El muestreo por conglomerados (también conocido como muestreo por conglomerados de una sola etapa) es una técnica en la que se identifican e incluyen en la muestra los conglomerados de participantes que representan a la población [1].
El muestreo por conglomerados implica la identificación del conglomerado de participantes que representan a la población y su inclusión en el grupo de la muestra. Este es un método popular para realizar investigaciones de mercado.
El objetivo principal, puede especificarse como la reducción de costes y el aumento de los niveles de eficacia del muestreo. Esta técnica específica también puede aplicarse en integración con el muestreo de etapas múltiples.
Una diferencia importante, se relaciona con el hecho de que en el muestreo por conglomerados, un conglomerado se percibe como una unidad de muestreo, mientras que en el muestreo estratificado sólo se aceptan como unidad de muestreo elementos específicos de los estratos.
Por consiguiente, en el muestreo por conglomerados, una lista completa de conglomerados representa el marco de muestreo. Luego, se eligen al azar unos cuantos clusters como fuente de datos primarios.
El muestreo de área o geográfico puede especificarse como la versión más popular del muestreo por conglomerados. Específicamente, un área específica puede ser dividida en grupos y los datos primarios pueden ser recolectados de cada grupo para representar el punto de vista de toda el área.
El patrón de análisis de conglomerados depende del tamaño comparativo de conglomerados separados. Si no hay diferencias importantes entre los tamaños de los conglomerados, el análisis puede facilitarse combinando los conglomerados.
Alternativamente, si existen grandes diferencias en el tamaño de los conglomerados, se puede aplicar una probabilidad proporcional al tamaño de la muestra para llevar a cabo el análisis.
Aplicación del muestreo por conglomerados: un Ejemplo
Imagine que desea evaluar el gasto de los consumidores en varios modos de transporte en el Gran Londres. Dado que el Gran Londres es una zona extensa, necesitamos tomar muestras de sólo 6 de los 32 distritos que comprende.
Existen tres etapas:
- Seleccione una agrupación de conglomerados como marco de muestreo. En el ejemplo anterior, los 32 distritos del Gran Londres representan el marco de muestreo para el estudio
- Marque cada grupo con un número único. Podemos numerar fácilmente cada municipio del 1 al 32.
- Elegir una muestra de conglomerados aplicando el muestreo probabilístico. Utilizando un muestreo aleatorio sistemático (o cualquier otro muestreo probabilístico), podemos elegir 6 distritos de un total de 32 distritos. Los hogares que residen en 6 distritos representarán muestras para el estudio.
Ventajas
- Es el diseño de probabilidad más eficiente en términos de tiempo y costo para grandes áreas geográficas.
- Este método es fácil de utilizar desde el punto de vista práctico
- Se puede utilizar un tamaño de muestra más grande debido al mayor nivel de accesibilidad de los miembros del grupo de la muestra de perspectiva.
Desventajas
- Requiere que se conozca la información a nivel de grupo.
- Comúnmente tiene un error de muestreo más alto que otras técnicas de muestreo
- El muestreo por conglomerados puede no reflejar la diversidad del marco de muestra
[1] Jackson, SL (2011) “Research methods and statistics: a critical approach”, 4th edition, Cengage Learning
Deja una respuesta