Muestreo probabilístico

      Características:

•     Es cuantitativo.

•     Requiere de una muestra con mayor número de casos.

•     Todos los casos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

•     La selección de los participantes está determinada por el azar.

•     Existe una posibilidad de que la muestra represente verdaderamente a la población. 

      Ventajas:

•     Sirve para cantidades cuantificas.

•     Es ciego a la hora de elegir elementos de las muestras finales.

•     No requiere de un conocimiento elevado de la población a estudiar.

      Desventajas:

•     Elementos perdidos.

•     No cubre a toda la  probación como en elementos extraños, ni agrupaciones.

•     Marco maestral inadecuado.

TIPOS DE MUESTREO PROBABILISTICO

SIMPLE

  Características:

1.    Se seleccionara una muestra de tamaño “n” de un población de “N” unidades, y cada uno de estos elementos tiene una probabilidad igual.

2.    Se usa el azar para obtener la muestra.

  Ventajas:

1.    Es sencillo y fácil de comprender.

2.    Es cálculo rápido de medias y varianzas.

3.    Se basa más en la teoría estadística, y por lo tanto van a existir archivos informáticos para analizar los datos. 

  Desventajas:

1.    Requiere que posea un listado completo de toda la población.

2.    Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no se represente a la población adecuadamente.

ESTRATIFICADO

v  Características:

1.    Es el más recomendable para hacer estudios en el mercado.

2.    Se divide la población en estratos (sub poblaciones)

3.    Se extrae la muestra en forma aleatoria hasta determinar mi muestra.

4.    Este muestreo pretende asegurar la representación de cada grupo en la muestra.

5.    Cuanto más homogéneos sean los estratos, más precisas resultaran las estimaciones.

  Ventajas:

1.    Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas.

2.    Contempla una fuente de variabilidad, lo cual disminuirá el error al extrapolar las conclusiones del estudio al conjunto de toda la población.

3.    Es posible estudiar cada estrato como una subpoblación en sí mismo, llegando a conclusiones sobre el comportamiento del carácter bajo estudio en dicho estrato.

4.    Se obtienen estimaciones más precisa.

Desventajas:

1.    Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.

2.    Los análisis son complicados, en muchos casos la muestra tiene que ponderarse a asignar pesos a cada elemento.

3.    Si a la hora de formar los estratos nos basamos en supuestos incorrectos, esto puede llevar a conclusiones erróneas en el estudio.

4.    Al igual que en un M.A.S. hay que disponer de un censo de cada uno de los estratos en que hemos dividido la población

SISTEMÁTICO

 Características:

1.    Conseguir un listado de los N elementos de la población.

2.    Se conoce los intervalos, es la división de k=N/n

3.    No se aplica la selección aleatoria simple

4.    Se debe conocer la población

5.    Conocer la cantidad  de individuos que formaran la

 Ventajas:

1.    El proceso de elección de la muestra es más sencillo.

2.    No siempre es necesario tener un listado de toda la población.

3.    Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos.

4.    Si elegimos k pequeño, la muestra resultante cubre toda la variabilidad de la población respecto al carácter bajo estudio.

5.    Permite que el investigador añada un grado de sistema o proceso en la selección aleatoria de los sujetos.

6.    Otra ventaja del muestreo aleatorio sistemático sobre el muestreo aleatorio simple es la garantía de que el muestreo se hará equitativamente sobre la población.

  Desventajas:

1.    Puede dar problemas si la población presenta un comportamiento cíclico.

2.    Depende de la ordenación que le demos a los individuos de la población.

3.    Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, las estimaciones obtenidas a partir de la muestra pueden contener sesgo de selección.

4.    El proceso de selección puede interactuar con un rasgo periódico oculto dentro de la población. Si la técnica de muestreo coincide con la periodicidad del rasgo, la técnica de muestreo ya no será aleatoria y la representatividad de la muestra se ve comprometida.

5.    Al igual que los anteriores se requiere un censo de la población para poder llevarlo a cabo.

CONGLOMERADOS

v  Características:

1.    Se caracterizan porque la variación en cada grupo es menor que la variación entre grupos.

2.    La necesidad de listados de las unidades de una etapa se limita a aquellas unidades de muestreo seleccionadas en la etapa anterior.

3.    La población se subdivide en subconjuntos (sub poblaciones)

4.    Consideramos el conjunto de los conglomerados como una nueva población, procediéndose a la selección de una serie de conglomerados mediante un M.A.S.

5.    Para la muestra se toman grupos completos o subpoblaciones.

 Ventajas:

1.    Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa. 

2.    No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo.

3.    La principal ventaja de esta técnica es de tipo operativa: seleccionar un conglomerado a estudiar suele ser más fácil y económico que hacer una muestra aleatoria o sistemática.

4.    Muy aconsejable cuando no disponemos de un censo de la población o los recursos económicos o temporales son limitados.

 Desventajas:

1.    El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado.

2.    El cálculo del error estándar es complejo.

3.    Como principal inconveniente, al usar muestreo por conglomerados corremos un riesgo importante: que los conglomerados no sean realmente homogéneos entre ellos.

4.    Si los conglomerados no reproducen exactamente la variabilidad de la población, los errores al extrapolar los resultados de la investigación serán mayores.

MUESTREO NO PROBABILISTICO

      CARACTERISTICAS:

1.    Cualitativo 

2.    Todos los casos no tienen la misma probabilidad de ser
seleccionados

3.    El investigador elige los casos que más le interesan (más ricos
en información)

4.    Requiere un conocimiento más levado de la población

5.    Persigue la inferencia lógica

6.    Requiere una muestra con menos casos

7.    Se considera más fácil

8.    selecciona elementos para la muestra basándose en hipótesis relativas a la población de interés, lo que se conoce como criterios de selección.

TIPOS DE MUESTREO NO PROBABILISTICOS

POR CONVENIENCIA:

  Características:

1.    Las muestras son seleccionadas porque son accesibles para el investigador.

2.    Los sujetos son elegidos simplemente porque son fáciles de reclutar.

3.    Los individuos empleados en la investigación se seleccionan porque están fácilmente disponibles, no porque hayan sido seleccionados mediante un criterio estadístico.

4.    Esta conveniencia, que se suele traducir en una gran facilidad operativa y en bajos costos de muestreo.

  Ventajas

1.    Su principal ventaja es por  su conveniencia.

2.    Esta técnica es considerada la más fácil, la más barata y la que menos tiempo lleva.

3.    Nos puede dar información valiosa en muchas circunstancias (cuando más la necesitemos).

4.    Muchos investigadores prefieren esta técnica de muestreo ya que los sujetos están disponibles.

5.    Permiten describir los posibles efectos de los sujetos.

  Desventajas

1.     Su principal desventaja es la falta de representatividad, de toda la población.

2.     La imposibilidad de hacer aseveraciones estadísticas sobre los resultados

3.     El riesgo de incurrir en sesgos debido al criterio de muestreo empleado, si mi muestra conveniente puede presentar un sesgo sistemático respecto al total de la población, lo que produciría resultados distorsionados.

4.     No demostrar  imparcialidad al ser escogida

5.     Nos otorga una diferencia constante entre los resultados de la muestra y los resultados teóricos de toda la población.

POR CUOTAS:

  Características

1.    el investigador asegura una representación equitativa y proporcionada de los sujetos, en función de qué rasgo es considerado base de la cuota.

2.    Se consideran algunos fenómenos o variables que se van a estudiar (sexo, raza, religión, etc.)

3.    Incluye cierta cantidad inherente de aleatoriedad.

4.    divide a la población en subgrupos exclusivos.

5.    También permite que el investigador estudie rasgos y características que se ven en cada subgrupo.

  Ventajas:

1.    La principal ventaja del muestreo por cuotas es que ofrece resultados útiles a un costo efectivo y, si se han elegido correctamente las variables sobre las que segmentar, dichos resultados suelen ser fiables.

2.    Permite que los investigadores hagan un muestreo de un subgrupo que es de gran interés para el estudio. Si un estudio tiene como objetivo investigar una característica o rasgo de un determinado subgrupo, ésta es la técnica ideal.

3.    permite que los investigadores observen las relaciones entre los subgrupos.

4.    asegura que la muestra sea representativa de toda la población. 

5.    Incluye cierta cantidad inherente de aleatoriedad.

  Desventajas:

1.    se corre el riesgo de obviar una cuota relevante en un estudio.

2.    No permite llevas a cabo estimaciones rigurosos en las que podamos calibarar el error cometido.

3.    Para este tipo de muestreo reúnen determinadas condiciones las cuales a veces son difíciles de obtener.

4.    Es imposible seleccionar una muestra que represente perfectamente a una población.

POR JUICIO

 Características

1.     Los sujetos se seleccionan a base del conocimiento y juicio del investigador.

2.     El investigador selecciona a los individuos a través de su criterio profesional.

3.     Se basa en la experiencia de otros estudios anteriores.

4.     También se puede basar  en el conocimiento del investigador sobre la población  y el comportamiento de ésta frente a las características que se estudian.

Si la población  es muy reducida y conocida por el investigador.

  Ventajas:

1.     Se usa el criterio profesional para seleccionar a los individuos.

2.     El muestreo de juicio se utiliza en la práctica en forma moderada.

3.     Explota nuestros conocimientos y experiencias para obtener la muestra.

4.     Es más beneficioso cuando se usa en poblaciones pequeñas.

 Desventajas:

1.     Que los conocimientos del investigador sean incorrectos, esto llevaría a un mal muestreo.

2.     Es menos fiable si la población es muy grande.

3.     No se basa en las leyes de la probabilidad.

BOLA DE NIEVE

  Características

1.    técnica de muestreo no probabilística en la que los individuos seleccionados para ser estudiados reclutan a nuevos participantes entre sus conocidos.

2.    permite que el tamaño de la muestra vaya creciendo a medida que los individuos seleccionados invitan a participar a sus conocidos.

3.    La muestra inicia pequeña pero al final se obtiene una gran muestra.

4.    la muestra crece a un ritmo lineal

5.    Cada individuo debe invitar a participar a dos o más individuos.

  Ventajas:

1.     Permite muestrear a poblaciones de difícil acceso.

2.     Es un proceso económico y sencillo.

3.     Requiere poca planificación y pocos recursos humanos.

4.     Es más rentable que otros tipos de muestreo

5.     los propios sujetos entrevistados hacen de mano de obra.

 Desventajas:

1.     Falta de control sobre cómo se constituye la muestra.

2.     Como toda técnica no probabilística, la bola de nieve no garantiza representatividad.

3.     No permite conocer el grado de precisión que ofrecerá.

4.     Esta técnica es especialmente sensible al sesgo de muestreo.

5.     La técnica no permite fijar a priori con precisión el tamaño de muestra que vamos a obtener.

Bibliografia: 

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Alarcon Coss Ruben, Barragan Malpica Ana. (2010). Tipos de Muestreo. 2011, de Universidad Veracrozana Sitio web: http://es.slideshare.net/AGENCIAS2/tipos-de-muestreo-4142952

Francisco José Francés García. (2012). Muestreo Probabilistico. 2013, de Departamento de Sociología II. Universidad de Alicante Sitio web: http://personal.ua.es/es/francisco-frances/materiales/tema3/muestreo_probabilstico_y_no_probabilstico.html

Enrique Quintanar Duarte, Rocio Cabañas Chávez. (1999). Métodos de Investigación. 2000, de Prentice Hall Sitio web: https://books.google.com.pe/books?id=3uIW0vVD63wC&printsec=frontcover&hl=es#v=onepage&q&f=false

Oskar Blakstad (Feb 25, 2013). Método Científico. Aug 26, 2015 Obtenido de Explorable.com: https://explorable.com/es