El muestreo por conglomerados es un método de muestreo en el que las poblaciones se colocan en grupos separados. Luego se selecciona una muestra aleatoria de estos grupos para representar una población específica. Es un proceso que se utiliza generalmente para la investigación de mercado cuando no existe una forma viable de encontrar información sobre una población o demografía en su conjunto.
Hay 3 requisitos que deben cumplirse para que el muestreo por conglomerados sea una forma precisa de recopilación de información.
- Los grupos deben ser lo más heterogéneos posible y contener subpoblaciones distintas y diferentes dentro de cada grupo.
- Cada grupo debe ofrecer una representación más pequeña de lo que resulta ser toda la población o el grupo demográfico.
- Los grupos deben ser mutuamente excluyentes entre sí para evitar superposiciones de datos. No debería ser posible que dos clústeres se produzcan juntos.
Una vez que se cumplen estos requisitos, se pueden realizar dos tipos de muestreo por conglomerados. En el muestreo de conglomerados de una sola etapa, se utilizan todos los elementos de cada conglomerado seleccionado. En el muestreo por conglomerados de dos etapas, se utiliza una técnica de muestreo aleatorio para que los conglomerados seleccionados generen información.
Estos son los puntos clave a considerar cuando se analizan las ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados.
Lista de las ventajas del muestreo por conglomerados
1. Permite que la investigación se realice con una economía reducida.
Si tuvieras que investigar un grupo demográfico o una comunidad específica, el costo de entrevistar a cada hogar o individuo dentro del grupo sería muy limitado. Al utilizar el muestreo por conglomerados, es posible recopilar información sobre ciertos datos demográficos o comunidades al reducir el número necesario para generar datos precisos. Aunque ningún dato es 100% exacto sin un proceso de investigación completo de cada persona involucrada, el muestreo por conglomerados obtiene resultados con un margen de error muy bajo.
2. El muestreo por conglomerados reduce la variabilidad.
Todas las formas de muestreo crean estimaciones. Lo que proporciona el muestreo por conglomerados es un proceso de estimación que es más preciso cuando los conglomerados se han agrupado de forma adecuada. Suponiendo que cada conglomerado es representativo de la población general que se investiga, la información obtenida a través de este método ofreció una variabilidad reducida en sus resultados porque es un reflejo más preciso del grupo en su conjunto.
3. Es un enfoque más factible.
La capacidad de administrar grandes entradas de datos que se requerirían de un muestreo demográfico o comunitario completo no sería factible para el investigador promedio. El diseño del enfoque de muestreo por conglomerados está destinado específicamente a tener en cuenta grandes poblaciones. Si necesitas encontrar datos que sean representativos de un gran grupo de población, el muestreo por conglomerados permite extrapolar la información recopilada a un formato utilizable.
4. El muestreo por conglomerados se puede tomar de varias áreas.
Los clústeres se pueden definir dentro de una sola comunidad, múltiples comunidades o múltiples datos demográficos. Los procedimientos utilizados para obtener información siguen el mismo proceso, independientemente del tamaño de la muestra. Eso significa que los investigadores pueden generar información útil sobre un vecindario utilizando una muestra aleatoria de ciertos hogares. También pueden descubrir información a gran escala acercándose a la demografía en diferentes áreas para generar resultados a nivel nacional.
5. Ofrece las ventajas del muestreo aleatorio y estratificado.
Lo que hace que el muestreo por conglomerados sea un método tan beneficioso es el hecho de que incluye todos los beneficios del muestreo aleatorio y el muestreo estratificado en sus procesos. Esto ayuda a reducir el potencial de sesgo humano dentro de la información recopilada. También simplifica el proceso de recopilación de información, reduciendo los riesgos de influencias negativas causadas por variaciones aleatorias. Cuando se combinan, los resultados obtenidos de la muestra pueden generar conclusiones que luego se pueden aplicar a la población en general.
6. El muestreo por conglomerados crea grandes muestras de datos.
Es mucho más fácil crear muestras de datos más grandes utilizando muestras de conglomerados debido a su estructura. Una vez que los grupos se han diseñado y colocado, la información que se recopila es similar para cada grupo. Eso hace posible comparar puntos de datos, encontrar conclusiones dentro de grupos de población específicos y generar información de seguimiento que puede observar cómo evolucionan los diferentes grupos con el tiempo.
Lista de las desventajas del muestreo por conglomerados
1. Es más fácil crear datos sesgados dentro del muestreo por conglomerados.
El diseño de cada grupo es la base de los datos que se recopilarán del proceso de muestreo. Los conglomerados precisos que representan la población que se está estudiando generarán resultados precisos. Si un investigador está intentando crear resultados específicos para reflejar un sesgo personal, entonces es más fácil generar datos que reflejen el sesgo al estructurar los grupos de una manera específica. Incluso si es un sesgo inconsciente, los datos serán un reflejo de la estructura, creando una falsa impresión de precisión.
2. Los errores de muestreo pueden ser un problema importante.
La información recopilada a través del muestreo por conglomerados depende en gran medida de las habilidades del investigador. Si la información o los métodos de recopilación son insatisfactorios, los datos recopilados no serán tan beneficiosos como podrían ser. Los errores encontrados en dichos datos parecerían ser puntos legítimos, cuando en realidad, pueden ser un reflejo inexacto de la población en general. Por esa razón, se desaconseja a cualquier persona nueva en el campo de la investigación que utilice el muestreo por conglomerados como método inicial.
3. Muchos grupos se colocan en función de información de autoidentificación.
Los investigadores a menudo determinan la ubicación en grupos de individuos u hogares basándose en información de autoidentificación. Eso significa que las personas pueden influir en la calidad de los datos al tergiversarse de alguna manera. Todo lo que se puede necesitar para crear una influencia negativa es una declaración errónea de ingresos, origen étnico o preferencia política. Una estructura inadecuada en el proceso de colocación por parte de los investigadores también puede agregar confusión al proceso de colocación. También puede haber personas que se identifiquen intencionalmente como un grupo diferente para sesgar la investigación para sus propios fines.
4. Cada grupo puede tener algunos puntos de datos superpuestos.
El objetivo del muestreo por conglomerados es reducir las superposiciones en los datos, lo que puede afectar la integridad de las conclusiones que se pueden encontrar. Sin embargo, al crear un clúster, todos los grupos demográficos, comunitarios o de población tendrán algún nivel de superposición a nivel individual. Eso crea un nivel de variabilidad dentro de los datos que crea errores de muestreo de forma regular. En algunos casos, el error de muestreo podría ser lo suficientemente grande como para reducir la naturaleza representativa de los datos, invalidando las conclusiones.
5. Requiere igualdad de tamaño para ser eficaz.
Una de las principales desventajas del muestreo por conglomerados es que requiere la igualdad de tamaño para que pueda llegar a conclusiones precisas. Si un grupo tiene una muestra representativa de 2000 personas, mientras que el segundo grupo tiene 1000 y todos los demás tienen 500, entonces los dos primeros grupos estarán subrepresentados en las conclusiones, mientras que los grupos más pequeños estarán sobrerrepresentados. Ese proceso puede conducir a una disparidad de datos, lo que crea un gran error de muestreo que puede ser difícil de identificar.
6. Los resultados del muestreo por conglomerados solo se aplican a esos grupos de población.
El problema que surge con el muestreo por conglomerados es el hecho de que las poblaciones que contienen son solo representativas de ese grupo específico. Si uno fuera a encuestar ciudades en Carolina del Norte, por ejemplo, entonces la información obtenida de esa investigación no podría aplicarse con precisión a la población general de los Estados Unidos. Solo sería preciso para la población del estado, e incluso entonces, es posible que no sea posible aplicar los hallazgos basados en discrepancias regionales. Es por eso que debe haber definiciones sólidas para cada grupo para que la investigación sea precisa.
7. Requiere un número mínimo de casos para la precisión.
El muestreo por conglomerados requiere múltiples puntos de investigación para reducir los errores de muestreo que produce la investigación. Sin altos niveles de investigación, aumenta el potencial de superposición de datos. También existe un mayor riesgo de obtener datos unilaterales a través de este proceso si se toman menos ejemplos de cada grupo.
8. El muestreo por conglomerados solo funciona bien cuando las personas pueden clasificarse como unidades.
Los procesos relacionados con el muestreo por conglomerados requieren que las personas se clasifiquen como una unidad en lugar de un individuo. Eso significaría que tendrían que identificarse con un grupo específico, como “republicanos” o “demócratas”. Si se deben recopilar puntos de datos individuales, entonces es necesaria una forma diferente de investigación.
Estas ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados pueden ayudarnos a encontrar información específica sobre una gran población sin la inversión de tiempo o costo de otros métodos de muestreo. Al mismo tiempo, sin controles estrictos y habilidades sólidas de los investigadores, se pueden encontrar más errores en esta información que pueden llevar a los investigadores a resultados falsos. Por esa razón, solo los investigadores experimentados que estén familiarizados con el muestreo de áreas deben utilizar esta forma de investigación de manera regular.
