Uso de una muestra aleatoria simple para estudiar poblaciones más grandes
El muestreo aleatorio simple es un método que se utiliza para seleccionar un tamaño de muestra más pequeño de una población más grande y usarlo para investigar y hacer generalizaciones sobre el grupo más grande. Es uno de varios métodos que los estadísticos e investigadores utilizan para extraer una muestra de una población más grande; muestra aleatoria simple incluyen su facilidad de uso y su representación precisa de la población más grande.
Cómo se genera una muestra aleatoria simple
Los investigadores generan una muestra aleatoria simple obteniendo una lista exhaustiva de una población más grande y luego seleccionando, al azar, un cierto número de individuos para formar la muestra. Con una muestra aleatoria simple, cada miembro de la población más grande tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.
Los investigadores tienen dos formas de generar una muestra aleatoria simple. Uno es un método de lotería manual. A cada miembro del grupo de población más grande se le asigna un número. A continuación, se extraen números al azar para formar el grupo de muestra. Si se tomara una muestra aleatoria simple de 100 estudiantes en una escuela secundaria con una población de 1,000, entonces cada estudiante debería tener una probabilidad entre 10 de ser seleccionado.
El método de lotería manual funciona bien para poblaciones más pequeñas, pero no es factible para poblaciones más grandes. En estas situaciones, los investigadores prefieren la selección generada por computadora. Funciona mediante el mismo principio, pero un sistema informático sofisticado, en lugar de un ser humano, asigna números y los selecciona al azar.
Espacio para el error
Con una muestra aleatoria simple, debe haber espacio para el error representado por una varianza positiva y negativa. Por ejemplo, si en esa misma escuela secundaria se hiciera una encuesta para determinar cuántos estudiantes son zurdos, un muestreo aleatorio puede determinar que ocho de los 100 muestreados son zurdos. La conclusión sería que el 8% de la población estudiantil del bachillerato es zurdo, cuando en realidad el promedio global estaría más cerca del 10%.
Lo mismo es cierto independientemente del tema. Una encuesta sobre el porcentaje de la población estudiantil que tiene ojos verdes o está físicamente incapacitado daría como resultado una alta probabilidad matemática basada en una encuesta aleatoria simple, pero siempre con una varianza más o menos. La única forma de tener una tasa de precisión del 100% sería encuestando a los 1,000 estudiantes que, si bien es posible, no sería práctico.
Ventajas del muestreo aleatorio
Las ventajas de las muestras aleatorias simples incluyen la facilidad de uso y la precisión de la representación. No existe un método más fácil para extraer una muestra de investigación de una población más grande que el muestreo aleatorio simple. No hay necesidad de dividir la población en subpoblaciones o tomar medidas más allá de seleccionar al azar el número de sujetos de investigación necesarios del grupo más grande. Nuevamente, los únicos requisitos son que la aleatoriedad gobierne el proceso de selección y que cada miembro de la población más grande tenga la misma probabilidad de selección.
La selección de sujetos completamente al azar de la población más grande también produce una muestra que es representativa del grupo que se está estudiando. Incluso tamaños de muestra tan pequeños como 40 pueden presentar un error de muestreo bajo cuando el muestreo aleatorio simple se realiza correctamente. Para cualquier tipo de investigación sobre una población, es fundamental utilizar una muestra representativa para hacer inferencias y generalizaciones sobre el grupo más grande; una muestra sesgada puede llevar a sacar conclusiones incorrectas sobre la población en general.
El muestreo aleatorio simple es tan simple como su nombre lo indica y es preciso. Estas dos características dan al muestreo aleatorio simple una gran ventaja sobre otros métodos de muestreo cuando se realiza una investigación en una población más grande.