14 Ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados

El muestreo por conglomerados es un método de muestreo en el que las poblaciones se colocan en grupos separados. A continuación, se selecciona una muestra aleatoria de estos grupos para representar a una población específica. Es un proceso que se utiliza generalmente para la investigación de mercado cuando no hay una manera viable de encontrar información sobre una población o un conjunto demográfico.

Hay 3 requisitos que deben cumplirse para que el muestreo por conglomerados sea una forma precisa de recopilación de información.

1. Los grupos deben ser lo más heterogéneos posible, conteniendo subpoblaciones distintas y diferentes dentro de cada grupo.
2. Cada grupo debe ofrecer una representación más pequeña de lo que es la población total o demográfica.
3. Los grupos deben excluirse mutuamente para evitar superposiciones de datos. No debería ser posible que dos grupos se formen 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 utiliza cada elemento de cada clúster seleccionado. En el muestreo de conglomerados en dos etapas, se utiliza una técnica de muestreo aleatorio para grupos seleccionados a fin de generar información.

Estos son los puntos clave a tener en cuenta al analizar las ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados.

Lista de las ventajas del Muestreo por conglomerados

1. Permite que la investigación se lleve a cabo con una economía reducida.

Si investigara un grupo demográfico o una comunidad específicos, el costo de entrevistar a cada hogar o individuo dentro del grupo sería muy limitado. Mediante el uso del muestreo por conglomerados, es posible recopilar información sobre ciertos datos demográficos o comunidades al reducir el número necesario para generar datos precisos. Aunque no hay datos 100% precisos 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 de conglomerados es un proceso de estimación que es más preciso cuando los conglomerados se han reunido adecuadamente. Suponiendo que cada grupo es representativo de la población general investigada, 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 a grandes poblaciones. Si necesita encontrar datos 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 múltiples áreas.Los clústeres

se pueden definir dentro de una sola comunidad, varias comunidades o varios grupos demográficos. Los procedimientos utilizados para obtener información siguen el mismo proceso, sin importar cuán grande sea la muestra. Eso significa que los investigadores pueden generar información útil sobre un vecindario utilizando una muestra aleatoria de ciertas casas. 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 el muestreo 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 ensamblaje de la 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 más grande.

6. El muestreo por conglomerados crea muestras de datos de gran tamaño.

Es mucho más fácil crear muestras de datos más grandes utilizando muestras de clúster debido a su estructura. Una vez que se han diseñado y colocado los clústeres, la información que se recopila es similar de cada clúster. Esto permite 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 clúster es la base de los datos que se recopilarán a partir del proceso de muestreo. Los grupos precisos que representan a la población que se está estudiando generarán resultados precisos. Si un investigador está tratando de crear resultados específicos para reflejar un sesgo personal, entonces es más fácil generar datos que reflejen el sesgo por estructurar los clústeres de una manera específica. Incluso si se trata de un sesgo inconsciente, los datos serán un reflejo de la estructuración, 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 deficientes, los datos recopilados no serán tan beneficiosos como podrían ser. Los errores encontrados en esos datos parecen ser puntos legítimos, cuando en realidad pueden ser un reflejo inexacto de la población en general. Por esa razón, cualquier persona que sea nueva en el campo de la investigación no puede utilizar el muestreo por conglomerados como método inicial.

3. Muchos grupos se colocan sobre la base de información de autoidentificación.

Los investigadores a menudo determinan la ubicación de grupos de individuos u hogares en función de la información de autoidentificación. Eso significa que los individuos pueden influir en la calidad de los datos al tergiversarse de alguna manera. Todo lo que se necesita para crear una influencia negativa es una declaración errónea de ingresos, etnia o preferencia política. Una estructuración inadecuada en el proceso de colocación por parte de los investigadores también puede agregar confusión al proceso de colocación. También puede haber individuos que se identifican intencionalmente como un grupo diferente para sesgar la investigación para sus propios fines.

4. Cada clúster puede tener algunos puntos de datos superpuestos.

El objetivo del muestreo por conglomerados es reducir los solapamientos en los datos, que pueden afectar a la integridad de las conclusiones que se pueden encontrar. Sin embargo, al crear un grupo, cada grupo demográfico, comunidad o población tendrá cierto nivel de superposición a nivel individual. Esto 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 el carácter representativo 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 igualdad de tamaño para que pueda llevar a conclusiones precisas. Si un grupo tiene una muestra representativa de 2.000 personas, mientras que el segundo grupo tiene 1.000, y el resto tiene 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 solo son representativas de ese grupo específico. Si se encuestara a ciudades de Carolina del Norte, por ejemplo, la información obtenida de esa investigación no podría aplicarse con precisión a la población general de los Estados Unidos. Solo sería exacto para la población del estado, e incluso entonces, tal vez no sea posible aplicar conclusiones basadas 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 su 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 solapamiento de datos. También existe un mayor riesgo de obtener datos unilaterales a través de este proceso si se toman menos ejemplos de cada clúster.

8. El muestreo por conglomerados solo funciona bien cuando las personas pueden clasificarse como unidades.

Los procesos involucrados en el muestreo por conglomerados requieren que las personas se clasifiquen como una unidad en lugar de como un individuo. Eso significaría que tendrían que ser identificados con un grupo específico, como “republicanos” o “Demócratas”.”Si se deben recopilar puntos de datos individuales, entonces se necesita 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 costos de otros métodos de muestreo. Al mismo tiempo, sin controles estrictos y fuertes habilidades de los investigadores, puede haber más errores encontrados 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 área deben usar esta forma de investigación de manera regular.