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¿Qué es el muestreo de datos? Cómo ver el panorama general

31 de Octubre de 2024
por Mara Calvello

Cuando necesitas una respuesta y la necesitas rápido, ¿no sería genial preguntar a todo el mundo que podría ayudar a encontrar una respuesta? Aunque sí, esto sería genial, probablemente también tomaría una cantidad obscena de tiempo y sería bastante caro. En su lugar, es mejor recopilar tus datos preguntando a un número selecto de personas con la información que necesitas. Este método se conoce como muestreo de datos. Para obtener ayuda con el muestreo de datos, utiliza software de análisis estadístico, que no solo puede ayudar a determinar un tamaño de muestra y analizar los datos, sino también a formular varias conclusiones e hipótesis una vez que el muestreo esté completo. ¿Qué es el muestreo de datos? El muestreo de datos es una técnica común de estadística para analizar patrones y tendencias en un subconjunto de datos representativo de un conjunto de datos más grande que se está examinando. Usando muestras representativas, los científicos de datos y analistas pueden construir modelos rápidamente mientras mantienen la precisión y deciden la cantidad y frecuencia de la recolección de datos. El muestreo de datos es una forma compleja de análisis estadístico que puede salir muy mal si no se hace correctamente. También puede requerir una investigación extensa antes de que el muestreo pueda comenzar. Tipos de muestreo Se pueden utilizar varios métodos de muestreo para extraer muestras de datos, siendo el enfoque más efectivo dependiente del conjunto de datos y el contexto. Estos métodos de muestreo de datos generalmente se categorizan como muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico. Muestreo probabilístico En el muestreo probabilístico, cada aspecto de la población tiene una oportunidad igual de ser seleccionado para ser estudiado y analizado. Estos métodos generalmente proporcionan la mejor oportunidad de crear una muestra que sea lo más representativa posible. 1. Muestreo aleatorio simple Como su nombre indica, el método simple de muestreo de datos es aleatorio. Cada individuo es elegido al azar, y cada miembro de la población o grupo tiene una oportunidad igual de ser seleccionado. Aquellos que optan por esta ruta pueden incluso usar software para elegir al azar, ya que se utiliza cuando no hay información previa sobre la población objetivo. Por ejemplo, supongamos que tu empresa tiene un equipo de marketing de 50 personas y necesita 10 de ellas en un nuevo proyecto que está a punto de lanzarse. Cada miembro del equipo tiene una oportunidad igual de ser seleccionado, con una probabilidad del 5%. Una ventaja de usar el muestreo aleatorio simple es que es la forma más directa de realizar un muestreo probabilístico. Por otro lado, aquellos que usan el muestreo aleatorio simple pueden encontrar que los seleccionados no tienen las características que quieren estudiar. 2. Muestreo sistemático El muestreo sistemático es un poco más complicado. En este método, el primer individuo se selecciona al azar, mientras que los demás se seleccionan usando un "intervalo de muestreo fijo". Por lo tanto, se crea una muestra estableciendo un intervalo que deriva datos de la población más grande. Un ejemplo de muestreo de datos sistemático sería elegir al primer individuo al azar y luego elegir a cada tercera persona para la muestra. Algunas ventajas claras de usar el muestreo sistemático son que es fácil de ejecutar y entender, tienes control total del proceso, y hay un bajo riesgo de contaminación de datos. 3. Muestreo estratificado El muestreo estratificado es un método en el que los elementos de la población se dividen en pequeños subgrupos, llamados estratos, basados en sus similitudes o un factor común. Luego, se recogen muestras al azar de cada subgrupo. Este método requiere información previa sobre la población para determinar el factor común antes de crear los estratos. Estas similitudes pueden ser cualquier cosa, desde el color del cabello hasta el año en que se graduaron de la universidad, el tipo de perro que tienen y las alergias alimentarias. Una ventaja del muestreo estratificado es que este método puede proporcionar una mayor precisión que otros métodos. Debido a esto, puedes optar por probar una muestra más pequeña. 4. Muestreo por conglomerados El método de conglomerados divide toda la población o conjunto de datos grande en conglomerados o secciones basados en un factor definitorio. Luego, los conglomerados se seleccionan al azar para ser incluidos en la muestra y analizados. Supongamos que cada conglomerado se basa en el barrio de Chicago en el que viven los individuos. Estos individuos se agrupan por Wrigleyville, Lincoln Park, River North, Wicker Park, Lakeview y Fulton Market. Luego, la muestra de individuos se elige al azar para ser representada por aquellos que viven en Wicker Park. Este método de muestreo también es rápido y menos costoso y permite estudiar una gran muestra de datos. El muestreo por conglomerados, que está diseñado específicamente para grandes poblaciones, también puede permitir muchos puntos de datos de un grupo demográfico o comunidad completa. 5. Muestreo multietapa El muestreo multietapa es una forma más complicada de muestreo por conglomerados. Esencialmente, este método divide la población más grande en muchos conglomerados. Los conglomerados de segunda etapa se dividen aún más basados en un factor secundario. Luego, esos conglomerados se muestrean y analizan. El "etapado" en el muestreo multietapa continúa a medida que se identifican, agrupan y analizan múltiples subconjuntos. Muestreo no probabilístico Los métodos de muestreo de datos en la categoría no probabilística tienen elementos que no tienen una oportunidad igual de ser seleccionados para ser incluidos en la muestra, lo que significa que no dependen de la aleatorización. Estas técnicas dependen de la capacidad del científico de datos, analista de datos o quien esté seleccionando para elegir los elementos para una muestra. Debido a esto, estos métodos corren el riesgo de producir una muestra no representativa, que es un grupo que no representa verdaderamente la muestra. Esto podría resultar en una conclusión generalizada. 1. Muestreo por conveniencia En el muestreo por conveniencia, a veces llamado muestreo accidental o de disponibilidad, los datos se recopilan de un grupo fácilmente accesible y disponible. Los individuos se seleccionan en función de su disponibilidad y disposición para participar en la muestra. Este método de muestreo de datos se utiliza típicamente cuando la disponibilidad de una muestra es rara y costosa. También es propenso a sesgos, ya que la muestra no siempre puede representar las características específicas que se necesitan estudiar. Volvamos al ejemplo que usamos para el muestreo aleatorio simple. Todavía necesitas 10 miembros del equipo de marketing para ayudar con un proyecto específico. En lugar de seleccionar al azar a los miembros del equipo, seleccionas a los 10 que están más dispuestos a ayudar. Este método tiene la ventaja de ser fácil de llevar a cabo a un costo relativamente bajo y de manera oportuna. También permite recopilar datos e información útiles de una lista menos formal, como los métodos utilizados en el muestreo probabilístico. El muestreo por conveniencia es el método preferido para estudios piloto y generación de hipótesis. 2. Muestreo por cuotas Cuando se utiliza el método de cuotas en el muestreo de datos, los elementos se eligen en función de características predeterminadas. El investigador de muestreo de datos asegura una representación equitativa dentro de la muestra para todos los subgrupos dentro del conjunto de datos o población. El muestreo por cuotas depende del estándar preestablecido. Por ejemplo, la población que se está analizando es 75% mujeres y 25% hombres. Dado que la muestra debe reflejar el mismo porcentaje de mujeres y hombres, solo el 25% de las mujeres serán elegidas para estar en la muestra para igualar el 25% de los hombres. El muestreo por cuotas es ideal para aquellos que consideran las proporciones de la población mientras se mantienen rentables. Una vez que se determinan los caracteres, el muestreo por cuotas también es fácil de administrar. 3. Muestreo por juicio El muestreo por juicio, también conocido como muestreo selectivo, se basa en la evaluación de expertos en el campo al elegir a quién preguntar para ser incluido en la muestra. En este caso, supongamos que estás seleccionando de un grupo de mujeres de 30 a 35 años, y los expertos deciden que solo las mujeres con un título universitario serán las más adecuadas para ser incluidas en la muestra. Esto sería muestreo por juicio. El muestreo por juicio lleva menos tiempo que otros métodos, y dado que hay un conjunto de datos más pequeño, los investigadores deben realizar entrevistas y otras técnicas de recolección prácticas para asegurar el tipo correcto de grupo de enfoque. Dado que el muestreo por juicio significa que los investigadores pueden ir directamente a la población objetivo, hay una mayor relevancia de la totalidad de la muestra. 4. Muestreo en bola de nieve El muestreo en bola de nieve, a veces llamado muestreo de referencia o muestreo de cadena de referencias, se utiliza cuando la población es rara y desconocida. Esto se hace típicamente seleccionando a una o un pequeño grupo de individuos en función de criterios específicos. La(s) persona(s) seleccionada(s) luego se utilizan para encontrar más individuos para ser analizados. Considera una situación o tema altamente sensible, como contraer una enfermedad contagiosa. Estos individuos pueden no discutir abiertamente su situación o participar en encuestas para compartir información sobre la enfermedad. Dado que no todas las personas con esta enfermedad responderán a las preguntas formuladas, el investigador puede optar por contactar a personas que conocen, o aquellos con la enfermedad pueden contactar a otros que conocen que también la tienen para recopilar la información necesaria. Este método se llama bola de nieve porque, dado que se pide a las personas existentes que nominen a personas para estar en la muestra, el mismo aumenta de tamaño como una bola de nieve rodante. El muestreo en bola de nieve permite a un investigador llegar a una población específica que sería difícil de muestrear utilizando otros métodos mientras mantiene bajos los costos. Debido al tamaño más pequeño de la muestra, también requiere poca planificación y una fuerza laboral más pequeña. Re-muestreo de datos Una vez que tienes una muestra de datos, esta se puede usar para estimar la población. Sin embargo, dado que esto solo te da una única estimación, no hay variabilidad o certeza en la estimación. Debido a esto, algunos investigadores estiman la población varias veces a partir de una muestra de datos, lo que se llama re-muestreo de datos. Cada nueva estimación se refiere como un sub-muestra ya que proviene de la muestra de datos original. Cada muestra que estima la población a partir del re-muestreo es su propia herramienta estadística para cuantificar su precisión. Proceso de muestreo de datos El proceso general de muestreo de datos es un método de análisis estadístico que ayuda a sacar conclusiones sobre poblaciones a partir de muestras. El primer paso en el muestreo de datos es identificar y definir la población que deseas analizar. Esto se puede hacer realizando encuestas, encuestas de opinión, observaciones, grupos de enfoque, cuestionarios o entrevistas. Este paso también se puede referir como recolección de datos. Se deben establecer parámetros, ya sea que se decida encuestar solo a mujeres entre las edades de 18 y 35 años o a hombres que se graduaron de la universidad en 2010 en el estado de Vermont. A continuación, selecciona el marco de muestreo, que es la lista de elementos o personas que forman una población de la cual se toma la muestra. Por ejemplo, un marco de muestreo podría ser los nombres de las personas que viven en una ciudad específica para una encuesta sobre el tamaño de la familia en esa ciudad. Luego, se elegirá un método de muestreo. Dependiendo de las características del conjunto de datos y los objetivos de la investigación, puedes elegir cualquiera de los métodos de muestreo de datos mencionados en la sección anterior. El cuarto paso es determinar el tamaño de la muestra a analizar. En el muestreo de datos, el tamaño de la muestra es el número exacto de muestras que se medirán para que se haga una observación. Supongamos que tu población serán hombres que se graduaron de la universidad en 2010 en el estado de Vermont, y ese número es 40,000, entonces el tamaño de la muestra será 40,000. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más precisa será la conclusión. Finalmente, es hora de recopilar datos de la muestra. Basado en los datos, tomarás una decisión, conclusión o plan de acción. Errores comunes de muestreo de datos Al muestrear datos, aquellos involucrados deben hacer conclusiones estadísticas sobre la población a partir de una serie de observaciones. Debido a que estas observaciones a menudo provienen de estimaciones o generalizaciones, es probable que ocurran errores. Los tres tipos principales de errores que ocurren al realizar muestreo de datos son: 1. Sesgo de selección: El sesgo que se introduce por la selección de individuos para ser parte de la muestra que no es aleatoria. Por lo tanto, la muestra no puede representar la población que se busca analizar. 2. Error de muestreo: El error estadístico que ocurre cuando el investigador no selecciona una muestra que representa a toda la población de datos. Cuando esto sucede, los resultados encontrados en la muestra no representan los resultados que se habrían obtenido de toda la población. La única forma de eliminar al 100% la posibilidad de un error de muestreo es probar el 100% de la población. Por supuesto, esto suele ser imposible. Sin embargo, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra en tus datos, menos extremo será el margen de error. 3. Error de no respuesta: Este error ocurre cuando los individuos seleccionados no participan en una encuesta o estudio. Surge de factores como la falta de interés, la dificultad para llegar a los participantes o la fatiga de la encuesta y afecta la precisión de los datos recopilados. Ventajas del muestreo de datos Hay una razón por la cual el muestreo de datos es tan popular, ya que hay muchas ventajas. Para empezar, es útil cuando el conjunto de datos que necesita ser examinado es demasiado grande para ser analizado en su totalidad. Un ejemplo de esto es el análisis de big data, que examina conjuntos de datos masivos y sin procesar en un intento de descubrir tendencias. En estos casos, identificar y analizar una muestra representativa de datos es más eficiente y rentable que encuestar a toda la población o conjunto de datos. Además de ser de bajo costo, analizar una muestra de datos lleva menos tiempo que analizar toda la población de datos. También es una gran opción si tu empresa tiene recursos limitados. Estudiar toda la población de datos requeriría tiempo, dinero y equipo variado. Si los suministros son limitados, el muestreo de datos es una estrategia apropiada a considerar. Desafíos del muestreo de datos Algunos desafíos o inconvenientes del muestreo de datos podrían surgir durante el proceso. Un factor importante a considerar es el tamaño de la muestra requerida y la posibilidad de experimentar un error de muestreo, además del sesgo de la muestra. Al profundizar en el muestreo de datos, una muestra pequeña podría revelar la información más importante necesaria de un conjunto de datos. Sin embargo, en otros casos, usar una muestra grande puede aumentar la probabilidad de representar con precisión el conjunto de datos en su totalidad, incluso si el tamaño aumentado de la muestra puede interferir con la manipulación e interpretación de esos datos. Debido a esto, algunos pueden tener dificultades para seleccionar una muestra verdaderamente representativa para obtener resultados más confiables y precisos. No hay tal cosa como una muestra gratis Al menos, no cuando se trata de tus datos. No importa qué método elijas, tomará tiempo y esfuerzo. Reduce el tamaño de la población que deseas analizar, arremángate y comienza. ¡Los números sólidos que tu empresa necesita para tomar decisiones basadas en datos están a solo una muestra de distancia! Tienes tus datos, muestra y análisis. ¿Quieres una vista más clara? Explora herramientas de visualización de datos para obtener mejores perspectivas. Este artículo fue publicado originalmente en 2020. Ha sido actualizado con nueva información.

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Mara Calvello
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Mara Calvello

Mara Calvello is a Content and Communications Manager at G2. She received her Bachelor of Arts degree from Elmhurst College (now Elmhurst University). Mara writes content highlighting G2 newsroom events and customer marketing case studies, while also focusing on social media and communications for G2. She previously wrote content to support our G2 Tea newsletter, as well as categories on artificial intelligence, natural language understanding (NLU), AI code generation, synthetic data, and more. In her spare time, she's out exploring with her rescue dog Zeke or enjoying a good book.