Muestra representativa versus muestra aleatoria: ¿Cuál es la diferencia?

Muestra representativa frente a muestra aleatoria: descripción general

Al realizar análisis estadísticos, los economistas e investigadores buscan reducir el sesgo de muestreo a un nivel casi insignificante. El peligro del sesgo de muestreo es que puede resultar en una muestra sesgada de una población (o factores no humanos) en la que no todos los individuos, o instancias, tenían la misma probabilidad de haber sido seleccionados.

Para reducir la probabilidad de muestras sesgadas, los estadísticos y economistas suelen intentar garantizar que se cumplan tres criterios básicos en cada análisis o estudio de muestras. De esta manera, los estadísticos y economistas pueden hacer inferencias más seguras sobre una población general a partir de los resultados obtenidos.

• Dichas muestras deben ser representativas de la población estudiada elegida.
• Deben elegirse al azar, lo que significa que cada miembro de la población más grande tiene las mismas posibilidades de ser elegido.
• Deben ser lo suficientemente grandes para no sesgar los resultados. El tamaño óptimo del grupo de muestra depende del grado preciso de confianza requerido para hacer una inferencia.

El muestreo representativo y el muestreo aleatorio son dos técnicas que se utilizan para ayudar a garantizar que los datos estén libres de sesgos. Estas técnicas de muestreo no se excluyen mutuamente. De hecho, a menudo se utilizan en conjunto para reducir el grado de error de muestreo en un estudio. Cuando se combinan, estos dos métodos permiten una mayor confianza para hacer inferencias estadísticas de la muestra con respecto al grupo más grande.

Muestra representativa

Una muestra representativa es un grupo o conjunto elegido de una población estadística más grande o un grupo de factores o instancias que replica adecuadamente el grupo más grande de acuerdo con cualquier característica o calidad que se esté estudiando.

Una muestra representativa es paralela a las variables y características clave de la sociedad en general que se examina. Algunos ejemplos incluyen sexo, edad, nivel educativo, nivel socioeconómico (SES) o estado civil. Un tamaño de muestra más grande reduce la probabilidad de errores de muestreo y aumenta la probabilidad de que la muestra refleje con precisión la población objetivo.

Muestra aleatoria

Una muestra aleatoria es un grupo o conjunto elegido de una población más grande, o grupo de factores de instancias, de manera aleatoria que permite que cada miembro del grupo más grande tenga la misma probabilidad de ser elegido. Una muestra aleatoria está destinada a ser una representación imparcial de la población en general. Se considera una forma justa de seleccionar una muestra de una población más grande (ya que cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado).

Consideraciones Especiales

Para los economistas y estadísticos que recolectan muestras, es imperativo que se aseguren de que se minimice el sesgo. Si no se tiene en cuenta el sesgo de muestreo, los resultados de un estudio o análisis pueden atribuirse erróneamente. El muestreo representativo es uno de los métodos clave para lograr esto porque tales muestras replican lo más fielmente posible elementos de la población más grande bajo estudio.

Sin embargo, esto por sí solo no es suficiente para que el sesgo de muestreo sea insignificante. La combinación de la técnica de muestreo aleatorio con el método de muestreo representativo reduce aún más el sesgo porque ningún miembro específico de la población representativa tiene más posibilidades de ser seleccionado en la muestra que cualquier otro.

Una de las técnicas más efectivas se conoce como estratificación. Con la estratificación, la población más grande se divide en subgrupos —o estratos— de naturaleza bastante homogénea. Luego, se selecciona un número igual de miembros del grupo de cada estrato.

Otro método común para obtener una muestra aleatoria o representativa se denomina muestreo sistemático. Con este método, para comenzar, los miembros (o elementos) de un estudio se eligen a partir de un punto de partida aleatorio. Luego, la selección procede a intervalos periódicos fijos.