9.13 : Planes de muestreo

El muestreo es un paso crucial en la química analítica, que permite a los investigadores recopilar datos representativos de una gran población. Los métodos de muestreo más comunes incluyen el muestreo aleatorio, por juicio, sistemático, estratificado y por conglomerados.

El muestreo aleatorio es un método en el que cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para la muestra. Implica la selección de individuos al azar, a menudo utilizando generadores de números aleatorios o métodos de tipo lotería. Por ejemplo, al analizar las propiedades de una lámina de polímero, se puede emplear un muestreo aleatorio dividiendo la lámina en secciones iguales de 1 cm x 1 cm y luego utilizando una tabla de números aleatorios para seleccionar 10 secciones al azar para su análisis. Esto garantiza la selección de muestras imparciales en toda la lámina. El muestreo aleatorio minimiza el sesgo y ayuda a producir una muestra que represente con precisión a toda la población.

El muestreo por juicio, también conocido como muestreo intencional o selectivo, es un método no probabilístico que se basa en el juicio o la experiencia del investigador para elegir a los individuos o muestras que se consideren más adecuados para el estudio. Por ejemplo, supongamos que un investigador está estudiando la bioacumulación de bifenilos policlorados (PCB) en peces. En ese caso, puede tomar muestras selectivas solo de peces que cumplan criterios específicos, como ser más pequeños o parecer no saludables. Este método se utiliza a menudo cuando las agencias reguladoras requieren criterios específicos para definir la muestra que se va a recolectar.

El muestreo sistemático implica seleccionar cada nésimo individuo de una población después de elegir aleatoriamente un punto de partida. Por ejemplo, en estudios ambientales, el muestreo sistemático se puede utilizar para recolectar muestras de un lago dividiéndolo en una cuadrícula y tomando muestras a intervalos regulares de cada sección, asegurando la cobertura espacial en todo el lago. Este enfoque ayuda en estudios que involucran tendencias espaciales, como la distribución de oxígeno en el agua.

El muestreo estratificado implica dividir la población en subgrupos o estratos distintos en función de características específicas relevantes para la investigación. Luego, las muestras se seleccionan aleatoriamente de cada estrato en proporción a su representación en la población. Por ejemplo, al estudiar la materia particulada en el aire urbano, se podría emplear el muestreo estratificado dividiendo la población en categorías de tamaño de partícula (por ejemplo, fina, gruesa). Luego se toman muestras de cada grupo de tamaño de partícula para evaluar su contribución a los niveles generales de contaminación. Este método proporciona un análisis más preciso dentro de cada subgrupo y reduce el error de muestreo.

El muestreo por conglomerados implica dividir la población en conglomerados o grupos, idealmente minirepresentaciones de la población. Se eligen unos pocos conglomerados al azar y se toma una muestra de todos los que se encuentran dentro de los conglomerados seleccionados. Este método se utiliza comúnmente en estudios a gran escala donde las limitaciones logísticas limitan el número de sitios de muestreo. Por ejemplo, un estudio sobre la contaminación de las aguas subterráneas podría dividir una región en conglomerados según los límites geográficos y luego seleccionar al azar unos pocos conglomerados (regiones) para tomar muestras de todos los pozos disponibles.