Métodos de muestreo probabilísticos

En la interpretación del concepto de probabilidad, se han seguido dos escuelas, la primera la escuela clásica u objetivista, interpreta la probabilidad como la frecuencia relativa de la ocurrencia de algún evento o resultado (consecuencia) en el desempeño final o repetición de un experimento, entendida esta última palabra como una actividad que pudiera conducir a los resultados previstos, sin olvidar que cualquier resultado particular observado en cualquier etapa del experimento también está generado por el azar. (Matemáticos del siglo XVII, B. Pascal, P. Ferment y Laplace, entre otros).

La segunda escuela es la subjetivista o bayesiana, la cual utiliza los resultados a priori para calcular la probabilidad de ocurrencia de varios estados del universo (también llamado espacio de eventos), en una etapa particular del experimento en cuestión.

El conocimiento a priori es la forma en que la distribución de probabilidades emergerá, dado el conocimiento de la naturaleza del experimento a realizarse.

Muestreo aleatorio simple: es el más sencillo y de más facilidad práctica, puede ser con o sin reposición. Se llevará a cabo mediante la tabla de números aleatorios.

Este tipo de muestreo es la forma más común de obtener una muestra en la selección al azar, es decir, cada uno de los individuos de una población tiene la misma posibilidad de ser elegido. Si no se cumple este requisito, se dice que la muestra está viciada. Para tener la seguridad de que la muestra aleatoria no es viciada, debe emplearse para su constitución la tabla de números aleatorios.

Muestreo aleatorio estratificado: cuando la población, objeto de estudio, se puede dividir en distintas categorías, clases, estratos o, en otras palabras, subpoblaciones, conservando alguna característica homogénea de los elementos que la componen, resulta bastante útil emplear este método. En primer lugar, se clasifican los elementos poblacionales en función de alguna característica (subdivisión) de tipo cualitativo o cuantitativo, cada una recibe el nombre de estrato; la utilización del método aleatorio simple, a cada uno de estos estratos, completa el método.

Una muestra es estratificada cuando los elementos de la muestra son proporcionales a su presencia en la población. La presencia de un elemento en un estrato excluye su presencia en otro. Para este tipo de muestreo, se divide a la población en varios grupos o estratos con el fin de dar la representatividad a los distintos factores que integran el universo o población de estudio. Para la selección de los elementos o unidades muestrales, se utiliza el método de muestreo aleatorio.

Muestreo aleatorio por conglomerados y áreas: por este método no se eligen, al azar, unos cuantos elementos, sino subgrupos de la población previamente formados. Elegidos estos grupos o conglomerados en un número suficiente, posteriormente se seleccionan, también al azar, los elementos que se observarán dentro de cada conglomerado, o bien según se desee la observación completa de todos los elementos que componen los conglomerados elegidos.

Por ejemplo, si se quiere realizar un estudio entre los habitantes de una ciudad, este método de muestreo por conglomerados es el más adecuado, utilizando el caso particular de muestreo por áreas.

Muestreo no probabilística: en general, la teoría de la probabilidad es el estudio de los métodos y modelos utilizados para analizar y describir fenómenos aleatorios. En una muestra no probabilística, no se considera el fenómeno de aleatoriedad, es decir, que se escogerán o seleccionarán todos los elementos o unidades muestrales. Dicho de otro modo, se sujeta a la muestra exhaustiva.

Fuente: Apuntes de Creación de Empresas de la FCA UNAM