección de una muestra aleatoria simple libre de sesgos, se puede utilizar uno de los siguientes enfoques:

método de lotería

Cuando se crea la lista de población, cada miembro de la población se identifica con un número. Los números se extraen aleatoriamente del cuadro para seleccionar muestras. En nuestro ejemplo, el investigador tiene que seleccionar 300 estudiantes de un total de 15.000 estudiantes. A todos los estudiantes se les asigna un número. El investigador extrae al azar 200 números de una caja llena de números del 1 al 15.000.

Sin embargo, el método puede resultar muy tedioso para poblaciones grandes si se realiza manualmente. Por lo tanto, se utiliza software para seleccionar muestras aleatorias simples para poblaciones relativamente grandes. El software asigna números a cada miembro y selecciona los números al azar.

Uso de números aleatorios

Esto requiere una lista de números aleatorios. La lista se puede determinar mediante tablas de números aleatorios o mediante software que genere números aleatorios. El Software generador de números aleatorios Se prefiere porque no se requiere intervención humana.

En nuestro caso, el investigador necesita seleccionar 300 números aleatorios de una tabla de números aleatorios o generar 300 números aleatorios utilizando el software. Supongamos que los primeros cuatro números de la tabla son 0015, 0123, 2015 y 3002. Esto significa que el investigador seleccionaría los 15Th0123aprox2015Thy 3002Dakota del Norte Estudiantes de la lista preparada. Continúa hasta que se seleccionen 300 estudiantes.

Ventajas de una única muestra aleatoria

Una muestra aleatoria única reduce el riesgo de sesgo humano al seleccionar unidades para la muestra. Una muestra aleatoria simple representa adecuadamente a la población bajo estudio, asumiendo que faltan datos limitados. Debido a que las unidades de muestra se seleccionan utilizando la probabilidad o la teoría aleatoria, a partir de la muestra se pueden extraer inferencias estadísticas sobre la población.

Desventajas de una única muestra aleatoria

Sólo se puede seleccionar una muestra aleatoria simple si una lista de población está completa y disponible. Obtener una lista completa de la población a veces puede resultar difícil por diversas razones: limitaciones de accesibilidad, regulaciones de privacidad o un largo proceso de obtención de permisos.

A veces, los investigadores están interesados ​​en más de una lista de poblaciones, y resulta difícil y requiere mucho tiempo fusionar todas las sublistas y crear una lista final que se utilizará para seleccionar una muestra. Además, es posible que las listas requeridas no estén disponibles públicamente y su obtención puede resultar costosa.

Recursos adicionales

Gracias por leer la guía de Finanzas sobre muestreo aleatorio simple. Para ayudarlo a convertirse en un analista de clase mundial y maximizar su carrera, consulte estos recursos adicionales:

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