¿Cuándo se utiliza el muestreo no probabilistico?

El muestreo no probabilístico se utiliza donde no es posible extraer un muestreo de probabilidad aleatorio debido a consideraciones de tiempo o costo. El muestreo no probabilístico es un método menos estricto, este método de muestreo depende en gran medida de la experiencia de los investigadores.

Cuándo utilizar el muestreo no probabilístico

Este tipo de muestreo puede ser utilizado cuando se quiere mostrar que existe un rasgo determinado en la población. También se puede utilizar cuando el investigador tiene como objetivo hacer un estudio cualitativo, piloto o exploratorio.

Un ejemplo de muestreo no probabilístico intencional puede darse en una investigación que involucre la eficacia en el dictado de clases virtuales de profesores de la universidad. Así, podrían seleccionarse para estudiar a aquellos docentes cuyos estudiantes tengan buenos resultados.

El muestreo intencional es un método de muestreo no probabilístico, este ocurre cuando “los elementos seleccionados para la muestra son elegidos por el criterio del investigador.” Cabe mencionar que los investigadores suelen creer que pueden obtener una muestra representativa utilizando un buen juicio, lo cual resulta ...

Muestreo probabilístico: El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en la que un investigador establece una selección de unos pocos criterios y elige al azar a los miembros de una población. Todos los miembros tienen la misma oportunidad de formar parte de la muestra con este parámetro de selección.

- Para crear una muestra precisa: el muestreo probabilístico ayuda a los investigadores a crear una muestra precisa de su población. Los investigadores pueden utilizar este método para crear un tamaño de muestra preciso que les pueda ayudar a obtener datos bien definidos.

Muestreo consecutivo

Esta técnica de muestreo no probabilístico puede ser considerada la mejor muestra no probabilística, ya que incluye a todos los sujetos que están disponibles, lo que hace que la muestra represente mejor a toda la población.

A diferencia del anterior, el no probabilístico obtiene muestras sin que todos los individuos de la población tengan posibilidades iguales de ser elegidos; esto suele ser así porque está fuera de las posibilidades económicas y técnicas del estudio acceder a una muestra probabilística (por ejemplo, si queremos estudiar ...

En un muestreo de tipo probabilístico, a partir de la muestra se pueden hacer inferencias sobre el total de la población; en uno no probabilísti- co, solamente la población investigada, es decir, únicamente sobre los elementos estudiados.

En las muestras no probabilísticas, la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las características de la investigación o los propósitos del investigador (Johnson, 2014, Hernández-Sampieri et al., 2013 y Battaglia, 2008b).

El término representativo se utiliza siempre y cuando la muestra represente fielmente la variable objeto de estudio, la cual tiene una distribución probabilística en la población y la distribución de frecuencias en la muestra debe ser espejo o muy similar a la de la población.

Para seleccionar la muestra debemos empezar por definir la unidad de análisis, que no esta otra cosa, sino dónde y con quién se realizará la recolección de los datos. Por ejemplo: organizaciones, comunidad, instituciones, colegios, etc. Seguidamente podremos segmentar la población a través de la muestra.

Si para la validación realizáramos un análisis estadístico de ítems (media, desviación típica, coeficiente de correlación), bastaría con tener un tamaño muestral que fluctuase entre 50 y 100 sujetos para una primera aplicación, pensando que en una segunda, con el instrumento mejorado, deberíamos tener entre 5 y 10 ...

Podemos encontrar 4 tipos distintos de muestreo probabilístico que son:

Existen dos tipos de técnicas de muestreo: Aleatorio o probabilístico en el que todos los componentes de la población tienen las mismas posibilidades de ser escogidos como muestra. No aleatorio donde no todos los componentes tienen las mismas posibilidades de formar parte de la muestra.

Este tipo de muestreo se caracteriza por la división de la población en subgrupos o estratos debido a que las variables que deben someterse a estudio en la población presentan cierta variabilidad o distribución conocida que es necesario tomar en cuenta para extraer la muestra.

La metodología «cuantitativa».

Es una investigación realizada a una muestra representativa de un colectivo más amplio, mediante preguntas estandarizadas que intenta medir la distribución de dicho colectivo a través de varias características.

La principal diferencia es que en investigación cualitativa se trabaja normalmente con muestreos no probabilísticos.

Cuándo utilizar el muestreo no probabilístico

Se puede utilizar cuando la investigación no tiene como objetivo generar resultados que se utilicen para hacer generalizaciones respecto de toda la población. También es útil cuando el investigador tiene un presupuesto, tiempo y mano de obra limitados.

Con el muestreo aleatorio estratificado disminuye la posibilidad de que existan zonas sin muestras o zonas con alta concentración de muestras.

Las muestras estratificadas tienden a ser más representativas de una población debido a que se asegura de que los elementos de cada estrato en la población están representados en la muestra. El muestreo puede ser estratificado para asegurar que la muestra se extiende sobre subáreas geográficas y subgrupos de población.

En el muestreo estratificado, se toma una muestra aleatoria de cada uno de los estratos, mientras que en el muestreo por conglomerados sólo se toman muestras de los grupos seleccionados. Una motivación común del muestreo por conglomerados es reducir los costos aumentando la eficiencia del muestreo.

Desde un punto de vista matemático, el muestreo aleatorio simple se realiza suponiendo que la población tiene infinitos elementos. En la práctica, suele ocurrir que las poblaciones a considerar tienen un número muy grande de elementos, con lo cual puede equipararse a una situación con infinitos elementos.

El muestreo es el proceso de seleccionar un conjunto de individuos de una población con el fin de estudiarlos y poder caracterizar el total de la población. La idea es bastante simple. Imagina que queremos saber algo de un universo o población, por ejemplo, qué porcentaje de los habitantes de México fuma habitualmente.

El muestreo es un conjunto de técnicas estadísticas que implican el análisis y la obtención de conclusiones acerca de un determinado tema de un subgrupo o subconjunto pequeño de elementos (muestra) para extrapolarlas o inferirlas a todo el conjunto de elementos de interés (población).

Desventajas: - Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población. - Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente. Procedimiento: - Conseguir un listado de N elementos.

Los factores que determinan el tamaño de la muestra son la distribución de la población, el nivel de confianza y el margen de error permitido. La población puede ser homogénea o heterogénea, se puede realizar un estudio piloto para tener alguna medida estadística descriptiva como la media y la desviación estándar (S).