Actualizado por ultima vez el 18 de abril de 2022, por Luis Benites.
¿Qué es el muestreo inverso?
En el muestreo inverso (a veces llamado muestreo inverso estándar), continúa eligiendo elementos hasta que un evento ha ocurrido un número específico de veces. A menudo se usa cuando no sabe el tamaño exacto de la muestra que desea tomar. Por ejemplo, supongamos que está realizando un estudio de gestión de la vida silvestre y desea capturar 20 aves anilladas . Captura pájaros al azar hasta que haya recogido 20 pájaros anillados (y un número desconocido de pájaros sin anillar). El tamaño de la muestra resultante podría ser de 100 aves, o podría ser de 88 aves, o de 203 aves, y así sucesivamente.
La familia de distribuciones de Poisson se puede utilizar para el muestreo inverso.
En un experimento binomial , donde un evento ocurrirá o no ocurrirá, este tipo de muestreo se denomina muestreo binomial negativo . Los dos términos (muestreo inverso y muestreo binomial negativo) a menudo se usan indistintamente. Sin embargo, el muestreo inverso puede referirse al muestreo basado en la distribución binomial negativa (en cuyo caso se denomina muestreo binomial negativo) o en la distribución de Poisson . Si el muestreo se realiza en función de la distribución de Poisson, le interesan los eventos que ocurren en un período de tiempo determinado. Por ejemplo, puede interesarle saber cuántos accidentes ocurren en una carretera en particular durante el período de una semana.
Tipos y Diseños
Paul Lavrakas describe dos tipos de muestreo inverso en la Encyclopedia of Survey Research Methods :
- El muestreo de vector a la vez implica extraer dos observaciones al mismo tiempo (una de cada una de las dos poblaciones). El muestreo se detiene cuando se obtienen x éxitos de una de las poblaciones.
- El muestreo de «Juega al ganador» es donde se extrae un elemento a la vez de una de las poblaciones (seleccionadas al azar). El muestreo se detiene cuando ocurre una falla y luego el muestreo continúa en la segunda población hasta que ocurre una falla. En ese punto, el muestreo continúa, alternando entre las dos poblaciones hasta que se haya producido un número predeterminado de Éxitos.
Los dos métodos básicos para el muestreo inverso son el muestreo inverso múltiple (MIS) y el muestreo inverso general (GIS) .
- MIS (propuesto originalmente por Chang y sus colegas) se usa cuando se conocen los tamaños de las subpoblaciones. Su principal ventaja es que evita el problema de los estratos vacíos en la post-estratificación. En la estratificación, la muestra se selecciona y luego se divide en estratos (por ejemplo, por sexo, edad u otras características). Algunos de los estratos seleccionados pueden terminar con cero entradas, especialmente si la categoría es rara. MIS asegura que al menos n artículos terminarán en cada estrato (el muestreo continúa para un número específico de observaciones en cada estrato).
- GIS evita muestrear un “número inviable de unidades” (Salehi & Seber). El muestreo se realiza hasta que los estratos contienen un número predeterminado de unidades o hasta que se alcanza un tamaño de muestra máximo.
Aplicaciones
El muestreo inverso a menudo se realiza cuando una determinada característica es rara . Por ejemplo, es un buen método para detectar diferencias entre dos tratamientos diferentes para una enfermedad rara; Evita el problema de la escasez de datos debido a la rareza de una enfermedad. Según Lavkras, se prefiere el muestreo de Play-the-winer para los ensayos clínicos porque la muestra con la población más pobre siempre será más pequeña que la muestra con la población «mejor».
Ventajas y desventajas
En general, el muestreo inverso le dará estimaciones más precisas que el muestreo directo (Scheaffer et. al, 2011), siempre que el tamaño de la muestra n requerido para obtener n individuos sea pequeño en comparación con el tamaño de la población N. Sin embargo, como el tamaño de la muestra es desconocido y teóricamente podría ser infinito (en algunos casos), esta técnica puede ser costosa, laboriosa y lenta. En comparación con el muestreo aleatorio , las varianzas estimadas suelen ser mucho mayores.
Referencias:
Paul J. Lavrakas. Enciclopedia de métodos de investigación por encuestas.
Kuang-Chao Chang et. Alabama. Muestreo MIS en post estratificación. PDF _
M Salehi & Seber G. Un esquema de muestreo inverso general y su aplicación al muestreo por conglomerados adaptativo.
Scheaffer et. al (2011). Muestreo de Encuestas Elementales. Aprendizaje Cengage.
