todos los elementos a estudiar
tiene la misma posibilidad de
formar parte de la muestra
Muestreo aleatorio simple se elige
totalmente al azar entre todos los
que forman parte de la población.
Muestreo estratificado se clasifican distintas
partes o secciones existentes de la población
según alguna característica propia de cada parte
(como nivel económico o profesional, por
ejemplo) y se toma la muestra en cada una de
manera totalmente aleatoria.
Muestreo de conglomerados las secciones o
grupos en que dividimos la población ya
existen naturalmente, como los vecinos de
un barrio o los trabajadores de un centro
comercial.
Muestreo sistemático solo el primer elegido es totalmente
aleatorio, a partir de él, se eligen por un orden establecido
(por ejemplo, contando determinado número) que se fijará
de acuerdo con el tamaño de la población y de la muestra
que podemos asumir.
NO PROBABILISTICO
obtiene muestras sin que todos los individuos de la población
tengan posibilidades iguales de ser elegidos (por ejemplo, si
queremos estudiar a todos los alumnos de instituto pero solo
tenemos acceso a los de la ciudad y no a los del campo).
Muestreo intencional, o de convivencia se escogen como
muestra los casos que, según la opinión del investigador, van a
ser más representativos.
Muestreo por conveniencia se estudia lo que se tiene a
mano sin ningún criterio además de eso.
Muestreo consecutivo se estudia sólo lo que está a
nuestro alcance pero aquí se exige que se estudie a
todos los sujetos a los que podemos acceder sin
excepciones.
Muestreo por cuotas las muestras se escogen de distintos
estratos de la población con características comunes pero aquí
no se hace de manera aleatoria sino por elección del
investigador de las que estima van a ser más representativas.
Muestreo bola de nieve se estudia a un primer sujeto y le pedimos
que sea él quién elija al siguiente a estudiar (porque estime que
cumple determinadas características en común con él) y así
sucesivamente
DIFERENCIAS
PROBABILISTICO Dominante en el paradigma
cuantitativo. *Todos los casos tienen la misma
probabilidad conocida de ser seleccionados. *Permite
detallar con precisión las estimaciones muéstrales
(nivel de confianza y error muestral). *No requiere un
conocimiento específico de la población a estudiar *Las
características de los sujetos seleccionados en relación
al problema investigado están subordinadas a su perfil
sociodemográfico. *Controla sesgos en la composición
de la muestra. *Persigue la inferencia estadística.
*Requiere una muestra con mayor número de casos
*Más costoso y complejo
NO PROBABILISTICO *Dominante en el paradigma
cualitativo .*Todos los casos no tienen la misma
probabilidad de ser seleccionados *No es posible precisar el
nivel de confianza ni el margen de error muestral Requiere
un conocimiento más levado de la población *El perfil
sociodemográfico de los sujetos seleccionados está
subordinado a las características de éstos en relación al
problema investigado *Dificultad para impedir sesgos en la
composición de la muestra *Persigue la inferencia lógica
Requiere una muestra con menos casos *Más económico y
sencillo