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Los investigadores utilizan 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. Hay pros y contras de este método de investigación.

Ejemplo aleatorio simple: descripción general

A diferencia de otros tipos de técnicas de encuesta, el muestreo aleatorio simple es un enfoque imparcial para recopilar respuestas de un grupo grande. Si bien el uso de una muestra aleatoria simple en la investigación tiene ventajas particulares, existen desventajas fundamentales. Estas desventajas incluyen el tiempo requerido para compilar una lista completa de una población en particular, el capital requerido para recuperar y contactar esa lista, y el sesgo que puede ocurrir cuando el conjunto de muestra no está disponible, lo suficientemente grande como para representar adecuadamente a toda la población.

Beneficios de una muestra aleatoria simple

El muestreo aleatorio tiene dos ventajas principales.

Falta de sesgo

Debido a que los individuos que son un subconjunto del grupo más grande se seleccionan al azar, existe la misma probabilidad de que todos en el conjunto de la población grande sean seleccionados. 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.

Sencillo

Como su nombre lo indica, es mucho más complicado producir una muestra aleatoria simple que otros métodos, como el muestreo aleatorio estratificado. Como se mencionó, los individuos del subconjunto se seleccionan al azar y no hay pasos adicionales.

Para garantizar que no se produzca sesgo, los investigadores deben obtener respuestas de un número suficiente de encuestados, lo que no sería posible debido a limitaciones de tiempo o presupuestarias.

Las desventajas de una muestra aleatoria simple

Las desventajas de este método de investigación incluyen:

Dificultad para acceder a las listas de población total

En el muestreo aleatorio simple, solo se puede obtener una medición estadísticamente precisa de una gran población cuando se dispone de una lista completa de la población total que se va a estudiar. En algunos casos, los datos sobre la población de estudiantes de una universidad o grupo empleado por una empresa en particular son accesibles a través de la organización que conecta a cada población.

Conclusiones clave

  • Una muestra aleatoria simple es uno de los métodos utilizados por los investigadores para seleccionar una muestra de una población más grande.
  • Las principales ventajas incluyen su simplicidad y falta de sesgo.
  • Las desventajas incluyen la dificultad para acceder a una lista de una población más grande, tiempo, costos y esta tendencia aún puede ocurrir bajo ciertas circunstancias.

Sin embargo, acceder a la lista completa puede resultar complicado. Algunas universidades o facultades no están dispuestas a proporcionar una lista completa de estudiantes o profesores para la investigación. De manera similar, es posible que ciertas empresas no estén dispuestas o no puedan entregar información sobre grupos de empleados debido a políticas de privacidad.

Requiere tiempo

Cuando no se dispone de una lista completa de población más grande, las personas que buscan 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 algún tiempo en completarse. Las organizaciones que tienen datos sobre estudiantes, empleados y consumidores individuales a menudo imponen procesos de recuperación prolongados que pueden sofocar la capacidad de un investigador para obtener la información más precisa sobre todo el conjunto de la población.

Costos

Además del tiempo que lleva recopilar información de múltiples fuentes, el proceso puede costarle a una empresa o individuo una cantidad significativa de capital. Es posible que se requiera el pago cada vez que se proporcionen datos para obtener una lista de población completa o listas de subconjuntos más pequeños de un proveedor de datos externo. Si la muestra no es lo suficientemente grande para reflejar las opiniones de toda la población durante la primera ronda de muestreo aleatorio simple, puede resultar prohibitivo comprar listas o bases de datos adicionales para evitar errores de muestreo.

Tendencia de selección de muestras

Si bien el muestreo aleatorio simple pretende ser un enfoque imparcial de la encuesta, se puede generar sesgo en la selección de la muestra. Cuando un conjunto de muestra de la población no es lo suficientemente completo, la representación de toda la población está sesgada y requiere técnicas de muestreo adicionales.