Introducción
En el muestreo por conglomerados, los investigadores dividen una población en grupos más pequeños conocidos como conglomerados. Luego seleccionan al azar entre estos grupos para formar una muestra.
El muestreo por conglomerados es un método de muestreo probabilístico que a menudo se utiliza para estudiar grandes poblaciones, en particular aquellas que están muy dispersas geográficamente. Los investigadores suelen utilizar unidades preexistentes, como escuelas o ciudades, como sus grupos.
Desarrollo del tema
Cómo agrupar la muestra
La forma más simple de muestreo por conglomerados es el muestreo por conglomerados de una etapa. Se trata de 4 pasos clave.
| Ejemplo de investigación Está interesado en el nivel de lectura promedio de todos los estudiantes de séptimo grado en su ciudad. Sería muy difícil obtener una lista de todos los estudiantes de séptimo grado y recopilar datos de una muestra aleatoria distribuida por toda la ciudad. Sin embargo, puede obtener fácilmente una lista de todas las escuelas y recopilar datos de un subconjunto de ellas. Por lo tanto, decide utilizar el método de muestreo por conglomerados. |
Paso 1: Defina su población
Al igual que con otras formas de muestreo, primero debe comenzar definiendo claramente la población que desea estudiar.
| Población En su estudio del programa de lectura, su población son todos los estudiantes de séptimo grado de su ciudad. |
Paso 2: divide tu muestra en grupos
Esta es la parte más importante del proceso. La calidad de sus conglomerados y qué tan bien representan a la población más grande determina la validez de sus resultados. Idealmente, le gustaría que sus clústeres cumplan con los siguientes criterios:
- La población de cada grupo debe ser lo más diversa posible. Desea que todas las características potenciales de toda la población estén representadas en cada grupo.
- Cada conglomerado debe tener una distribución de características similar a la distribución de la población en su conjunto.
- En conjunto, los conglomerados deben cubrir a toda la población.
- No debe haber superposición entre grupos (es decir, las mismas personas o unidades no aparecen en más de un grupo).
Idealmente, cada grupo debería ser una mini-representación de toda la población. Sin embargo, en la práctica, los conglomerados muchas veces no representan perfectamente las características de la población, por lo que este método proporciona menos certeza estadística que el muestreo aleatorio simple.
Dado que los conglomerados suelen ser grupos naturales, como escuelas, ciudades u hogares, suelen ser más homogéneos que la población en su conjunto. Debe tener esto en cuenta al realizar su estudio, ya que podría afectar su validez.
| Clústeres Agrupa a los alumnos de séptimo grado por la escuela a la que asisten. Para cubrir a toda la población, debe incluir todas las escuelas de la ciudad. No hay superposición porque cada estudiante asiste a una sola escuela. |
Paso 3: Seleccione aleatoriamente los conglomerados para usarlos como su muestra
Si cada conglomerado es en sí mismo una mini representación de la población más grande, seleccionar y muestrear aleatoriamente de los conglomerados le permite imitar el muestreo aleatorio simple, lo que a su vez respalda la validez de sus resultados.
Por el contrario, si los conglomerados no son representativos, el muestreo aleatorio le permitirá recopilar datos sobre una gran variedad de conglomerados, lo que aún debería proporcionarle una visión general de la población en su conjunto.
| Muestra Asignas un número a cada escuela y usas un generador de números aleatorios para seleccionar una muestra aleatoria. Usted elige la cantidad de conglomerados según el tamaño que desea que tenga el tamaño de la muestra. Esto, a su vez, se basa en el tamaño estimado de toda la población de séptimo grado, su intervalo de confianza y nivel de confianza deseados, y su mejor estimación de la desviación estándar (una medida de cuán separados están los valores en una población) de la lectura niveles de los estudiantes de séptimo grado. Luego usa una calculadora de tamaño de muestra para estimar el tamaño de muestra requerido. |
Paso 4: recopilar datos de la muestra
Luego realiza su estudio y recopila datos de cada unidad en los grupos seleccionados.
| Recopilación de datos Usted prueba los niveles de lectura de cada estudiante de séptimo grado en las escuelas que fueron seleccionadas al azar para su muestra. |
Muestreo por conglomerados de etapas múltiples
En el muestreo por conglomerados de etapas múltiples, en lugar de recopilar datos de cada unidad individual en los conglomerados seleccionados, selecciona aleatoriamente unidades individuales dentro del conglomerado para usarlas como muestra.
A continuación, puede recopilar datos de cada una de estas unidades individuales; esto se conoce como muestreo en dos etapas.
También puede continuar con este procedimiento, tomando muestras aleatorias cada vez más pequeñas, lo que generalmente se denomina muestreo en etapas múltiples.
Debe usar este método cuando no sea factible o sea demasiado costoso probar todo el clúster.
| Ejemplo: Muestreo multietapa En lugar de recopilar datos de cada estudiante de séptimo grado en las escuelas seleccionadas, reduce su muestra en dos etapas adicionales: 1. De cada escuela, selecciona al azar una muestra de clases de séptimo grado. 2. Dentro de esas clases, selecciona aleatoriamente una muestra de estudiantes. La muestra resultante es mucho más pequeña y, por lo tanto, más fácil de recopilar datos. |
Ventajas y desventajas
El muestreo por conglomerados se usa comúnmente por sus ventajas prácticas, pero tiene algunas desventajas en términos de validez estadística.
Ventajas
- El muestreo por conglomerados es eficiente en términos de tiempo y costo, especialmente para muestras que están muy dispersas geográficamente y de lo contrario sería difícil muestrear adecuadamente.
- Debido a que el muestreo por conglomerados utiliza la aleatorización, si la población se agrupa correctamente, su estudio tendrá una alta validez externa porque su muestra refleja las características de la población más grande.
Desventajas
- La validez interna es menos fuerte que con el muestreo aleatorio simple, particularmente porque usa más etapas de agrupamiento.
- Si sus conglomerados no son una buena mini representación de la población como un todo, entonces es más difícil confiar en su muestra para obtener resultados válidos.
- El muestreo por conglomerados es mucho más complejo de planificar qué otras formas de muestreo.
Preguntas frecuentes sobre el muestreo por conglomerados
¿Qué es el muestreo por conglomerados?
El muestreo por conglomerados es un método de muestreo probabilístico en el que divide una población en conglomerados, como distritos o escuelas, y luego selecciona aleatoriamente algunos de estos conglomerados como muestra.
Idealmente, los grupos deberían ser mini representaciones de la población en su conjunto.
¿Cuáles son los tipos de muestreo por conglomerados?
Hay tres tipos de muestreo por conglomerados: conglomerados en una sola etapa, en dos etapas y en varias etapas. En los tres tipos, primero divide la población en conglomerados, luego selecciona aleatoriamente los conglomerados para usarlos en su muestra.
- En el muestreo de una sola etapa, recopila datos de cada unidad dentro de los conglomerados seleccionados.
- En el muestreo de doble etapa, selecciona una muestra aleatoria de unidades dentro de los conglomerados.
- En el muestreo de etapas múltiples, repite el procedimiento de muestreo aleatorio de elementos dentro de los conglomerados hasta que haya alcanzado una muestra manejable.
¿Cuáles son algunas de las ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados?
El muestreo por conglomerados es más eficiente en términos de tiempo y costo que otros métodos de muestreo probabilístico, particularmente cuando se trata de muestras grandes distribuidas en un área geográfica amplia.
Sin embargo, proporciona menos certeza estadística que otros métodos, como el muestreo aleatorio simple , porque es difícil garantizar que los conglomerados representen adecuadamente a la población en su conjunto.
Conclusión
En conclusión, el muestreo por conglomerados es una técnica de muestreo probabilístico en la que los investigadores dividen la población en múltiples grupos (conglomerados) para la investigación. Luego, los investigadores seleccionan grupos aleatorios con una técnica de muestreo aleatorio simple o aleatorio sistemático para la recopilación y el análisis de datos.
En esta técnica de muestreo, los investigadores analizan una muestra que consta de múltiples parámetros de muestra, como datos demográficos, hábitos, antecedentes o cualquier otro atributo de la población, que puede ser el foco de la investigación realizada. Este método generalmente se lleva a cabo cuando grupos que son similares pero internamente diversos forman una población estadística. En lugar de seleccionar a toda la población, el muestreo por conglomerados permite a los investigadores recopilar datos dividiéndolos en grupos pequeños y más productivos.
Fuentes consultadas
- Fleetwood, D. (2018, marzo 13). Cluster sampling: Definition, method and examples. QuestionPro. https://www-questionpro-com.translate.goog/blog/cluster-sampling/?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=es&_x_tr_hl=es&_x_tr_pto=sc
- Thomas, L. (2020, septiembre 7). Cluster sampling. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/cluster-sampling/