Tipos de Muestreos

Probabilístico
1. Muestreo Aleatorio Simple
  1. Características
    1. Es una técnica de muestreo básica.
    2. Garantiza a todos los elementos que integran la población la misma oportunidad de ser seleccionado.
    3. Produce muestras representativas y permite el uso de la estadística inferencial en el análisis de datos.
    4. Presenta una fácil comprensión y presentación de resultados.
    5. Tiene sustento estadístico y su cálculo es rápido.
    6. Requiere se disponga de un listado de los objetos/ personas que integran la población.
    7. Puede no ser representativa en el muestreo de poblaciones pequeñas.
2. Muestreo Sistemático
  1. Características
    1. Es fácil de construir, ejecutar, comparar y comprender.
    2. Introduce ciertos parámetros arbitrarios en los datos.
    3. Elimina la baja probabilidad de corrupción de datos y su factor de riesgo es bajo.
    4. Proporciona control y sentido del proceso para investigadores y estadísticos.
    5. No son costosas, puesto que eliminan la selección agrupada, característica en el muestreo aleatorio simple.
    6. Asume que el tamaño de la población puede aproximarse razonablemente, puede ocasionar una muestra sesgada.
    7. No requiere de un listado de la población.
3. Muestreo Estratificado
  1. Características
    1. Asegura la representación de cada uno de los grupos en la muestra.
    2. Existe el muestreo por estratos de afijación simple, en el que se asigna el mismo tamaño de muestra a todos los estratos, sin importar su peso en la población.
    3. Existe el muestreo por estratos de afijación proporcional, en el que el tamaño de los estratos es diferente en cada uno, por tanto, los estratos con mayor peso tienen mayor representatividad.
    4. Se obtienen estimaciones más precisas, puesto que requiere que los grupos sean más homogéneos.
    5. Su costo de aplicación es bajo, puesto que si son unidades homogéneas permite hallar una submuestra de la muestra.
    6. El tamaño de los estratos permite obtener una muestra basado en su peso, permitiendo disminuir las varianzas de las estimaciones de la muestra.
    7. Reduce el error muestral respecto a un muestreo aleatorio simple, mejorando la precisión de nuestros resultados.
4. Muestreo por Conglomerados
  1. Características
    1. Selecciona de manera aleatoria los grupos de la población, estos son más heterogéneos.
    2. Es muy eficiente su aplicación cuando la población es muy grande y dispersa.
    3. Ayuda cuando es imposible o poco práctico crear un marco de muestreo de una población debido a su dispersión geográfica.
    4. Su objetivo reside en la heterogeneidad de la población para un buen diseño de la muestra.
    5. Requiere el listado de las unidades de muestreo, más no de la población entera.
    6. Presenta un mayor error estándar que el muestreo aleatorio simple o estratificado.
    7. La variación en el grupo es menor que la variación entre grupos.
No Probabilístico
1. Muestreo Por Conveniencia
  1. Características
    1. Selecciona los casos a los que se tiene acceso y que permiten ser incluidos.
    2. Puede presentar mayor probabilidad de sesgo de error debido a los criterios le investigador o a influencia de terceros.
    3. Solo el investigador tiene acceso y proximidad con la población.
    4. Es menos costoso y su aplicación no requiere de mucho tiempo.
    5. Se aplica porque es fácil de reclutar a la muestra y porque el investigador no consideró seleccionar una muestra que represente a toda la población.
    6. Presenta rapidez, debido a su bajo costo brinda un costo-efectividad y facilidad de disponibilidad de la muestra.
    7. Se recurre a este tipo de muestreo para desarrollar estudios pilotos y permite identificar tendencias e indicar posibles resultados que nutrirán el desarrollo del estudio definitivo.
    8. Debido a que no se aplica ningún criterio para organizar la muestra, es imposible tener resultados estadísticos precisos.
2. Muestreo Por Juicio
  1. Características
    1. Ayuda a seleccionar casos característicos en una población.
    2. No es recomendable en el caso de que la investigación sea causal o descriptiva.
    3. El escenario donde se encuentra la población es variable.
    4. Se selecciona la muestra en base al conocimiento y experiencia del investigador.
    5. Requiere menos tiempo y es menos costoso, puesto que conoce al individuo que formará parte de la muestra.
    6. No asegura la representación total de la población y es subjetiva.
    7. Se tiene control de los objetos de la muestra.
3. Muestreo Por Cuotas
  1. Características
    1. Forma la muestra a partir de estratos que comparten características.
    2. Se reclutan casos hasta que se completan el número de casos necesarios.
    3. Su elección se hace de manera causal.
    4. El no incluir una cuota que sea relevante para el estudio, podría ocasionar que los resultados se distorsionen.
    5. No requiere de un presupuesto alto para su ejecución, puesto que estudia a una población en específico.
    6. La interpretación de la información es mucho más fácil para el investigador.
    7. Intenta incluir a sujetos accesibles como parte de una muestra.
4. Muestreo Por Bola de Nieve
  1. Características
    1. Se lo puede aplicar cuando hay una población muy pequeña.
    2. Permite que el primer participante que identifique a otro potencial que también cumpla con los criterios de la investigación.
    3. El proceso en cadena permite que el investigador llegue a poblaciones que son difíciles de probar cuando se utilizan otros métodos de muestreo.
    4. Su proceso resulta fácil, simple y de bajo costo.
    5. Necesita poca planificación y menos mano de obra que otras técnicas de muestreo.
    6. El investigador tiene poco control sobre el método de muestreo.
    7. La representatividad de la muestra no está garantizada.

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