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Random Sample

Expresión inglesa que se utiliza para denominar el sistema empleado para elegir la muestra de una investigación mediante un proceso aleatorio a partir de una lista como, por ejemplo, la del censo electoral o la guía telefónica.

¿Para qué sirve el random sample?

Es una técnica básica en estadística que se utiliza para garantizar que una muestra represente una población más grande. Este enfoque permite a los investigadores hacer inferencias y generalizaciones confiables sobre una población entera a partir de datos recopilados solo de una parte de esa población.

Al seleccionar aleatoriamente a miembros de la población, reducimos el riesgo de sesgo, que podría sesgar los resultados del estudio si algunos segmentos de la población se seleccionan más que otros.

Además, el muestreo aleatorio es importante para validar modelos estadísticos e hipótesis en investigaciones científicas, sociales y de mercado, entre otros campos, porque asegura que las conclusiones obtenidas puedan aplicarse de manera general y no específicamente a una población atípica.

Características de random sample

  • Muestreo de igual probabilidad: todos los miembros de la población tienen las mismas posibilidades de ser incluidos en la muestra. Esto asegura que la muestra sea representativa de la población general y ayuda a evitar resultados sesgados.
  • Independencia: las elecciones de los individuos son independientes entre sí; La selección de una persona no afecta la selección de otra. Esto es esencial para el análisis estadístico porque permite que los métodos de inferencia estadística funcionen correctamente.
  • Elección honesta: elija una muestra sin sesgo personal o sistemático para asegurarse de que no haya influencia externa que pueda distorsionar la muestra.
  • Base estadística fija: el uso de un muestreo accidental permite que la teoría estadística se use para errores de muestreo calculados y calcule el intervalo de letra, que es esencial para la interpretación de los resultados y el resumen.
  • Versatilidad: el muestreo aleatorio se puede aplicar a una variedad de poblaciones y tipos de datos, y es adecuado para muchas disciplinas científicas y aplicaciones prácticas.
  • Reproducibilidad: una muestra aleatoria se puede reproducir mediante el mismo proceso de selección, lo cual es importante para validar investigaciones y experimentos.

Tipos de random sample

  • Muestreo aleatorio simple (MAS): este es el método más directo y sencillo. Cada miembro del grupo tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado. Los individuos se seleccionan aleatoriamente de toda la población sin considerar sus características. Este método es fácil de implementar una vez que se ha realizado un censo completo.
  • Muestreo estratificado: en este método, la población se divide primero en subgrupos homogéneos, llamados estratificación, en función de características específicas relevantes para el estudio Luego se realizó un muestreo aleatorio simple en cada estrato. Esto asegura que cada grupo esté adecuadamente representado en la muestra final, mejorando así la precisión de las estimaciones para grupos específicos de la población.
  • Muestreo aleatorio sistemático: selecciona aleatoriamente un punto de partida y luego selecciona el elemento k de la lista de población. Por ejemplo, si seleccionas un rango de cada 10 personas de la lista y el punto de partida es la persona 5, las personas seleccionadas serán 5, 15, 25, etc. Este método es útil si ha ordenado el acceso a la población, pero puede introducir sesgos si la lista contiene modelos ocultos.
  • Muestreo aleatorio por conglomerados: este método implica dividir la población en conglomerados (grupos) que representan a toda la población. Luego, algunos de estos conglomerados se seleccionan aleatoriamente y todos los elementos de los conglomerados seleccionados se incluyen en la muestra. Este método es particularmente útil cuando es difícil o costoso seleccionar una muestra de una población entera geográficamente dispersa.
  • Muestreo multinivel: este es un método más complejo que puede involucrar varias etapas de muestreo, a menudo utilizando una combinación de los métodos anteriores. Por ejemplo, primero se puede realizar un muestreo por conglomerados para seleccionar áreas geográficas y luego se puede realizar un muestreo aleatorio simple o estratificado dentro de esas áreas para seleccionar a los individuos finales.

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