El muestreo aleatorio simple (también denominado muestreo aleatorio) es la estrategia de muestreo probabilístico más pura y directa.
También es el método más popular para elegir una muestra para una amplia gama de propósitos.
En el muestreo aleatorio simple, es igualmente probable que cada miembro de la población sea elegido para formar parte de la muestra.
El principal beneficio del muestreo aleatorio simple es que elimina el sesgo en el procedimiento de selección y se supone que da como resultado muestras representativas de la población de donde se extraen
Idealmente, se requiere un tamaño de muestra superior a unos pocos cientos, para poder aplicar el muestreo aleatorio simple de manera óptima.
Se puede argumentar que el muestreo aleatorio simple es fácil de entender en teoría, pero difícil de llevar a cabo en la práctica.
Esto se debe a que trabajar con un tamaño de muestra grandes no es fácil y suele ser un desafío obtener un marco muestral realista.
¿Qué es una muestra aleatoria?
Una muestra aleatoria es aquella que se elige aleatoriamente.
Podría llamarse con mayor precisión una muestra elegida al azar.
Se usan muestras aleatorias para evitar sesgos y otros efectos no deseados.
Por supuesto, no es tan simple como parece: elegir una muestra aleatoria no es tan sencillo como elegir 100 personas entre 10,000 personas.
¡Debes asegurarte de que tu muestra aleatoria sea verdaderamente aleatoria!
Ten en cuenta que la palabra “aleatorio” en este caso no se ajusta exactamente a la definición de diccionario.
Si escribes en Google “define: aleatorio”, entonces leerás lo que significa:
Que depende del azar o de la suerte.
Pero no es cierto que el proceso dependa de la suerte o casualidad
El muestreo aleatorio simple es una forma de elegir de manera precisa una muestra aleatoria.
¿Qué es el muestreo aleatorio simple?
Muchos supervisores de tesis aconsejan la elección del método de muestreo aleatorio simple debido a que garantiza la representatividad de la muestra
y a que limita el sesgo del investigador en comparación con las técnicas de muestreo no aleatorio.
Sin embargo, la aplicación de cualquiera de los métodos de muestreo aleatorio, no sólo el aleatorio simple,
en la práctica pueden ser bastante difíciles de implementar debido a la necesidad de contar con una lista completa de miembros de la población
Muestreo aleatorio simple ejemplo
La aplicación del método de muestreo aleatorio simple implica las siguientes etapas:
- Se prepara una lista de todos los miembros de la población.
Cada elemento debe estar marcado con un número específico (supongamos del 1 al N).
- Se seleccionan n elementos a partir de la población
Esto se puede hacer con el uso de tablas de números aleatorios o con un software generador de números aleatorios.
La última opción es preferible como lo explicamos en el artículo anterior.
De esta manera, se puede minimizar el conocido sesgo del investigador.
Hay dos enfoques populares que tienen como objetivo minimizar la magnitud del sesgo en el proceso de selección de muestras aleatorias: el método de la lotería y el uso de números aleatorios.
El método de la Lotería
Es el ejemplo más primitivo y mecánico de muestreo aleatorio simple
En este método, deberá numerar a cada miembro de la población de manera consecutiva, escribiendo números en hojas de papel separadas.
Estos papeles se deben doblar y mezclar en una caja.
Por último, las muestras deben tomarse al azar de la caja eligiendo los trozos de papel doblados de manera aleatoria.
El uso de números aleatorios
Un método alternativo implica también numeración de miembros de la población de 1 a N.
Luego, el tamaño de la muestra de n debe determinarse seleccionando números al azar.
El uso de una tabla de números aleatorios similar a la siguiente puede ayudar mucho con la aplicación de esta técnica de muestreo.
Importancia del muestreo aleatorio simple
Una muestra aleatoria no sesgada es importante a la hora de sacar conclusiones.
Por ejemplo, si obtenemos una muestra de 30 empleados a partir de una población de 300,
Siempre existe la posibilidad de que un investigador termine eligiendo a más de 25 hombres,
Incluso si la población se compone de 100 hombres y 200 mujeres.
Por lo tanto, pueden surgir algunas variaciones al derivar resultados, lo que se conoce como un error de muestreo.
Una de las desventajas del muestreo aleatorio es el hecho de que requiere una lista completa de los miembros de la población.
Por ejemplo, si una empresa desea realizar una encuesta y tiene la intención de utilizar muestreo aleatorio, en ese caso,
Debe conocer el número total de empleados, y si además si los empleados se distribuyan en diferentes regiones, eso dificulta aún más el proceso
Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple
Hablemos primero de los beneficios que a ti como investigador o tesista te puede traer aplicarlo
Pro
- Si se aplica adecuadamente, el muestreo aleatorio simple se asocia con la cantidad mínima de sesgo de muestreo en comparación con otros métodos
- Una vez que disponemos del correspondiente marco muestral, la facilidad de seleccionar muestras, es una de las principales ventajas del muestreo aleatorio simple.
- Los resultados de la investigación resultantes pueden generalizarse debido a la representatividad de esta técnica de muestreo y a la poca relevancia del sesgo.
Contras
- Es importante tener en cuenta que la aplicación del método de muestreo aleatorio simple requiere una lista de todos los encuestados potenciales (marco de muestreo) que esté disponible de antemano y esto puede ser costoso y lento para estudios de envergadura
- La necesidad de tener un gran tamaño de muestra puede ser una desventaja importante en los niveles prácticos.
- Este método de muestreo no es adecuado para estudios que involucren entrevistas personales que cubran un área geográfica extensa debido a consideraciones de costo y tiempo.
En resumen…
Sigue los siguientes pasos para obtener una muestra aleatoria simple de los pacientes afectados por ACV en la ciudad de Barinas, sólo por citar un ejemplo
Paso 1: Haz una lista de todos los centros dispensadores de salud en la ciudad.
Paso 2: Asigna un número secuencial a cada centro (1,2,3 … n).
Este es tu marco muestral (la lista de la que extraes tu muestra aleatoria simple).
Paso 3: Calcula cuál será el tamaño de la muestra.
Mira cómo se hace en el artículo anterior
Paso 4: Usa un generador de números aleatorios para seleccionar la muestra, utilizando tu marco de muestreo (tamaño de la población) del Paso 2 y el tamaño de tu muestra del Paso 3.
Por ejemplo, si el tamaño de tu muestra es 50 y la población es 200, genera 50 números al azar comprendidos entre 1 y 200.
¿Qué te ha parecido la explicación anterior acerca del muestreo aleatorio simple?
Déjame tus comentarios luego del post, estaré esperando para leerte
Ah!, antes que se me olvide, si estás a punto de iniciar en los próximos meses el trabajo de tesis y quieres tener una guía paso a paso que te lleve desde la idea inicial a la defensa con éxito de tu proyecto
Estás de suerte hoy, puedes recabar toda la información de los cursos que tenemos para ti, dejándome tu email y haciendo clic en botón MÁS INFORMACIÓN de aquí abajo
It looks like a statistics. To my mind, it is very difficult to choose randomly. Anyway, you will not get an accurate number.
Good day,
Thanks for taking the time to comment on what we post on the blog.
Certainly, as you well say and also stands out in the article, it is not easy to apply in practice the simple random sampling method
Basically, due to the need for an exhaustive sample framework for all members of the population.
However, we can rely on web applications to more easily generate the random numbers required for this purpose.
Best regards,
Dr. Carlos Godoy Rodríguez, MSc.