Definición
El muestreo por conglomerados divide una población en grupos o "conglomerados" (por ejemplo, aldeas, escuelas, asociaciones de productores) y luego selecciona aleatoriamente conglomerados enteros en lugar de encuestados individuales. Dentro de los conglomerados seleccionados, se incluyen todos los miembros o una submuestra aleatoria. Esta es una alternativa rentable al muestreo aleatorio simple cuando los marcos de muestreo individuales (listas completas de la población) no están disponibles o son imprácticos de crear. El muestreo por conglomerados es común en encuestas domiciliarias, evaluaciones basadas en escuelas y otros trabajos de campo en entornos con recursos limitados.
Por Qué Es Importante
En áreas rurales, crear una lista completa de todos los hogares (un marco de muestreo) puede ser imposible o prohibitivamente costoso. El muestreo por conglomerados resuelve esto utilizando unidades geográficas o administrativas que son más fáciles de identificar. También reduce los costos de trabajo de campo concentrando a los recolectores de datos en comunidades seleccionadas en lugar de dispersarlos en todas las comunidades. Sin embargo, el muestreo por conglomerados es menos eficiente estadísticamente que el muestreo aleatorio simple (requiere tamaños de muestra más grandes para lograr la misma precisión). El diseño adecuado y los ajustes estadísticos son esenciales para tener en cuenta esta ineficiencia.
En La Práctica
Un programa que evalúa resultados educativos en una región rural podría: (1) listar todas las escuelas de la región (los conglomerados), (2) seleccionar aleatoriamente 25 escuelas, (3) seleccionar aleatoriamente 30 estudiantes por escuela para evaluar. Esto es más factible que intentar listar y seleccionar aleatoriamente 750 estudiantes individualmente en cientos de escuelas. Sin embargo, los estudiantes dentro de la misma escuela son más similares entre sí que a estudiantes externos (comparten maestros, currículo, efectos de pares). Para tener en cuenta este efecto de conglomerado, el estadístico debe ajustar los cálculos del tamaño muestral y la significancia estadística. Los parámetros de diseño importan: desde una perspectiva estadística, el diseño de la encuesta debe minimizar las observaciones por conglomerado y maximizar el número de conglomerados. Una encuesta que recopila datos de 50 estudiantes en 10 escuelas es estadísticamente menos eficiente que los datos de 25 estudiantes en 20 escuelas, aunque suman 500 observaciones.
Temas Relacionados
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