Los investigadores usan 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 beneficios y desventajas.
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 existen distintas ventajas de usar una muestra aleatoria simple en la investigación, tiene inconvenientes inherentes. Estas desventajas incluyen el tiempo necesario para reunir 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 muestras no es lo suficientemente grande como 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 forman el subconjunto del grupo más grande se eligen al azar, cada individuo en el conjunto de la población grande 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 en el subconjunto se seleccionan al azar y no hay pasos adicionales.
Para garantizar que no se produzca un 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 listas de la población completa
En un muestreo aleatorio simple, solo se puede obtener una medida estadística precisa de una gran población cuando está disponible una lista completa de toda la población 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.
Para llevar clave
- Una muestra aleatoria simple es uno de los métodos que usan 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 de acceder a una lista de una población, tiempo, costos y costos más grandes. ese sesgo aún puede ocurrir bajo ciertas circunstancias.
Sin embargo, obtener acceso a toda la lista puede presentar desafíos. Algunas universidades o colegios no están dispuestos a proporcionar una lista completa de estudiantes o profesores para la investigación. Del mismo modo, las compañías específicas pueden no estar dispuestas o no pueden entregar información sobre grupos de empleados debido a las políticas de privacidad.
Pérdida de tiempo
Cuando una lista completa de una población más grande no está disponible, 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 lleva tiempo en completarse. Las organizaciones que guardan datos sobre estudiantes, empleados y consumidores individuales a menudo imponen largos procesos de recuperación que pueden detener la capacidad de un investigador para obtener la información más precisa sobre todo el conjunto de la población.
Costos
Además del tiempo que lleva reunir información de varias fuentes, el proceso puede costarle a una empresa o individuo una cantidad sustancial de capital. La recuperación de una lista completa de una población o listas de subconjuntos más pequeños de un proveedor de datos externo puede requerir el pago cada vez que se proporcionan datos. Si la muestra no es lo suficientemente grande como para representar las opiniones de toda la población durante la primera ronda de muestreo aleatorio simple, puede ser prohibitivo comprar listas o bases de datos adicionales para evitar un error de muestreo.
Sesgo de selección de muestra
Si bien el muestreo aleatorio simple pretende ser un enfoque imparcial para la topografía, puede producirse un sesgo de selección de muestra. Cuando un conjunto de muestras de la población más grande no es lo suficientemente inclusivo, la representación de la población completa es sesgada y requiere técnicas de muestreo adicionales.
