Muestreo Aleatorio Simple

Según (López, 2010) Muestreo aleatorio simple es la selección de la muestra se realiza en una sola etapa, directamente y sin reemplazamientos. Se aplica fundamentalmente en investigaciones sobre poblaciones pequeñas y plenamente identificables, por ejemplo cuando disponemos de la lista completa de todos los elementos del universo.

Para explicarlo en un lenguaje sencillo, consiste en rifar – sortear entre todos los elementos del universo los que pertenecerán a la muestra.

Garantiza que todos los individuos que componen la población blanco tienen la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra. Esta significa que la probabilidad de selección de un sujeto a estudio “x” es independiente de la probabilidad que tienen el resto de los sujetos que integran forman parte de la población blanco. Por ejemplo: ante la siguiente pregunta de investigación ¿Cuál es la muestra necesaria para establecer la prevalencia de cambios inflamatorios en biopsias hepáticas de pacientes con colangitis aguda (CA)? Un muestreo aleatorio simple aplicaría de la siguiente forma: entre todos los sujetos con CA, seleccionar al azar un subgrupo que los represente

Hablamos de muestreo aleatorio en los casos en que todos los sujetos que forman parte de una población tienen la misma probabilidad de ser escogidos como parte de la muestra. Los muestreos de esta clase son más populares y útiles que los no aleatorios, principalmente porque tienen una elevada representatividad y permiten calcular el error de la muestra.

En este tipo de muestreo las variables relevantes de la muestra tienen la misma función de probabilidad y son independientes entre ellas. La población tiene que ser infinita o bien finita con reposición de elementos. El muestreo aleatorio simple es el que más se utiliza en la estadística inferencial, pero es menos eficaz en muestras muy grandes.

REFERENCIAS

Ávila Baray, H. L. Introducción a la Metodología de la Investigación. Edición electrónica. Cuauhtémoc (Chihuahua), Instituto Tecnológico de Cd. Cuauhtémoc, 2006 Disponible en: http://www.eumed.net/libros-gratis/2006c/203/index.htm

Arias-Gómez, J.; Villasís-Keever, M. Á. & Miranda-Novales, M. G. The research protocol III. Study population. Rev. Alerg. Mex., 63(2):201-6, 2016.

Bai, X.; Tsiatis, A. A. & O'Brien, S. M. Doubly-robust estimators of treatment-specific survival distributions in observational studies with stratified sampling.

Biometrics, 69(4):830-9, 2013. Dieterich, H. Nueva Guía para la Investigación Científica. Ciudad de México, Editorial Planeta Mexicana, 1996. Disponible en: http:// www.ceuarkos.com/heinz.pdf