Hay una frase que se escucha con frecuencia: “los datos no son buenos por que el muestreo no es representativo”. Para los que nos movemos en lugares en los que la estadística aplicada y el análisis de datos es base para la toma decisiones (o debiera serlo) pero no cuenta con estadísticos y analistas profesionales que sepan medir la correcta definición de la palabra “representatividad” en un muestreo, esta se tergiversa y ocasiona que, en vez de entender que el trabajo haya sido mal realizado por quien lo ha planificado/ejecutado, se “echen las culpas” a la estadística y sus métodos.

Pongamonos en situación: en gabinete se diseña un “piloto” que posteriormente se lleva a campo y se ejecuta. Ahí tenemos la tentación de mover el punto de muestreo de forma que se busque la representatividad del sitio al caer estas en sitios distintos a los que, en principio, vemos a nuestro alrededor o a elegir otras “muestras” por algún motivo nos es más fácil adquirir. Este echo, bastante habitual si no se dejan claras las reglas del “juego”, ocasiona que se invalide completamente cualquier suposición realizada en la planificación y especialmente la de la aleatoriedad e independencia de la adquisición de la muestra, factor clave en la realización del muestreo.

¿Como ha de ser un muestreo representativo?

Vamos a intentar explicarlo de una forma sencilla olvidándonos de formulismos estadísticos. Entendemos por muestreo al procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una población mediante diversas técnicas estadísticas de forma que se obtenga una representación del universo que evaluamos. Esta representación indica que esta parte elegida es igual al todo, y por tanto, los resultados, denominados como parámetros, obtenidos (inferidos) con ella son extrapolables al total del universo.

muestreo al azarPero esta representación solo se consigue si somos íntegros con dos principios que no son más que aplicar el sentido común en el trabajo que estamos realizando: elección aleatoria de dicha parte e igual probabilidad de escoger a estos individuos.

La elección aleatoria implica que no haya ningún tipo de sesgo en la elección de la muestra. Por ejemplo en una situación con componente espacial, si “movemos la parcela” no la haremos más representativa). Por otro lado, dicha elección se debe hacer de forma honesta y sistemática, mediante números aleatorios, sorteos,… en definitiva que sea el azar el que elija y no nosotros.

La segunda condición, la igual probabilidad de elección, significa que TODOS (si en mayúsculas) los elementos puedan ser escogidos y que no se desprecien por determinadas propiedades o por la dificultad de su adquisición.

Así sí tendremos un muestreo representativo…

Si seguimos fielmente las pautas antes dadas (y no hay que ser estadístico para ello), somos honestos con el sorteo y dejamos al azar trabajar, solo podremos hablar de un muestreo defectivo, en el sentido de que necesitaremos aumentar el número de muestras para alcanzar (permitidnos la palabra) la precisión deseada pero en ningún caso estaremos antes un muestreo no representativo. Un muestreo no representativo es aquel que por un determinado interés (las más de las veces) o por error (desgraciadamente la experiencia nos dice que las menos) influimos en la elección al azar de las muestras y/o en la cantidad de estas.

 

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