Muestreo por cluster de dos etapas
El muestreo por cluster de dos etapas, también conocido como muestreo de conglomerados de dos etapas, es un método de muestreo en el que primero se seleccionan una o más unidades básicas, que se conocen como conglomerados, y luego se seleccionan aleatoriamente los elementos individuales dentro de cada conglomerado seleccionado. Esto se hace con la intención de reducir los costos de la selección de la muestra, ya que a menudo resulta más económico obtener información sobre varios elementos en una sola unidad básica que obtener información sobre cada elemento por separado.
Por lo general, la selección de la muestra de conglomerados se realiza de manera aleatoria en la primera etapa, mientras que en la segunda etapa se seleccionan los elementos individuales dentro de cada conglomerado seleccionado. Esto se hace con la intención de minimizar el error de muestreo y garantizar que los resultados obtenidos sean lo más precisos posible. Sin embargo, si los conglomerados se seleccionan de forma no aleatoria, los resultados pueden estar sesgados.
Ejemplos de muestreo por cluster de dos etapas
- En un estudio sobre el uso de preservativos entre estudiantes universitarios, puede utilizarse un muestreo por cluster de dos etapas para seleccionar primero unidades básicas (por ejemplo, universidades) y luego estudiantes individuales dentro de cada universidad seleccionada.
- En un estudio sobre el rendimiento académico de los estudiantes, se puede utilizar un muestreo por cluster de dos etapas para seleccionar primero unidades básicas (por ejemplo, escuelas) y luego estudiantes individuales dentro de cada escuela seleccionada.
- En un estudio sobre el comportamiento de compra de los consumidores, se puede utilizar un muestreo por cluster de dos etapas para seleccionar primero unidades básicas (por ejemplo, ciudades) y luego consumidores individuales dentro de cada ciudad seleccionada.
En general, el muestreo por cluster de dos etapas es una excelente herramienta para reducir los costos de un estudio sin sacrificar la precisión de los resultados. Si se usa correctamente, puede ayudar a los investigadores a obtener resultados precisos a un costo mucho menor.