El muestreo espacial es usado para estimar características de una población a través de un subconjunto de datos, permitiendo entre otras cosas, disminuir costos. Este contiene algo llamado “La trinidad de estrategias del muestreo”, el cual incluye el campo aleatorio, el diseño y el estimador, que juntos aumentan la precisión de las estimaciones.
Existen 6 pasos para realizar el muestreo espacial e inferir, estos son: (1) tener claros los objetivos del muestreo, (2) definir la población a estudiar y sus unidades, (3) elegir el método de muestreo y el tamaño de las muestras, (4) crear un plan de muestreo que indique cuándo, dónde y cómo se toman las muestras, (5) tomar las muestras y (6) analizar los resultados obtenidos.
En el muestreo basado en diseños, la selección de la ubicación de los muestreos es aleatoria; este contiene (1) el muestreo simple al azar,(2) el muestreo sistemático, (3) el muestreo estratificado al azar, (4) el muestreo por conglomerados y (5) el muestreo aleatorio de dos pasos, donde unos son más eficientes que otros y se asume que la población es indepediente y distribuida idénticamente (excepto en el muestreo estratificado). Adicionalmente también existe el muestreo considerando la autocorrelación espacial y el muestreo considerando la heterogeneidad espacial. La primera se basa en el principio de que las muestras cercanas se parecen más de las que están lejos, y que además presentan dependencia. En este caso el tamaño de la muestra depende de si es una población o una superpoblación. En cuanto a la segunda, esta comprende elementos valiosos a la hora de diseñar un plan de muestreo, estos son la varianza de la población y la estructura espacial de esa variación.
En el muestreo basado en modelos, la aleatoriedad de la selección de la ubicación de las muestras se introduce mediante el modelo de variación espacial; adicionalmente se tienen tres objetivos: (1) minimización de la varianza del error de estimación, (2) lograr la misma cobertura espacial para polígonos irregulares y (3) lograr la misma cobertura de características en el espacio.
Es importante seleccionar una muestra insesgada de la población, con el fin de estimar correctamente; para lograr lo anterior, se puede tomar una muestra al azar o una muestra de forma no aleatoria, es decir, precisa, sin embargo existen métodos para corregir el sesgo y permnitir que la estimación generada sea válida.