1.15: Método de muestreo por conglomerados

Los métodos de muestreo adecuados garantizan que las muestras se extraigan sin sesgos y representen con precisión a la población. Debido a que medir a toda la población en un estudio no es práctico, los investigadores utilizan muestras para representar la población de interés.

Para elegir una muestra de conglomerados, divida la población en conglomerados (grupos) y, a continuación, seleccione aleatoriamente algunos de los conglomerados. Todos los miembros de estos clústeres se encuentran en la muestra de clúster. Por ejemplo, si toma una muestra aleatoria de cuatro departamentos de su población universitaria, los cuatro departamentos forman la muestra de conglomerado. Divide la facultad de tu universidad por departamento. Los departamentos son los clústeres. Numere cada departamento y, a continuación, elija cuatro números diferentes utilizando un muestreo aleatorio simple. Todos los miembros de los cuatro departamentos con esos números son la muestra del conglomerado.

El método de muestreo por conglomerados es rentable y ahorra tiempo. Por ejemplo, para estudiar las comunidades rurales, el estado se divide en conglomerados. Ahora, en lugar de visitar todas las ubicaciones, se elige y estudia un grupo aleatorio, lo que ahorra dinero y tiempo. Sin embargo, las muestras de conglomerados contienen más errores de muestreo, ya que es posible que no representen completamente a toda la población.

Este texto es una adaptación de Openstax, Estadísticas introductorias, Sección 1.2 Datos, muestreo y variación en datos y muestreo