El muestreo por conglomerados es una técnica de muestreo probabilístico que se utiliza cuando la población no es homogénea
Es un método de muestreo que se usa cuando una variedad de grupos están presentes de manera natural en una población, lo que hace posible el muestreo aleatorio de esos grupos.
El uso de la técnica requiere la división o clasificación de la población en grupos, definidos por sus diversas características o cualidades.
A estos grupos también se les suele denominar clusters, conglomerados o racimos.
El muestreo por conglomerados se ha usado mucho por los especialistas en mercadeo porque facilita cubrir poblaciones grandes a un costo reducido.
Las empresas grandes pueden considerar que entrevistar a todos sus clientes es casi imposible,
Por consiguiente, la asignación de estos a grupos, les ayudará a seleccionar algunos grupos al azar y tratarlos como las unidades de muestreo básicas
Un factor muy importante a tener en cuenta al usar esta técnica de muestreo es que un elemento de la población sólo puede clasificarse o asignarse a un único grupo.
¿Qué es el muestreo por conglomerados?
El muestreo por conglomerados se utiliza en estadística cuando “grupos naturales” están presentes en una población.
Toda la población se subdivide en grupos o clusters, y luego se recolectan muestras aleatorias de cada grupo.
El muestreo por conglomerados implica la identificación de cada uno de los clusters presentes en la población y la garantía de inclusión de algunos de sus miembros en la muestra final.
El objetivo principal del muestreo por racimos puede decirse que está en la reducción de costos y el aumento de los niveles de eficiencia del muestreo.
Esta técnica también se puede aplicar en varias etapas sucesivas; estaríamos hablando en ese caso de muestreo por conglomerados multi-etapas
¿Cuándo conviene usar el muestreo por conglomerados?
El muestreo por conglomerados se ha usado pródigamente en la investigación de mercados.
Se utiliza cuando un investigador no puede obtener información sobre la población en su conjunto, pero sí puede recabar datos a partir de los grupos que la conforman
Por ejemplo, un tesista puede estar interesado en datos sobre impuestos municipales recaudados en estado Miranda, Venezuela.
El investigador compilaría datos de ciudades seleccionadas al azar y los reuniría para obtener una imagen del estado completo
Las ciudades individuales serían los grupos, clusters o racimos en este caso.
El muestreo por conglomerados suele ser más económico o más práctico que el muestreo estratificado o el muestreo aleatorio simple.
Requisitos previos a la implementación
- Los elementos de cada cluster deben ser lo más heterogéneos posible.
En otras palabras, la población debe contener varias subpoblaciones distintas
- Cada grupo debe ser una pequeña representación de toda la población.
- Cada racimo debe ser mutuamente excluyente.
En otras palabras, es imposible que en cada grupo haya elementos de otro cluster
Tipos de muestreo por conglomerados
Muestreo por conglomerados en una sola etapa
Se utilizan todos los elementos en cada conglomerado seleccionado.
Muestreo de conglomerados en dos etapas
En este caso, se aplica una técnica de muestreo aleatorio a los conglomerados seleccionados.
Por ejemplo, una vez que hayas decidido los racimos al azar en una primera etapa, puedes usar un muestreo aleatorio simple para seleccionar a partir de ellos los elementos que integrarán la muestra.
Diferencias entre muestreo por conglomerado y muestreo estratificado
Para una muestra aleatoria estratificada, la población se divide en estratos, o subpoblaciones, antes del muestreo.
A primera vista, las dos técnicas parecen muy similares.
Sin embargo, en el muestreo por clusters, el conglomerado real es la unidad de muestreo;
En el muestreo estratificado, el análisis se realiza sobre los elementos dentro de cada estrato.
En el muestreo por racimos, un investigador sólo estudiará los conglomerados seleccionados
Con el muestreo estratificado, se extrae una muestra aleatoria de cada estrato.
Muestreo por racimos ejemplo
Supongamos que deseas evaluar los sueldos de los profesores universitarios en el país XYZ.
Como XYZ tiene alrededor de 2000 universidades, se toma la decisión de considerar las 2000 universidades como grupos o clusters
De manera que, los docentes de cada universidad representan un grupo.
Por tanto, puedes usar una técnica de muestreo aleatorio simple para seleccionar 100 universidades de las 2000 que hay en XYZ
Los salarios de los profesores en esas 100 universidades representan los datos principales para tu estudio.
Lo que finalmente haz hecho es ahorrarte tiempo al evaluar los sueldos de los profesores de las 2000 universidades.
También te costará menos visitar a las 100 universidades seleccionadas que a las 2000 originales.
Sin embargo, la desventaja de esta técnica es la presencia automática de un mayor error de muestreo.
Además, los resultados pueden no ser una verdadera representación de toda la población.
Ventajas del muestreo por conglomerados
- Es el diseño probabilístico más eficiente y rentable para grandes áreas geográficas.
- Este método es fácil de usar desde el punto de vista práctico
- Se puede utilizar un tamaño de muestra más grande debido al mayor nivel de accesibilidad de los miembros del grupo de muestra en perspectiva
Desventajas del muestreo de racimo
- Requiere que se conozca la información a nivel de grupos
- Comúnmente, tiene un mayor error de muestreo que otras técnicas
- El muestreo por racimos puede no reflejar la diversidad presente en el marco de muestreo
Para finalizar…
El muestreo de conglomerados es un método para encuestar a una población en base a grupos que ocurren naturalmente en ella
Una diferencia importante entre el muestreo por clusters y el estratificado,
Se relaciona con el hecho de que en el muestreo por conglomerados un clúster se percibe como una unidad de muestreo,
Mientras que en el muestreo estratificado sólo se aceptan elementos específicos de los estratos como unidad de muestreo.
En consecuencia, en el muestreo por racimos, una lista completa de racimos representa el marco de muestreo.
Luego, se seleccionan algunos grupos al azar como fuente de datos primarios.
¿Qué tal te ha parecido éste resumen acerca de lo que es el muestreo por conglomerados?
¿Crees que lo puedes aplicar en tu proyecto de tesis?
Como de costumbre, espero tus comentarios en el espacio destinado para ellos
I didn’t know that there some kinds of cluster. Moreover, I didn’t think that it is connected with marketing somehow. Now, I know more.
Hi,
Thank you for your comment, indeed, cluster sampling is closely related to customer segmentation in marketing
Greetings…