Muestreo por conglomerados: características y ejemplos
El muestreo por conglomerados es un tipo de método de muestreo que se utiliza cuando en una población estadística se evidencian grupos homogéneos, pero que son internamente heterogéneos. Se utiliza con frecuencia en la investigación de mercados.
Con este método de muestreo, el investigador en lugar de seleccionar de inmediato a todos los sujetos de toda la población, realiza varios pasos para reunir su muestra de población. Primero, el investigador divide a la población total en grupos separados, llamados conglomerados. Luego selecciona una muestra aleatoria simple de los grupos de la población. Finalmente, realiza su análisis tomando los datos muestrales de estos grupos.
Para un tamaño fijo de muestra aleatoria es menor el error esperado cuando la mayor cantidad de variaciones en la población está presente internamente adentro de los grupos, y no entre los grupos.
Un motivo común para utilizar el muestreo por conglomerados es disminuir los costos al aumentar la eficacia del muestreo. Esto difiere del muestreo estratificado, donde el motivo es incrementar la exactitud.
Índice del artículo
– La población se divide en N grupos, llamados conglomerados.
– El investigador selecciona aleatoriamente n grupos para incluirlos en la muestra, donde n es menor a N.
– Cada elemento de la población puede asignarse a uno, y solo a un conglomerado.
– Lo ideal es que la población dentro de un conglomerado sea lo más heterogénea posible, pero debe haber homogeneidad entre los conglomerados. Cada conglomerado tiene que ser una representación de la población total a pequeña escala.
Para elegir cuáles conglomerados incluir en el estudio se utiliza una técnica de muestreo aleatorio en cualquier conglomerado relevante.
Muestreo en una etapa
En el muestreo por conglomerados de una etapa se incluyen en la muestra todos los elementos dentro de cada uno de los grupos escogidos.
Muestreo en dos etapas
En el muestreo por conglomerados de dos etapas se selecciona aleatoriamente un subconjunto de elementos dentro de los grupos seleccionados, para ser incluidos en la muestra.
Se debe usar solo cuando esté justificado económicamente, cuando la reducción de los costos supere las pérdidas de precisión. Esto es más probable que ocurra en las siguientes situaciones.
Resulta difícil, costoso o imposible construir una lista completa de elementos de la población
Por ejemplo, puede que no sea posible enumerar a todos los clientes de una cadena de ferreterías.
Sin embargo, sería posible seleccionar aleatoriamente un subconjunto de tiendas (etapa 1) y luego entrevistar a una muestra aleatoria de clientes que visitan esas tiendas (etapa 2).
La población se concentra en conglomerados “naturales” (ciudades, escuelas, hospitales, etc.).
Por ejemplo, para realizar entrevistas personales a enfermeras de quirófano, podría tener sentido seleccionar aleatoriamente un hospital de una muestra de hospitales (etapa 1) y luego entrevistar a todas las enfermeras de quirófano en ese hospital.
Mediante el muestreo por conglomerados, el entrevistador podría realizar muchas entrevistas en un solo día y en un solo hospital.
En contraste, el muestreo aleatorio simple puede requerir que el entrevistador pase todo el día viajando para realizar una sola entrevista en un solo hospital.
Puede ser más barato que otros planes de muestreo, por ejemplo, menos gastos de viaje y gastos de administración.
Viabilidad
Este método de muestreo tiene en cuenta a grandes poblaciones. Dado que estos grupos son tan grandes, implementar cualquier otro método de muestreo sería muy costoso.
Economía
En este método se reduce considerablemente una gran preocupación en el gasto, como son los viajes.
Por ejemplo, compilar la información de una investigación en cada hogar de una ciudad sería muy costoso, mientras que será más económico compilar información en varios bloques de la ciudad. En este caso se reducirán en gran medida los viajes.
Variabilidad reducida
Cuando se consideran las estimaciones por cualquier otro método, se observa una variabilidad reducida en los resultados. Esta puede no ser una situación ideal en todo momento.
Uso principal
Cuando no está disponible un marco de muestreo con todos los elementos, solo se puede recurrir al muestreo por conglomerados.
Muestras sesgadas
Si el grupo en la población elegida como muestra tiene una opinión sesgada, se deduce que toda la población tiene la misma opinión. Este puede no ser el caso real.
Errores
Se tiene un error de muestreo más alto, que se puede expresar en el llamado “efecto de diseño”.
Los otros métodos probabilísticos dan menos errores que este método. Por este motivo no es recomendable para principiantes.
El muestreo por conglomerados se utiliza para estimar altas mortalidades en casos como guerras, hambrunas y desastres naturales.
Una ONG desea establecer una muestra de niños en cinco localidades cercanas para brindarles educación.
Mediante el muestreo por conglomerados de una etapa, la ONG podrá escoger al azar las poblaciones (grupos) para crear una muestra y así brindar ayuda a los niños que no reciben educación en esas ciudades.
El dueño de un negocio está buscando averiguar el desempeño estadístico de sus plantas, que están distribuidas en varias partes de EE.UU.
Tomando en cuenta el número de plantas, el trabajo realizado en cada planta y la cantidad de empleados por planta, el muestreo en una etapa consumiría mucho dinero y tiempo.
Por tanto, se decide realizar un muestreo en dos etapas. El dueño crea muestras de trabajadores pertenecientes a distintas plantas para formar los conglomerados. Entonces los divide en el tamaño de una planta en estado operativo.
Se formó un muestreo por conglomerados en dos etapas en el que se aplicaron otras técnicas de conglomerados, como el muestreo aleatorio simple, para comenzar con los cálculos.
El muestreo por conglomerados geográficos es una de las técnicas más ampliamente implementadas.
Cada conglomerado es una zona geográfica. Ya que puede ser costoso realizar una encuesta en una población dispersa geográficamente, se puede alcanzar una economía mayor que con un simple muestreo aleatorio al agrupar en un conglomerado dentro de un área local a los diferentes encuestados.
En general, para lograr una precisión equivalente en las estimaciones se necesita incrementar el tamaño de la muestra total, pero los ahorros de costos pueden hacer que sea factible tal aumento en el tamaño de la muestra.
Por ejemplo, una organización pretende realizar una encuesta para analizar el desempeño de los teléfonos inteligentes en toda Alemania.
Se puede dividir la población de todo el país en ciudades (conglomerados) y además seleccionar las ciudades con la población más alta. También filtrar aquellas que usen dispositivos móviles.
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