Tipos de muestreos

Probabilísticos
1. Es un método de muestreo que utiliza formas de métodos de selección aleatoria.
  1. Muestreo Aleatorio Simple
    1. Cada uno de los elementos que forman parte de la población objetivo, tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para formar parte de la muestra.
    2. Cada muestra de tamaño determinado, tiene la misma oportunidad de ser seleccionada.
    3. Es común para muestras de tamaño reducido.
    4. Su aplicación es prácticamente imposible en los casos cuando la muestra sea de gran tamaño
  2. Muestreo Sistemático
    1. requiere tener un control preciso del marco muestral de individuos seleccionables junto con la probabilidad de que sean seleccionados
    2. consistente en escoger un individuo inicial de forma aleatoria entre la población y, a continuación, seleccionar para la muestra a cada enésimo individuo disponible en el marco muestral.
    3. El muestreo sistemático se lleva a cabo dividiendo la población en subgrupos, en forma de lista, para seleccionar aleatoriamente un número. Luego, el número escogido será, en cada grupo, el individuo que conforme la muestra.
  3. Muestreo Estratificado
    1. este es un método en el cual una población grande se divide en dos grupos más pequeños, que generalmente no se superponen, sino que representan a toda la población en conjunto.
    2. Se organiza o clasifica las muestras por sexo, edad, etnia, etc.
    3. Permite la utilización de diferentes técnicas de estimación incluyendo la relación entre diferentes estratos.
    4. Los miembros de cada uno de estos grupos deben ser distintos para que todos los miembros de todos los grupos tengan la misma oportunidad de ser seleccionados
  4. Muestreo por conglomerados
    1. Selecciona de manera aleatoria a los participantes cuando están dispersos geográficamente.
    2. Analiza a una población particular en la que la muestra consiste en varios elementos, por ejemplo, ciudad, familia, universidad, etc
    3. Es utilizado cuando no es viable, o es imposible, elaborar una lista exacta de los elementos de una población.
    4. Presenta un mínimo de errores en las muestras del mismo tamaño, por lo que necesita de muestras pequeñas para que exista el mismo margen del error
No probabilísticos
1. No todos los individuos a investigar, poseen las mismas oportunidades de selección.
  1. Muestreo por cuotas
    1. Es un proceso de muestreo sencillo y rápido, ya que utiliza la participación de una cuota para la creación de las muestras.
    2. Otorga una representación efectiva de la población a investigar.
    3. No permite la sobrerrepresentación, ya que estudia a la población por cuotas específicas.
    4. El muestreo por cuotas se puede entender como la versión no probabilística del muestreo estratificado, ya que la selección de individuos de cada estrato se hace por conveniencia y a propia elección del investigador.
  2. Muestreo por conveniencia
    1. Es muy práctico recurrir al muestreo por conveniencia para desarrollar estudios pilotos
    2. Permite identificar tendencias e indicar posibles resultados que nutrirán el desarrollo del estudio definitivo
    3. se aplica cuando la muestra estadística a formar es seleccionada en el entorno próximo al investigador, sin que medien requisitos específicos.
    4. Se privilegia la disponibilidad de las personas y la facilidad para acceder a ellas
  3. Muestreo Bola de nieve
    1. El investigador exije, al primer sujeto de la muestra, identificar o señalar a otra persona que cumpla con los requisitos de la investigación.
    2. Tiene la capacidad de reclutar poblaciones ocultas y recopilar datos primarios de forma rentable
    3. Ayuda a descubrir características sobre una población que no sabías que existía.
    4. Se necesita poca planificación y menos mano de obra que otras
  4. Muestreo discrecional
    1. Se aplican en situaciones donde existe una persona experta en el tema capaz de selecciona una muestra representativa y arrojar resultados precisos
    2. Este muestreo también es llamado muestreo deliberado, crítico o muestreo de juicio o muestreo intencional, ya que las personas son seleccionadas gracias al conocimiento del el investigador sobre el tema.
    3. Es difícil estimar cuán cerca de la realidad se encuentra esta estimación. De hecho, la relevancia de los resultados depende de la experiencia del investigador.
    4. Permite obtener información de un grupo específico de personas
Análisis:
1. Podemos identificar que una de las principales diferencias entre el muestreo probabilístico y no probabilístico es que el primero cada miembro de la población tiene la misma oportunidad de selección, además los resultados obtenidos principalmente son concluyentes, y como resultado de esta verdad la evaluación se vuelve imparcial. por otra parte, en el muestreo no probabilístico no se sabe qué individuo de la población se seleccionará como muestra, por lo que la efectividad tiene carácter exploratorio y como resultado de esta verdad, posiblemente se torne sesgada.
  1. Biblografía:
    1. *Carlos Manterola & Tamara Otzen. (s.f.). Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio. Universidad de La Frontera. Obtenido de https://scielo.conicyt.cl/pdf/ijmorphol/v35n1/art37.pdf *Ochoa, C. (2015). Muestreo probabilístico o no probabilístico. Obtenido de https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-probabilistico-o-no-probabilistico-ii

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