El muestreo aleatorio simple es un método utilizado para sacrificar un tamaño de muestra más pequeño de una población más grande y utilizarlo para investigar y hacer generalizaciones sobre el grupo más grande. Es uno de varios métodos que utilizan los estadísticos e investigadores para extraer una muestra de una población más grande; otros métodos incluyen muestreo aleatorio estratificado y muestreo probabilístico. Las ventajas de una muestra aleatoria simple incluyen su facilidad de uso y su representación precisa de la población más grande.
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 las mismas posibilidades 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, los números se dibujan al azar para comprender el grupo de muestra. Por ejemplo, si la población más grande contiene 1, 000 miembros, y los investigadores quieren un tamaño de muestra de 100, a los miembros más grandes de la población se les asigna un número único de 1 a 1, 000. Se dibujan cien números, dando a cada miembro un igual 10% de posibilidades de ser seleccionado.
El método de lotería manual funciona bien para poblaciones más pequeñas, pero no es factible para las más grandes. En estas situaciones, los investigadores prefieren la selección generada por computadora. Funciona a través del mismo principio, pero un sistema informático sofisticado, en lugar de un ser humano a mano, asigna números y luego los selecciona al azar.
Las ventajas de la muestra aleatoria simple incluyen la facilidad de uso y la precisión de la representación. No existe un método más sencillo para extraer una muestra de investigación de una población mayor que el muestreo aleatorio simple. No es necesario dividir la población en subpoblaciones ni dar ningún paso más allá de seleccionar el número de sujetos de investigación necesarios al azar del grupo más grande. De nuevo, los únicos requisitos son que la aleatoriedad rija el proceso de selección y que cada miembro de la población más grande tenga la misma probabilidad de selección.
Seleccionar 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 exhibir un bajo error de muestreo cuando el muestreo aleatorio simple se realiza correctamente. Para cualquier tipo de investigación en una población, es crítico usar una muestra representativa para hacer inferencias y generalizaciones sobre el grupo más grande; una muestra sesgada puede llevar a conclusiones incorrectas acerca de la población en general.
El muestreo aleatorio simple es tan simple como su nombre indica, y es preciso. Estas dos características dan al muestreo aleatorio simple una gran ventaja sobre otros métodos de muestreo cuando se realiza investigación en una población más grande.
¿Cuál es la diferencia entre una muestra aleatoria simple y una muestra aleatoria estratificada?
Aprende sobre las diferencias entre el muestreo aleatorio simple y el muestreo aleatorio estratificado, y aprende sobre las ventajas de cada método.
¿Cuáles son las desventajas de usar una muestra aleatoria simple para aproximar una población más grande?
Aprende qué es una muestra aleatoria simple, cómo los investigadores la usan como herramienta estadística y las desventajas que conlleva al aproximarse a un grupo grande.
¿Cómo se aseguran los investigadores de que una muestra aleatoria simple sea una representación precisa de una población más grande?
Aprende qué métodos utilizan los investigadores para garantizar que una muestra aleatoria simple se aproxime mejor a la población más grande que se estudia.