Muestra aleatoria simple: ventajas y desventajas
Los investigadores utilizan una muestra aleatoria simple para medir estadísticamente un subconjunto de individuos seleccionados de un grupo o población más grande para aproximar una respuesta de todo el grupo. Este método de investigación tiene ventajas e inconvenientes.
Muestra aleatoria simple: una descripción general
A diferencia de otras formas de técnicas de encuesta, el muestreo aleatorio simple es un enfoque imparcial para obtener las respuestas de un grupo grande. Aunque el uso de una muestra aleatoria simple en la investigación tiene distintas ventajas, tiene inconvenientes inherentes. Estas desventajas incluyen el tiempo necesario para recopilar la lista completa de una población específica, el capital necesario para recuperar y contactar esa lista, y el sesgo que podría ocurrir cuando el conjunto de la muestra no es lo suficientemente grande para representar adecuadamente a la población completa.
Ventajas de una muestra aleatoria simple
El muestreo aleatorio ofrece dos ventajas principales.
Falta de sesgo
Debido a que los individuos que componen el subconjunto del grupo más grande se eligen al azar, cada individuo en el gran conjunto de población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Esto crea, en la mayoría de los casos, un subconjunto equilibrado que tiene el mayor potencial para representar al grupo más grande como un todo.
Sencillez
Como su nombre lo indica, producir una muestra aleatoria simple es mucho menos complicado que otros métodos, como el muestreo aleatorio estratificado. Como se mencionó, los individuos del subconjunto se seleccionan al azar y no hay pasos adicionales.
Para garantizar que no se produzca sesgo, los investigadores deben obtener respuestas de un número adecuado de encuestados, lo que puede no ser posible debido a limitaciones de tiempo o presupuesto.
Desventajas de una muestra aleatoria simple
Los inconvenientes de este método de investigación incluyen:
Dificultad para acceder a las listas de la población completa
En el muestreo aleatorio simple, solo se puede obtener una medida estadística precisa de una gran población cuando se dispone de una lista completa de toda la población que se va a estudiar. En algunos casos, los detalles sobre una población de estudiantes en una universidad o un grupo de empleados en una empresa específica son accesibles a través de la organización que conecta a cada población.
Conclusiones clave
- Una muestra aleatoria simple es uno de los métodos que utilizan los investigadores para elegir una muestra de una población más grande.
- Las principales ventajas incluyen su simplicidad y falta de sesgo.
- Entre las desventajas se encuentran la dificultad para acceder a una lista de una población más grande, el tiempo, los costos y que el sesgo aún puede ocurrir bajo ciertas circunstancias.
Sin embargo, obtener acceso a toda la lista puede presentar desafíos. Algunas universidades o facultades no están dispuestas a proporcionar una lista completa de estudiantes o profesores para la investigación. Del mismo modo, es posible que empresas específicas no estén dispuestas o no puedan entregar información sobre grupos de empleados debido a políticas de privacidad.
Pérdida de tiempo
Cuando no se dispone de una lista completa de una población más grande, las personas que intentan realizar un muestreo aleatorio simple deben recopilar información de otras fuentes. Si están disponibles públicamente, se pueden usar listas de subconjuntos más pequeños para recrear una lista completa de una población más grande, pero esta estrategia toma tiempo en completarse. Las organizaciones que mantienen datos sobre estudiantes, empleados y consumidores individuales a menudo imponen largos procesos de recuperación que pueden paralizar la capacidad de un investigador para obtener la información más precisa sobre todo el conjunto de la población.
Costos
Además del tiempo que lleva recopilar información de diversas fuentes, el proceso puede costarle a una empresa o individuo una cantidad sustancial de capital. Recuperar una lista completa de una población o listas de subconjuntos más pequeños de un proveedor de datos externo puede requerir un pago cada vez que se proporcionan datos. Si la muestra no es lo suficientemente grande para representar las opiniones de toda la población durante la primera ronda de muestreo aleatorio simple, la compra de listas o bases de datos adicionales para evitar un error de muestreo puede ser prohibitiva.
Sesgo de selección de muestra
Aunque el muestreo aleatorio simple pretende ser un enfoque imparcial de la encuesta, puede producirse un sesgo de selección de la muestra. Cuando un conjunto de muestra de la población más grande no es lo suficientemente inclusivo, la representación de la población completa está sesgada y requiere técnicas de muestreo adicionales.