¿En qué consiste un muestreo por conglomerado en estadística?

En estadística, el muestreo conglomerado es una técnica de muestreo probabilístico donde los investigadores dividen a la población en múltiples grupos (conglomerados) para la investigación. Luego, los investigadores seleccionan grupos aleatorios con una técnica de muestreo aleatorio simple o aleatorio sistemático para la recopilación y el análisis de datos.

En otras palabras, el muestreo por conglomerados es un método de muestreo en el que toda la población del estudio se divide en grupos externamente homogéneos, pero internamente heterogéneos, llamados grupos. Esencialmente, cada grupo es una mini representación de toda la población.

Después de identificar los grupos, algunos se eligen mediante un muestreo aleatorio simple, mientras que los demás no están representados en un estudio. Asimismo, después de la selección de los grupos, un investigador debe elegir el método apropiado para muestrear los elementos de cada grupo seleccionado.

Tipos de muestreo por conglomerados

Existen dos tipos de muestreo por conglomerados, entre ellos se encuentran:

• Muestreo conglomerado de una etapa: este tipo de muestreo conglomerado trata cuando un investigador trabaja con toda la población de un grupo al seleccionarlo aleatoriamente.
• De dos etapas: por otro lado, el muestreo conglomerado de dos etapas trata cuando un investigador trabaja con cierta cantidad entre toda la población por cada grupo seleccionado a través del muestreo aleatorio sistemático o simple.

Para llevar a cabo un muestreo conglomerado, se debe llevar a cabo una serie de pasos. Entre ellos se encuentra:

1. La muestra: se decidirá el publico objetivo y el tamaño de este.
2. Desarrollar y evaluar marcos de muestreo: se crea un marco de muestreo utilizando uno existente o creando uno nuevo para luego evaluarlos basados en la cobertura y la agrupación realizando los ajustes correspondientes.
3. Determinar grupos: se determinará el número de grupos al incluir el mismo promedio de miembros en cada uno. Cada grupo debe ser distinto entre sí.
4. Seleccionar grupos: se eligirán grupos aplicando una selección aleatoriamente.
5. Crear subtipos: se dividirá subtipos de dos etapas y de múltiples etapas según la cantidad de pasos seguidos por los investigadores para formar grupos.

Ventajas y desventajas del muestreo conglomerado

Por parte de las ventajas se tiene:

• Menos recursos, como costo y tiempo
• Es más factible
• Acceso conveniente
• Datos más precisos
• Facilidad al implementar el muestreo

En cuanto a las desventajas se tiene:

• Alto error de muestreo: En general, las muestras extraídas con el método de agrupación son propensas a un error de muestreo mayor que las muestras formadas con otros métodos de muestreo.
• Muestras sesgadas: El método es propenso a sesgos. Si los grupos que representan a toda la población se formaran bajo una opinión sesgada, las inferencias sobre toda la población también estarían sesgadas.

Diferencias entre el muestreo conglomerado y el estratificado

En el muestreo estratificado, la población se divide en estratos de acuerdo con algunas variables que se consideran relacionadas con las variables que nos interesan. Luego se toma una muestra de cada estrato.

Esto tiene la intención de reducir el error de muestreo porque, si los estratos realmente están relacionados con las variables de interés, entonces cada estrato es más homogéneo (tiene menos variación en las variables objetivo).

En el muestreo por conglomerados, la población se divide en grupos y se toma una muestra de ellos. Pero solo se toman algunos de los grupos. Esto tiende a aumentar el error de muestreo porque los grupos tienden a ser similares.

Si fueran idénticos, no tendría sentido tomar más de una observación dentro del grupo porque todos serían idénticos. La pérdida de precisión está relacionada con la variabilidad dentro de los grupos que solo se conoce después de tomar la muestra.

Superficialmente, la agrupación y las estratificaciones son similares: en ambos, la población se divide en grupos no superpuestos. Pero ahí termina la similitud. Si bien el muestreo estratificado puede reducir el error de muestreo, el muestreo por conglomerados lo aumenta (para el mismo tamaño de muestra).

Sin embargo, el muestreo por conglomerados puede permitir obtener una muestra más grande por el mismo costo y, en términos de costo, todavía esperamos reducir el error. Idealmente, la variación dentro de los estratos debería ser tan pequeña como sea posible, mientras que la variación dentro de los grupos debería ser lo mejor posible (pero no podemos controlar el último y tenemos que tomarlo como está).

¿Cuándo elegir el muestreo por conglomerados?

Cuando no puedes obtener información completa sobre la población, pero puedes obtener información sobre grupos / agrupaciones, es cuando deberás elegir el muestreo de agrupación.

Suponiendo que te hayas decidido por el muestreo por conglomerados, puedes estar sujeto a limitaciones de presupuesto o tiempo. En ese caso, podría ser más conveniente emplear el muestreo por conglomerados al seleccionar personas o elementos que estén más cerca, que respondan más rápido o que sean más baratos de alcanzar.

El muestreo por conglomerados es útil cuando: no se dispone de una lista de elementos de la población, pero es fácil obtener una lista de grupos. Cuando el costo de obtener observaciones aumenta a medida que la distancia  separa los elementos.