El muestreo no probabilístico se llaman muestras dirigidas o intencionales, la elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las condiciones que permiten hacer el muestreo (acceso o disponibilidad, conveniencia, etc.)
Proceso: Se escoge el tipo de muestreo no probabilístico que se va a utilizar y en base a ello el investigador selecciona según las condiciones de su estudio la población que formara parte de la muestra sobre la que trabaja y posterior llevar a cabo el estudio con los métodos estadísticos correspondientes.
El muestreo probabilístico es un método de muestreo (muestreo se refiere al estudio o el análisis de grupos pequeños de una población) que utiliza formas de métodos de selección aleatoria.
El requisito más importante del muestreo probabilístico es que todos en una población tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.
Proceso:
Muestreo no probabilístico
Muestreo probabilístico
En el muestreo por conveniencia es el propio investigador que escoge los sujetos de la muestra basándose en criterios de facilidad para acceder a los individuos, sin incluir la aleatoriedad en el proceso.
Este método utiliza la teoría estadística para seleccionar al azar un pequeño grupo de personas (muestra) de una gran población existente y luego predecir que todas las respuestas juntas coincidirán con la población en general
Ventajas:
Muestreo no probabilístico
Muestreo probabilístico
• Es rentable: este proceso es rentable y efectivo en relación al tiempo y costo.
• Es simple y fácil: el muestreo de probabilidad es un método fácil ya que no implica un proceso complicado. Es rápido y ahorra tiempo.
• No es técnico: este método de muestreo no requiere ningún conocimiento técnico debido a la simplicidad con la que puede realizarse. Este método no requiere ningún tipo de conocimiento complejo y por suerte, no es nada largo.
• El muestreo por conveniencia es muy rápido de hacer.
• Es un tipo de muestreo económico.
• Al ser un muestreo muy simple, resulta muy fácil de llevar a cabo.
• Muy útil para hacer estudios piloto.
Limitaciones:
Muestreo no probabilístico
Muestreo probabilístico
• Los resultados obtenidos pueden ser difíciles de interpretar.
• En ocasiones el error de muestreo puede ser muy alto.
• Se necesita un listado de toda la población.
• Las muestras pequeñas pueden no ser representativas.
• El muestreo por conveniencia es muy rápido de hacer.
• Es un tipo de muestreo económico.
• Al ser un muestreo muy simple, resulta muy fácil de llevar a cabo.
• Muy útil para hacer estudios piloto.
Ejemplos:
Muestreo no probabilístico
Muestreo probabilístico
Por ejemplo, si queremos hacer un análisis estadístico de los empleados de una empresa multinacional, obviamente no podemos hacer la investigación con todos sus trabajadores, sino que debemos seleccionar una muestra y luego extrapolar los resultados obtenidos a toda la población. Para ello, podríamos escoger a los participantes de manera totalmente aleatoria empleando un muestreo aleatorio simple.
Un ejemplo de muestreo por conveniencia sería utilizar a estudiantes voluntarios que sean conocidos del investigador. El investigador puede enviar la encuesta a los estudiantes y ellos en este caso actuarían como muestra.
Reflexión sobre la importancia:
Muestreo no probabilístico
Muestreo probabilístico
El muestreo probabilístico es que tiene muy buena relación entre tiempo y coste, lo que significa que normalmente es rentable realizar esta técnica de muestreo. Además, el método probabilístico de muestreo no requiere que el investigador tenga conocimiento y experiencia en el campo, porque la selección de los elementos de la muestra se hace aleatoriamente. Esta característica facilita en gran medida los muestreos probabilísticos en comparación con los muestreos no probabilísticos. Sin embargo, a veces los resultados obtenidos pueden ser poco precisos, sobre todo en muestras de tamaño pequeño. Por eso es importante escoger el tamaño muestral adecuado.
el muestreo por conveniencia es muy barato de hacer, ya que se invierten pocos recursos y poco tiempo. Por eso es tan común emplear un muestreo por conveniencia, porque permite obtener unas conclusiones iniciales en poco tiempo y gastando poco dinero. Además, de este modo se puede hacer una comprobación de si la investigación está bien orientada o si hay que rediseñarla.
Por contra, la muestra obtenida normalmente no es representativa de toda la población ya que no se han empleado métodos probabilísticos para elegir a los integrantes de la muestra. Esto implica que los resultados obtenidos pueden ser sesgados y no fiables.
De hecho, esta es la principal desventaja del muestreo por conveniencia, que los resultados obtenidos son poco precisos y por tanto tienen poca validez. Sin embargo, este tipo de muestreo es muy práctico para sacar unas primeras conclusiones con poco tiempo y dinero, por ejemplo, se suelen usar los muestreos por conveniencia para hacer estudios piloto.
Aleatorio simple
Estratificado
Por conglomerado
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto: El muestreo aleatorio simple es un método de selección de muestras en el que cada elemento de la población tiene una probabilidad igual de ser seleccionado. Cada unidad individual en la población tiene la misma oportunidad de formar parte de la muestra final.
Proceso: 1. Define la población objetivo. 2. Identifica un marco de muestreo actual de la población objetivo o desarrolla uno nuevo. 3. Evalúa el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, cobertura múltiple y la agrupación, y haz los ajustes que consideres necesario. 4. Asigna un número único a cada elemento de la trama. 5. Determina el tamaño de la muestra. 6. Selecciona al azar el número específico de elementos de la población.
Ventajas: 1. Es representativo:Asegura que la muestra refleje bien a toda la población. 2. Fácil aplicación. Es un método sencillo de entender y aplicar. 3. Confiable:Permite hacer afirmaciones seguras sobre la población completa. 4. Justo:Todos los elementos tienen la misma chance de ser elegidos, evitando preferencias. 5. Eficiente:Es rápido y no requiere muchos recursos.
Desventajas: • El muestreo aleatorio simple tiende a tener errores de muestreo más grandes y menos precisión de muestreo estratificado del mismo tamaño de la muestra. • Los encuestados pueden estar muy dispersos, por tanto, los costos de la recolección de datos pueden ser superiores a los de otros diseños de la muestra de probabilidad, como el muestreo por conglomerados. • El muestreo aleatorio simple puede no producir un número suficiente de elementos de pequeños subgrupos. Esto no haría de un muestreo aleatorio simple una buena opción para los estudios que requieren un análisis comparativo de las categorías pequeñas de una población con categorías mucho más amplias de la población
Ejemplo: Si un Estado quiere determinar qué porcentaje de la población se ha vacunado contra la gripe, se pueden seleccionar individuos al azar y todos tienen la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra.
Reflexión: El muestreo aleatorio simple para la investigación educativa permite una obtención de datos rápidos y eficiente, por lo que su aplicación beneficiaría en tiempo y calidad. De igual forma al aplicarse en escuelas primarias, cada uno de los estudiantes cuenta con la misma probabilidad de formar parte de la muestra a estudiar.
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto: El muestreo estratificado es un método de selección de muestras donde la población objetivo se parte en segmentos exclusivos y homogéneos, llamados estratos. Seguido, se elige una muestra aleatoria simple de cada estrato. Posteriormente, las muestras seleccionadas de los distintos estratos se juntan en una única muestra. Este proceso de muestreo en ocasiones se suele denominar "muestreo aleatorio por cuotas".
Proceso: 1.- Definir el público que se espera estudiar Definir claramente la población de la que se tomará la muestra 2. Selección de las características que diferenciarán a cada uno de los estratos. 3.Separación de la población en estratos, se recopila una lista de todos los miembros de la población y asigna a cada uno de ellos un estrato. 4.Decide el tamaño de la muestra para cada estrato, esta debe ser lo suficientemente grande como para se pueda sacar conclusiones estadísticas sobre cada subgrupo. 5. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato
Ventajas: •Permite la comparación de subgrupos dentro de la población. •Ahorro de tiempo y recursos al reducir el tamaño de la muestra necesaria. •Da mayor eficiencia en la recolección de datos. •Permite la identificación de patrones y tendencias en subgrupos específicos. •Permite la inclusión de grupos minoritarios en la muestra. •Mayor confiabilidad en los resultados obtenidos
Desventajas: * Es necesario obtener información sobre la proporción de la población perteneciente a cada estrato. * Se requiere información sobre las variables de estratificación de cada elemento de la población, ya que sino puede ser muy costosa la recopilación. * Es un método más costoso, ya que implica tiempo y es complicado en comparación con otros métodos. * Si se cuenta con un gran número de variables, la selección de la estratificación resultará más difícil.
Ejemplo: Un equipo de investigadores está analizando las opiniones de la población sobre la reforma de una ley. Para seleccionar la muestra representativa, se divide la población en cuatro grupos (de 18 a 30años, de 30 a 45 años, de 46 a 60 años y mayores de 60 años) y después se escoge a los individuos mediante un muestreo de aleatorio simple.
Reflexión: El muestreo estratificado (como hemos leído en las ventajas) aplicado a una investigación educativa en contextos primarios se considera más acorde al espacio, ya que al estar divididos por grupo permite una recopilación de datos por grado (contiene estratos definidos) permitiendo la comparación de resultados más fácil.
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto: Método de selección de muestras en el que la población se divide en grupos más grandes llamados conglomerados. Se seleccionan algunos de estos conglomerados al azar y todos los elementos dentro de los conglomerados seleccionados forman parte de la muestra.
Proceso: 1.Definir el conglomerado Identificar una característica que permita dividir la población en grupos disjuntos (sin solapamiento) y de forma exhaustiva (todos los individuos deben estar en un grupo). 2.Formación del listado de conglomerado a estudiar. Una vez definimos los conglomerados, el siguiente paso es seleccionar los conglomerados a estudiar, ya sea mediante un muestreo aleatorio simple o sistemático. 3.Aplicación de encuestas y entrevistas ya sea a todos los sujetos que forman parte de los mismos conglomerados, o bien aplicar un nuevo proceso de muestreo dentro del conglomerado, por ejemplo obteniendo una muestra mediante muestreo aleatorio simple.
Ventajas: •Seleccionar un conglomerado a estudiar suele ser más fácil y económico que hacer una muestra aleatoria o sistemática. •Beneficia cuando la población es muy grande y dispersa •Reduce costes •No es preciso tener un listado de toda la población
Desventajas: •Los conglomerados no sean realmente homogéneos entre ellos. •Si los grupos no son una buena muestra de todos, los resultados pueden ser un poco. •Mirar los resultados puede ser más complicado porque tenemos que pensar en cómo están organizados los grupos. •No podemos elegir individualmente, solo podemos tomar todo el grupo, lo que a veces puede ser un problema.
Ejemplo: Un grupo de investigadores quiere conocer las características de las personas que trabajan en el sector empresarial. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados: * Se selecciona a todos los empleados de empresas de un mismo país como población objetivo. Cada empresa será un conglomerado. * Se calcula que de las 2457 empresas que hay en el país se necesitarán 62 conglomerados para elaborar la muestra. * Se realiza una lista de las empresas. * Se seleccionan 62 empresas al azar y con un muestreo aleatorio simple se escoge a 30 empleados de cada una.
Reflexión: La aplicación del muestreo por conglomerado es apta para investigaciones educativas en contextos con matrículas grandes. Permite una visión más general de la problemática que se investigue y facilita la selección de conglomerados y por ende la de muestras
Por conveniencia
Consecutivo
Por cuotas
Bola de nieve
Juicio
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto:
El muestreo consecutivo es un método no probabilístico que sirve para seleccionar a los individuos que formarán parte de la muestra de un estudio estadístico.
Proceso:
En el muestreo consecutivo primero se escoge una muestra inicial, se investiga y después de obtener los resultados de la muestra inicial se pasa a estudiar otra muestra. Y el proceso se va repitiendo consecutivamente hasta obtener las conclusiones finales de todo el estudio.
Ventajas:
• El tamaño muestral es variable y puede adaptarse a las necesidades de la investigación.
• El muestreo consecutivo permite hacer cambios durante la investigación y adaptarse a los resultados que se van obteniendo.
• Se pueden mejorar los resultados obtenidos estudiando una nueva muestra.
• En general, seleccionar la muestra no requiere mucho tiempo.
Limitaciones:
• Falta de representatividad en la muestra final.
• Los resultados obtenidos pueden ser sesgados.
• No se pueden hacer generalizaciones a toda la población.
• Se debe invertir mucho tiempo en rediseñar la encuesta al entrevistar a una nueva muestra.
Ejemplo:
Por ejemplo, una marca de ropa ha diseñado una camisa con un modelo nuevo y rompedor pero antes de sacarla al mercado quiere testear su posible éxito, para ello decide realizar un muestreo consecutivo.
La empresa selecciona una primera muestra y lleva a cabo una encuesta sobre el producto a cada elemento de la muestra. Sin embargo, después de calcular estadísticas sobre las respuestas, los resultados obtenidos no son concluyentes, es decir, no acaba de estar claro si la nueva camisa triunfará o será un fracaso.
Por lo tanto, los investigadores deciden modificar las preguntas de la encuesta y elegir una nueva muestra para volver a hacer el experimento. En particular, se añade una sección que permite a los entrevistados sugerir posibles cambios.
En consecuencia, se decide hacer un nuevo modelo cambiando el diseño de las mangas y se vuelve a entrevistar una nueva muestra con el nuevo modelo. Ahora sí que se han conseguido unos resultados más claros, ya que el 85% de los entrevistados han dicho que les gusta el modelo.
Reflexión sobre la importancia:
La principal ventaja del muestreo consecutivo es que para un estudio estadístico es muy adaptable, ya que el tamaño de la muestra va variando, dependiendo de los resultados que se van obteniendo. Además, como se van haciendo nuevas encuestas, se pueden ir haciendo cambios y así adaptarse a las necesidades de cada etapa de la investigación.
Esta propiedad también implica que los resultados obtenidos con las primeras muestras se pueden mejorar normalmente. En el ejemplo explicado arriba, la empresa es capaz de sacar nuevas conclusiones y mejorar su producto al hacer nuevos muestreos.
Aunque al seleccionar a los integrantes de la muestra no se suele invertir mucho tiempo, hay que tener en cuenta que cada vez que se elige una nueva muestra implica dedicar tiempo y esfuerzo en pensar las nuevas preguntas.
Otro inconveniente del muestreo es que no se pueden generalizar los resultados obtenidos a toda la población, a diferencia de otros tipos de muestreos. Porque la muestra seleccionada no es aleatoria y además es un conjunto de diferentes muestras, lo que hace que en general la muestra final no sea representativa.
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto:
El muestreo consecutivo es un método no probabilístico que sirve para seleccionar a los individuos que formarán parte de la muestra de un estudio estadístico.
Proceso:
En el muestreo consecutivo primero se escoge una muestra inicial, se investiga y después de obtener los resultados de la muestra inicial se pasa a estudiar otra muestra. Y el proceso se va repitiendo consecutivamente hasta obtener las conclusiones finales de todo el estudio.
Ventajas:
• El tamaño muestral es variable y puede adaptarse a las necesidades de la investigación.
• El muestreo consecutivo permite hacer cambios durante la investigación y adaptarse a los resultados que se van obteniendo.
• Se pueden mejorar los resultados obtenidos estudiando una nueva muestra.
• En general, seleccionar la muestra no requiere mucho tiempo.
Limitaciones:
• Falta de representatividad en la muestra final.
• Los resultados obtenidos pueden ser sesgados.
• No se pueden hacer generalizaciones a toda la población.
• Se debe invertir mucho tiempo en rediseñar la encuesta al entrevistar a una nueva muestra.
Ejemplo:
Por ejemplo, una marca de ropa ha diseñado una camisa con un modelo nuevo y rompedor pero antes de sacarla al mercado quiere testear su posible éxito, para ello decide realizar un muestreo consecutivo.
La empresa selecciona una primera muestra y lleva a cabo una encuesta sobre el producto a cada elemento de la muestra. Sin embargo, después de calcular estadísticas sobre las respuestas, los resultados obtenidos no son concluyentes, es decir, no acaba de estar claro si la nueva camisa triunfará o será un fracaso.
Por lo tanto, los investigadores deciden modificar las preguntas de la encuesta y elegir una nueva muestra para volver a hacer el experimento. En particular, se añade una sección que permite a los entrevistados sugerir posibles cambios.
En consecuencia, se decide hacer un nuevo modelo cambiando el diseño de las mangas y se vuelve a entrevistar una nueva muestra con el nuevo modelo. Ahora sí que se han conseguido unos resultados más claros, ya que el 85% de los entrevistados han dicho que les gusta el modelo.
Reflexión sobre la importancia:
La principal ventaja del muestreo consecutivo es que para un estudio estadístico es muy adaptable, ya que el tamaño de la muestra va variando, dependiendo de los resultados que se van obteniendo. Además, como se van haciendo nuevas encuestas, se pueden ir haciendo cambios y así adaptarse a las necesidades de cada etapa de la investigación.
Esta propiedad también implica que los resultados obtenidos con las primeras muestras se pueden mejorar normalmente. En el ejemplo explicado arriba, la empresa es capaz de sacar nuevas conclusiones y mejorar su producto al hacer nuevos muestreos.
Aunque al seleccionar a los integrantes de la muestra no se suele invertir mucho tiempo, hay que tener en cuenta que cada vez que se elige una nueva muestra implica dedicar tiempo y esfuerzo en pensar las nuevas preguntas.
Otro inconveniente del muestreo es que no se pueden generalizar los resultados obtenidos a toda la población, a diferencia de otros tipos de muestreos. Porque la muestra seleccionada no es aleatoria y además es un conjunto de diferentes muestras, lo que hace que en general la muestra final no sea representativa.
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto El muestreo por cuotas es un método de muestreo no probabilístico en el que los investigadores pueden formar una muestra que involucre a individuos que representan a una población y que se eligen de acuerdo con sus rasgos o cualidades.
Proceso:
El muestreo por cuotas consta de tres fases:
1. Segmentación
En primer lugar, dividimos la población objeto de estudio en grupos de forma exhaustiva (todos los individuos están en un grupo) y mutuamente exclusiva (un individuo sólo puede estar en un grupo), de forma similar a la división en estratos empleada en el muestreo estratificado.
2. Fijamos el tamaño de las cuotas
A continuación, fijamos el objetivo de individuos a encuestar para cada uno de estos grupos. Normalmente definiremos estos objetivos de forma proporcional al tamaño del grupo en la población. Por ejemplo, si hemos definido unos segmentos por sexo en una población en la que hay un 60% de mujeres y un 40% de hombres, y queremos obtener una muestra de 1.000 personas, definiremos un objetivo de 600 mujeres y 400 hombres. Estos objetivos se conocen como cuotas. En este ejemplo, tendríamos una cuota por sexo de 600 mujeres y 400 hombres. En ocasiones se definen cuotas no proporcionales a la población, por ejemplo para poder profundizar en el análisis de un grupo específico.
3. Selección de participantes y comprobación de cuotas
Por último, buscamos participantes para cubrir cada una de las cuotas definidas. En este punto es donde nos alejamos de un muestreo probabilístico. En el muestreo por cuotas aceptamos que la selección de individuos no sea aleatoria, puede ser una selección mediante muestreo por conveniencia.
Ventajas:
• Este muestreo es utilizado ampliamente en las encuestas sobre opiniones electorales, investigaciones de mercado o similares. Los encuestadores reciben la orden de obtener cierto número de entrevistas (cuotas), a partir de las cuales se construye una muestra relativamente proporcional a la población.
• Este esquema se ve como una alternativa del muestreo probabilístico, en el que se busca seleccionar una muestra representativa de la población estableciendo proporciones de los diferentes segmentos que la componen.
• La técnica consiste en determinar, al seleccionar la muestra, la cuota de entrevistas que se debe cubrir de cada grupo de la población y por cada enumerador. El supuesto básico de esto es que con la conjunción de todas las cuotas se obtiene una imagen de la totalidad.
• Ofrece resultados útiles a un coste efectivo y, si se han elegido correctamente las variables sobre las que segmentar, dichos resultados suelen ser fiables.
Limitaciones:
Aunque en este tipo de muestreo el juicio y controles de selección de la muestra dependen del que diseña la encuesta, el encuestador es quien finalmente determina libremente cuáles son los elementos representativos de la población al momento de seleccionarlos, dentro de la cuota que le fue asignada. Además de la selección por cuotas se debe mantener la selección aleatoria, no es suficiente con la selección concienzuda de las cuotas, es necesario asegurar empíricamente que cada miembro de la población tenga la misma probabilidad de ser parte de la muestra. En este caso, la selección de la muestra por parte del entrevistador es muy importante en la eliminación de aspectos subjetivos.
Ejemplo:
Un entrevistador desea entender qué tan bien funciona su marca de zapatos. Su población objetivo se encuentra entre los 25 y 40 años de edad. El entrevistador puede dividir aún más los estratos según el género y seleccionar 100 mujeres y hombres pertenecientes a ese grupo de población.
Debido a que los estratos están divididos de acuerdo al género, serán únicos ya que una persona no puede ser tanto mujer como hombre. El investigador puede crear subconjuntos de los subgrupos de acuerdo con su conocimiento de la población, es decir, puede decidir si entrevistar una lista filtrada de su lista de clientes usando medios en línea o realizar una encuesta dentro de su fuerza laboral manteniendo constante la proporción de hombres y mujeres.
Reflexión:
El muestreo no probabilístico por cuotas desempeña un papel crucial en la investigación educativa al permitir la selección de participantes de manera estratégica y representativa. A diferencia de los métodos probabilísticos que requieren un marco de muestreo exhaustivo, el muestreo no probabilístico por cuotas ofrece flexibilidad en la identificación y reclutamiento de sujetos de estudio.
En el ámbito educativo, donde la diversidad de población puede ser amplia y compleja, el muestreo por cuotas permite asegurar la inclusión de subgrupos específicos, como diferentes niveles educativos, géneros, grupos étnicos o características socioeconómicas. Esta estrategia facilita la obtención de datos que reflejan con mayor precisión la heterogeneidad de la población que se pretende investigar.
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto El muestreo deliberado, crítico o por juicio, es una técnica de muestreo no probabilístico en la que los miembros de la muestra se eligen sólo sobre la base del conocimiento y el juicio del investigador. Como el conocimiento del investigador es instrumental en la creación de una muestra, hay posibilidades de que los resultados obtenidos sean altamente precisos con un mínimo margen de error.
Proceso
El proceso de selección de una muestra mediante el muestreo deliberado, crítico o por juicio implica que los investigadores seleccionen cuidadosamente a cada individuo para que forme parte de la muestra. El conocimiento del investigador es fundamental en este proceso de muestreo, ya que los miembros de la muestra no se eligen al azar.
Este tipo de muestreo es más efectivo en situaciones en las que sólo hay un número restringido de personas que poseen cualidades que un investigador espera de la población objetivo. Los investigadores prefieren implementar el muestreo deliberado, crítico o por juicio cuando sienten que otras técnicas de muestreo consumirán más tiempo y confían en su conocimiento para seleccionar una muestra para llevar a cabo la investigación.
Ventajas
• Consume un tiempo mínimo de ejecución: En este enfoque de muestreo, la experiencia de los investigadores es importante y no existen otras barreras debido a las cuales la selección de una muestra resulta extremadamente conveniente.
• Permite a los investigadores acercarse directamente a su mercado objetivo: No hay criterios para seleccionar una muestra, excepto las preferencias del investigador. Gracias a esto, puede comunicarse directamente con el público objetivo de su elección y obtener los resultados deseados.
• Resultados casi en tiempo real: Se puede realizar una encuesta o sondeo rápido con la muestra utilizando un muestreo deliberado, crítico o por juicio, ya que los miembros de la muestra poseerán el conocimiento y la comprensión acorde al tema.
Limitaciones
• El muestreo deliberado, crítico o por juicio se utiliza cuando hay limitaciones de tiempo para la creación de la muestra y las autoridades involucradas preferirían confiar en su conocimiento y no en otros métodos de muestreo.
• Hay que tener en cuenta el hecho de que un investigador puede o no ser competente para llevar a cabo un proceso de muestreo eficaz.
Ejemplo:
A un jefe de estudio le encomiendan un estudio del nivel de satisfacción de los alumnos con un determinado profesor. El investigador, que conoce a todos los alumnos de esa clase, decide utilizar el muestreo discrecional seleccionado a los alumnos que cree que serán los más representativos.
Reflexión
El muestreo no probabilístico de juicio desempeña un papel significativo en la investigación educativa al brindar a los investigadores la capacidad de aprovechar la experiencia y el conocimiento de expertos en el campo. A diferencia de los métodos probabilísticos que se basan en la aleatoriedad, el muestreo de juicio implica la selección deliberada de los participantes según su experiencia o conocimiento relevante para el tema de estudio.
En el ámbito educativo, donde la especialización y la experiencia son fundamentales, el muestreo de juicio permite identificar y reclutar a individuos que poseen una comprensión profunda de las dinámicas educativas específicas que se están investigando. Los expertos pueden ofrecer perspectivas valiosas, aportando conocimientos especializados y discernimientos que pueden enriquecer la calidad y la profundidad de la investigación.
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto El muestreo de bola de nieve es un tipo de muestreo no probabilístico que se utiliza cuando los participantes potenciales son difíciles de encontrar o si la muestra está limitada a un subgrupo muy pequeño de la población.
Es este tipo de muestreo los participantes de una investigación reclutan a otros participantes para una prueba o estudio. Aquí los investigadores usan su propio juicio para elegir a los participantes, a diferencia del muestreo aleatorio simple donde las probabilidades de que cualquier miembro se elija son las mismas.
El muestreo de bola de nieve consiste en los siguientes pasos:
1. Definir un programa de participación y describir el proceso por el cual un individuo invita o remite a otros a participar.
2. Identificar grupos u organizaciones que puedan proporcionar acceso a ciertos individuos que se ajusten a las características del estudio.
3. Obtener los contactos iniciales y pedirles que participen. Esta parte es similar a los métodos de muestreo convencionales, pero con la intención de obtener un tamaño de muestra reducido.
4. Pedir a los participantes que accedan a otros contactos, una vez finalizada la entrevista.
5. Asegurar la diversidad de contactos seleccionando adecuadamente a los individuos iniciales y alentándolos a recomendar el estudio a alguien más.
Ventajas
• El proceso en cadena permite que el investigador llegue a poblaciones que son difíciles de probar cuando se utilizan otros métodos de muestreo.
• El proceso es barato, simple y rentable.
• Esta técnica de muestreo necesita poca planificación y menos mano de obra que otras técnicas de muestreo.
Limitaciones
• El investigador tiene poco control sobre el método de muestreo. Los sujetos que el investigador puede obtener se basan principalmente en los sujetos observados anteriormente.
• La representatividad de la muestra no está garantizada. El investigador no tiene ni idea de la verdadera distribución de la población ni de la muestra.
• El sesgo de muestreo es también un miedo de los investigadores cuando se utiliza esta técnica. Los primeros sujetos tienden a designar a personas que conocen bien. Como consecuencia, es muy posible que los sujetos compartan los mismos rasgos y características y, por lo tanto, la muestra que obtenga el investigador será un pequeño subgrupo de toda la población.
Ejemplo:
Si los investigadores están interesados en realizar un estudio de ex convictos, podría ser difícil encontrar una muestra grande de personas que estén dispuestas a participar en el estudio. Pero si los investigadores pueden encontrar solo algunos ex convictos para el estudio, podrían pedirle a cada uno de ellos que reclute a personas adicionales que conozcan que también sean ex convictos.
Reflexión
El muestreo no probabilístico de bola de nieve se revela como una herramienta valiosa en la investigación educativa al abordar contextos en los que las redes sociales y conexiones interpersonales desempeñan un papel fundamental. En entornos educativos, donde las relaciones y conexiones pueden ser determinantes en la adquisición de información, este método se muestra especialmente útil.
Este enfoque implica seleccionar a participantes iniciales que, a su vez, recomiendan o refieren a otros individuos relevantes para el estudio. En el ámbito educativo, donde las comunidades académicas a menudo comparten vínculos estrechos, el muestreo de bola de nieve permite acceder a participantes que pueden tener experiencias y perspectivas únicas. Este método es particularmente beneficioso cuando se investigan fenómenos o comunidades educativas específicas que pueden no ser fácilmente identificables mediante métodos de muestreo tradicionales.
DIAGRAMA CÍRCULOS V
Toledo Figueroa Priscila
Created on November 15, 2023
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Valeria Guadalupe León Morales Karla Daniela Reyes Hernández Michelle Reyes villagoméz Priscila Toledo Figueroa
MUESTREO
Información general de los tipos de muestreo
MUESTREO PROBABILISTICO
MUESTREO NO PROBABILISTICO
Concepto:
Muestreo no probabilístico
Muestreo probabilístico
El muestreo no probabilístico se llaman muestras dirigidas o intencionales, la elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las condiciones que permiten hacer el muestreo (acceso o disponibilidad, conveniencia, etc.) Proceso: Se escoge el tipo de muestreo no probabilístico que se va a utilizar y en base a ello el investigador selecciona según las condiciones de su estudio la población que formara parte de la muestra sobre la que trabaja y posterior llevar a cabo el estudio con los métodos estadísticos correspondientes.
El muestreo probabilístico es un método de muestreo (muestreo se refiere al estudio o el análisis de grupos pequeños de una población) que utiliza formas de métodos de selección aleatoria. El requisito más importante del muestreo probabilístico es que todos en una población tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.
Proceso:
Muestreo no probabilístico
Muestreo probabilístico
En el muestreo por conveniencia es el propio investigador que escoge los sujetos de la muestra basándose en criterios de facilidad para acceder a los individuos, sin incluir la aleatoriedad en el proceso.
Este método utiliza la teoría estadística para seleccionar al azar un pequeño grupo de personas (muestra) de una gran población existente y luego predecir que todas las respuestas juntas coincidirán con la población en general
Ventajas:
Muestreo no probabilístico
Muestreo probabilístico
• Es rentable: este proceso es rentable y efectivo en relación al tiempo y costo. • Es simple y fácil: el muestreo de probabilidad es un método fácil ya que no implica un proceso complicado. Es rápido y ahorra tiempo. • No es técnico: este método de muestreo no requiere ningún conocimiento técnico debido a la simplicidad con la que puede realizarse. Este método no requiere ningún tipo de conocimiento complejo y por suerte, no es nada largo.
• El muestreo por conveniencia es muy rápido de hacer. • Es un tipo de muestreo económico. • Al ser un muestreo muy simple, resulta muy fácil de llevar a cabo. • Muy útil para hacer estudios piloto.
Limitaciones:
Muestreo no probabilístico
Muestreo probabilístico
• Los resultados obtenidos pueden ser difíciles de interpretar. • En ocasiones el error de muestreo puede ser muy alto. • Se necesita un listado de toda la población. • Las muestras pequeñas pueden no ser representativas.
• El muestreo por conveniencia es muy rápido de hacer. • Es un tipo de muestreo económico. • Al ser un muestreo muy simple, resulta muy fácil de llevar a cabo. • Muy útil para hacer estudios piloto.
Ejemplos:
Muestreo no probabilístico
Muestreo probabilístico
Por ejemplo, si queremos hacer un análisis estadístico de los empleados de una empresa multinacional, obviamente no podemos hacer la investigación con todos sus trabajadores, sino que debemos seleccionar una muestra y luego extrapolar los resultados obtenidos a toda la población. Para ello, podríamos escoger a los participantes de manera totalmente aleatoria empleando un muestreo aleatorio simple.
Un ejemplo de muestreo por conveniencia sería utilizar a estudiantes voluntarios que sean conocidos del investigador. El investigador puede enviar la encuesta a los estudiantes y ellos en este caso actuarían como muestra.
Reflexión sobre la importancia:
Muestreo no probabilístico
Muestreo probabilístico
El muestreo probabilístico es que tiene muy buena relación entre tiempo y coste, lo que significa que normalmente es rentable realizar esta técnica de muestreo. Además, el método probabilístico de muestreo no requiere que el investigador tenga conocimiento y experiencia en el campo, porque la selección de los elementos de la muestra se hace aleatoriamente. Esta característica facilita en gran medida los muestreos probabilísticos en comparación con los muestreos no probabilísticos. Sin embargo, a veces los resultados obtenidos pueden ser poco precisos, sobre todo en muestras de tamaño pequeño. Por eso es importante escoger el tamaño muestral adecuado.
el muestreo por conveniencia es muy barato de hacer, ya que se invierten pocos recursos y poco tiempo. Por eso es tan común emplear un muestreo por conveniencia, porque permite obtener unas conclusiones iniciales en poco tiempo y gastando poco dinero. Además, de este modo se puede hacer una comprobación de si la investigación está bien orientada o si hay que rediseñarla. Por contra, la muestra obtenida normalmente no es representativa de toda la población ya que no se han empleado métodos probabilísticos para elegir a los integrantes de la muestra. Esto implica que los resultados obtenidos pueden ser sesgados y no fiables. De hecho, esta es la principal desventaja del muestreo por conveniencia, que los resultados obtenidos son poco precisos y por tanto tienen poca validez. Sin embargo, este tipo de muestreo es muy práctico para sacar unas primeras conclusiones con poco tiempo y dinero, por ejemplo, se suelen usar los muestreos por conveniencia para hacer estudios piloto.
Aleatorio simple
Estratificado
Por conglomerado
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto: El muestreo aleatorio simple es un método de selección de muestras en el que cada elemento de la población tiene una probabilidad igual de ser seleccionado. Cada unidad individual en la población tiene la misma oportunidad de formar parte de la muestra final.
Proceso: 1. Define la población objetivo. 2. Identifica un marco de muestreo actual de la población objetivo o desarrolla uno nuevo. 3. Evalúa el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, cobertura múltiple y la agrupación, y haz los ajustes que consideres necesario. 4. Asigna un número único a cada elemento de la trama. 5. Determina el tamaño de la muestra. 6. Selecciona al azar el número específico de elementos de la población.
Ventajas: 1. Es representativo:Asegura que la muestra refleje bien a toda la población. 2. Fácil aplicación. Es un método sencillo de entender y aplicar. 3. Confiable:Permite hacer afirmaciones seguras sobre la población completa. 4. Justo:Todos los elementos tienen la misma chance de ser elegidos, evitando preferencias. 5. Eficiente:Es rápido y no requiere muchos recursos.
Desventajas: • El muestreo aleatorio simple tiende a tener errores de muestreo más grandes y menos precisión de muestreo estratificado del mismo tamaño de la muestra. • Los encuestados pueden estar muy dispersos, por tanto, los costos de la recolección de datos pueden ser superiores a los de otros diseños de la muestra de probabilidad, como el muestreo por conglomerados. • El muestreo aleatorio simple puede no producir un número suficiente de elementos de pequeños subgrupos. Esto no haría de un muestreo aleatorio simple una buena opción para los estudios que requieren un análisis comparativo de las categorías pequeñas de una población con categorías mucho más amplias de la población
Ejemplo: Si un Estado quiere determinar qué porcentaje de la población se ha vacunado contra la gripe, se pueden seleccionar individuos al azar y todos tienen la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra.
Reflexión: El muestreo aleatorio simple para la investigación educativa permite una obtención de datos rápidos y eficiente, por lo que su aplicación beneficiaría en tiempo y calidad. De igual forma al aplicarse en escuelas primarias, cada uno de los estudiantes cuenta con la misma probabilidad de formar parte de la muestra a estudiar.
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto: El muestreo estratificado es un método de selección de muestras donde la población objetivo se parte en segmentos exclusivos y homogéneos, llamados estratos. Seguido, se elige una muestra aleatoria simple de cada estrato. Posteriormente, las muestras seleccionadas de los distintos estratos se juntan en una única muestra. Este proceso de muestreo en ocasiones se suele denominar "muestreo aleatorio por cuotas".
Proceso: 1.- Definir el público que se espera estudiar Definir claramente la población de la que se tomará la muestra 2. Selección de las características que diferenciarán a cada uno de los estratos. 3.Separación de la población en estratos, se recopila una lista de todos los miembros de la población y asigna a cada uno de ellos un estrato. 4.Decide el tamaño de la muestra para cada estrato, esta debe ser lo suficientemente grande como para se pueda sacar conclusiones estadísticas sobre cada subgrupo. 5. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato
Ventajas: •Permite la comparación de subgrupos dentro de la población. •Ahorro de tiempo y recursos al reducir el tamaño de la muestra necesaria. •Da mayor eficiencia en la recolección de datos. •Permite la identificación de patrones y tendencias en subgrupos específicos. •Permite la inclusión de grupos minoritarios en la muestra. •Mayor confiabilidad en los resultados obtenidos
Desventajas: * Es necesario obtener información sobre la proporción de la población perteneciente a cada estrato. * Se requiere información sobre las variables de estratificación de cada elemento de la población, ya que sino puede ser muy costosa la recopilación. * Es un método más costoso, ya que implica tiempo y es complicado en comparación con otros métodos. * Si se cuenta con un gran número de variables, la selección de la estratificación resultará más difícil.
Ejemplo: Un equipo de investigadores está analizando las opiniones de la población sobre la reforma de una ley. Para seleccionar la muestra representativa, se divide la población en cuatro grupos (de 18 a 30años, de 30 a 45 años, de 46 a 60 años y mayores de 60 años) y después se escoge a los individuos mediante un muestreo de aleatorio simple.
Reflexión: El muestreo estratificado (como hemos leído en las ventajas) aplicado a una investigación educativa en contextos primarios se considera más acorde al espacio, ya que al estar divididos por grupo permite una recopilación de datos por grado (contiene estratos definidos) permitiendo la comparación de resultados más fácil.
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto: Método de selección de muestras en el que la población se divide en grupos más grandes llamados conglomerados. Se seleccionan algunos de estos conglomerados al azar y todos los elementos dentro de los conglomerados seleccionados forman parte de la muestra.
Proceso: 1.Definir el conglomerado Identificar una característica que permita dividir la población en grupos disjuntos (sin solapamiento) y de forma exhaustiva (todos los individuos deben estar en un grupo). 2.Formación del listado de conglomerado a estudiar. Una vez definimos los conglomerados, el siguiente paso es seleccionar los conglomerados a estudiar, ya sea mediante un muestreo aleatorio simple o sistemático. 3.Aplicación de encuestas y entrevistas ya sea a todos los sujetos que forman parte de los mismos conglomerados, o bien aplicar un nuevo proceso de muestreo dentro del conglomerado, por ejemplo obteniendo una muestra mediante muestreo aleatorio simple.
Ventajas: •Seleccionar un conglomerado a estudiar suele ser más fácil y económico que hacer una muestra aleatoria o sistemática. •Beneficia cuando la población es muy grande y dispersa •Reduce costes •No es preciso tener un listado de toda la población
Desventajas: •Los conglomerados no sean realmente homogéneos entre ellos. •Si los grupos no son una buena muestra de todos, los resultados pueden ser un poco. •Mirar los resultados puede ser más complicado porque tenemos que pensar en cómo están organizados los grupos. •No podemos elegir individualmente, solo podemos tomar todo el grupo, lo que a veces puede ser un problema.
Ejemplo: Un grupo de investigadores quiere conocer las características de las personas que trabajan en el sector empresarial. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados: * Se selecciona a todos los empleados de empresas de un mismo país como población objetivo. Cada empresa será un conglomerado. * Se calcula que de las 2457 empresas que hay en el país se necesitarán 62 conglomerados para elaborar la muestra. * Se realiza una lista de las empresas. * Se seleccionan 62 empresas al azar y con un muestreo aleatorio simple se escoge a 30 empleados de cada una.
Reflexión: La aplicación del muestreo por conglomerado es apta para investigaciones educativas en contextos con matrículas grandes. Permite una visión más general de la problemática que se investigue y facilita la selección de conglomerados y por ende la de muestras
Por conveniencia
Consecutivo
Por cuotas
Bola de nieve
Juicio
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto: El muestreo consecutivo es un método no probabilístico que sirve para seleccionar a los individuos que formarán parte de la muestra de un estudio estadístico.
Proceso: En el muestreo consecutivo primero se escoge una muestra inicial, se investiga y después de obtener los resultados de la muestra inicial se pasa a estudiar otra muestra. Y el proceso se va repitiendo consecutivamente hasta obtener las conclusiones finales de todo el estudio.
Ventajas: • El tamaño muestral es variable y puede adaptarse a las necesidades de la investigación. • El muestreo consecutivo permite hacer cambios durante la investigación y adaptarse a los resultados que se van obteniendo. • Se pueden mejorar los resultados obtenidos estudiando una nueva muestra. • En general, seleccionar la muestra no requiere mucho tiempo.
Limitaciones: • Falta de representatividad en la muestra final. • Los resultados obtenidos pueden ser sesgados. • No se pueden hacer generalizaciones a toda la población. • Se debe invertir mucho tiempo en rediseñar la encuesta al entrevistar a una nueva muestra.
Ejemplo: Por ejemplo, una marca de ropa ha diseñado una camisa con un modelo nuevo y rompedor pero antes de sacarla al mercado quiere testear su posible éxito, para ello decide realizar un muestreo consecutivo. La empresa selecciona una primera muestra y lleva a cabo una encuesta sobre el producto a cada elemento de la muestra. Sin embargo, después de calcular estadísticas sobre las respuestas, los resultados obtenidos no son concluyentes, es decir, no acaba de estar claro si la nueva camisa triunfará o será un fracaso. Por lo tanto, los investigadores deciden modificar las preguntas de la encuesta y elegir una nueva muestra para volver a hacer el experimento. En particular, se añade una sección que permite a los entrevistados sugerir posibles cambios. En consecuencia, se decide hacer un nuevo modelo cambiando el diseño de las mangas y se vuelve a entrevistar una nueva muestra con el nuevo modelo. Ahora sí que se han conseguido unos resultados más claros, ya que el 85% de los entrevistados han dicho que les gusta el modelo.
Reflexión sobre la importancia: La principal ventaja del muestreo consecutivo es que para un estudio estadístico es muy adaptable, ya que el tamaño de la muestra va variando, dependiendo de los resultados que se van obteniendo. Además, como se van haciendo nuevas encuestas, se pueden ir haciendo cambios y así adaptarse a las necesidades de cada etapa de la investigación. Esta propiedad también implica que los resultados obtenidos con las primeras muestras se pueden mejorar normalmente. En el ejemplo explicado arriba, la empresa es capaz de sacar nuevas conclusiones y mejorar su producto al hacer nuevos muestreos. Aunque al seleccionar a los integrantes de la muestra no se suele invertir mucho tiempo, hay que tener en cuenta que cada vez que se elige una nueva muestra implica dedicar tiempo y esfuerzo en pensar las nuevas preguntas. Otro inconveniente del muestreo es que no se pueden generalizar los resultados obtenidos a toda la población, a diferencia de otros tipos de muestreos. Porque la muestra seleccionada no es aleatoria y además es un conjunto de diferentes muestras, lo que hace que en general la muestra final no sea representativa.
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto: El muestreo consecutivo es un método no probabilístico que sirve para seleccionar a los individuos que formarán parte de la muestra de un estudio estadístico.
Proceso: En el muestreo consecutivo primero se escoge una muestra inicial, se investiga y después de obtener los resultados de la muestra inicial se pasa a estudiar otra muestra. Y el proceso se va repitiendo consecutivamente hasta obtener las conclusiones finales de todo el estudio.
Ventajas: • El tamaño muestral es variable y puede adaptarse a las necesidades de la investigación. • El muestreo consecutivo permite hacer cambios durante la investigación y adaptarse a los resultados que se van obteniendo. • Se pueden mejorar los resultados obtenidos estudiando una nueva muestra. • En general, seleccionar la muestra no requiere mucho tiempo.
Limitaciones: • Falta de representatividad en la muestra final. • Los resultados obtenidos pueden ser sesgados. • No se pueden hacer generalizaciones a toda la población. • Se debe invertir mucho tiempo en rediseñar la encuesta al entrevistar a una nueva muestra.
Ejemplo: Por ejemplo, una marca de ropa ha diseñado una camisa con un modelo nuevo y rompedor pero antes de sacarla al mercado quiere testear su posible éxito, para ello decide realizar un muestreo consecutivo. La empresa selecciona una primera muestra y lleva a cabo una encuesta sobre el producto a cada elemento de la muestra. Sin embargo, después de calcular estadísticas sobre las respuestas, los resultados obtenidos no son concluyentes, es decir, no acaba de estar claro si la nueva camisa triunfará o será un fracaso. Por lo tanto, los investigadores deciden modificar las preguntas de la encuesta y elegir una nueva muestra para volver a hacer el experimento. En particular, se añade una sección que permite a los entrevistados sugerir posibles cambios. En consecuencia, se decide hacer un nuevo modelo cambiando el diseño de las mangas y se vuelve a entrevistar una nueva muestra con el nuevo modelo. Ahora sí que se han conseguido unos resultados más claros, ya que el 85% de los entrevistados han dicho que les gusta el modelo.
Reflexión sobre la importancia: La principal ventaja del muestreo consecutivo es que para un estudio estadístico es muy adaptable, ya que el tamaño de la muestra va variando, dependiendo de los resultados que se van obteniendo. Además, como se van haciendo nuevas encuestas, se pueden ir haciendo cambios y así adaptarse a las necesidades de cada etapa de la investigación. Esta propiedad también implica que los resultados obtenidos con las primeras muestras se pueden mejorar normalmente. En el ejemplo explicado arriba, la empresa es capaz de sacar nuevas conclusiones y mejorar su producto al hacer nuevos muestreos. Aunque al seleccionar a los integrantes de la muestra no se suele invertir mucho tiempo, hay que tener en cuenta que cada vez que se elige una nueva muestra implica dedicar tiempo y esfuerzo en pensar las nuevas preguntas. Otro inconveniente del muestreo es que no se pueden generalizar los resultados obtenidos a toda la población, a diferencia de otros tipos de muestreos. Porque la muestra seleccionada no es aleatoria y además es un conjunto de diferentes muestras, lo que hace que en general la muestra final no sea representativa.
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto El muestreo por cuotas es un método de muestreo no probabilístico en el que los investigadores pueden formar una muestra que involucre a individuos que representan a una población y que se eligen de acuerdo con sus rasgos o cualidades.
Proceso: El muestreo por cuotas consta de tres fases: 1. Segmentación En primer lugar, dividimos la población objeto de estudio en grupos de forma exhaustiva (todos los individuos están en un grupo) y mutuamente exclusiva (un individuo sólo puede estar en un grupo), de forma similar a la división en estratos empleada en el muestreo estratificado. 2. Fijamos el tamaño de las cuotas A continuación, fijamos el objetivo de individuos a encuestar para cada uno de estos grupos. Normalmente definiremos estos objetivos de forma proporcional al tamaño del grupo en la población. Por ejemplo, si hemos definido unos segmentos por sexo en una población en la que hay un 60% de mujeres y un 40% de hombres, y queremos obtener una muestra de 1.000 personas, definiremos un objetivo de 600 mujeres y 400 hombres. Estos objetivos se conocen como cuotas. En este ejemplo, tendríamos una cuota por sexo de 600 mujeres y 400 hombres. En ocasiones se definen cuotas no proporcionales a la población, por ejemplo para poder profundizar en el análisis de un grupo específico. 3. Selección de participantes y comprobación de cuotas Por último, buscamos participantes para cubrir cada una de las cuotas definidas. En este punto es donde nos alejamos de un muestreo probabilístico. En el muestreo por cuotas aceptamos que la selección de individuos no sea aleatoria, puede ser una selección mediante muestreo por conveniencia.
Ventajas: • Este muestreo es utilizado ampliamente en las encuestas sobre opiniones electorales, investigaciones de mercado o similares. Los encuestadores reciben la orden de obtener cierto número de entrevistas (cuotas), a partir de las cuales se construye una muestra relativamente proporcional a la población. • Este esquema se ve como una alternativa del muestreo probabilístico, en el que se busca seleccionar una muestra representativa de la población estableciendo proporciones de los diferentes segmentos que la componen. • La técnica consiste en determinar, al seleccionar la muestra, la cuota de entrevistas que se debe cubrir de cada grupo de la población y por cada enumerador. El supuesto básico de esto es que con la conjunción de todas las cuotas se obtiene una imagen de la totalidad. • Ofrece resultados útiles a un coste efectivo y, si se han elegido correctamente las variables sobre las que segmentar, dichos resultados suelen ser fiables.
Limitaciones: Aunque en este tipo de muestreo el juicio y controles de selección de la muestra dependen del que diseña la encuesta, el encuestador es quien finalmente determina libremente cuáles son los elementos representativos de la población al momento de seleccionarlos, dentro de la cuota que le fue asignada. Además de la selección por cuotas se debe mantener la selección aleatoria, no es suficiente con la selección concienzuda de las cuotas, es necesario asegurar empíricamente que cada miembro de la población tenga la misma probabilidad de ser parte de la muestra. En este caso, la selección de la muestra por parte del entrevistador es muy importante en la eliminación de aspectos subjetivos.
Ejemplo: Un entrevistador desea entender qué tan bien funciona su marca de zapatos. Su población objetivo se encuentra entre los 25 y 40 años de edad. El entrevistador puede dividir aún más los estratos según el género y seleccionar 100 mujeres y hombres pertenecientes a ese grupo de población. Debido a que los estratos están divididos de acuerdo al género, serán únicos ya que una persona no puede ser tanto mujer como hombre. El investigador puede crear subconjuntos de los subgrupos de acuerdo con su conocimiento de la población, es decir, puede decidir si entrevistar una lista filtrada de su lista de clientes usando medios en línea o realizar una encuesta dentro de su fuerza laboral manteniendo constante la proporción de hombres y mujeres.
Reflexión: El muestreo no probabilístico por cuotas desempeña un papel crucial en la investigación educativa al permitir la selección de participantes de manera estratégica y representativa. A diferencia de los métodos probabilísticos que requieren un marco de muestreo exhaustivo, el muestreo no probabilístico por cuotas ofrece flexibilidad en la identificación y reclutamiento de sujetos de estudio. En el ámbito educativo, donde la diversidad de población puede ser amplia y compleja, el muestreo por cuotas permite asegurar la inclusión de subgrupos específicos, como diferentes niveles educativos, géneros, grupos étnicos o características socioeconómicas. Esta estrategia facilita la obtención de datos que reflejan con mayor precisión la heterogeneidad de la población que se pretende investigar.
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto El muestreo deliberado, crítico o por juicio, es una técnica de muestreo no probabilístico en la que los miembros de la muestra se eligen sólo sobre la base del conocimiento y el juicio del investigador. Como el conocimiento del investigador es instrumental en la creación de una muestra, hay posibilidades de que los resultados obtenidos sean altamente precisos con un mínimo margen de error.
Proceso El proceso de selección de una muestra mediante el muestreo deliberado, crítico o por juicio implica que los investigadores seleccionen cuidadosamente a cada individuo para que forme parte de la muestra. El conocimiento del investigador es fundamental en este proceso de muestreo, ya que los miembros de la muestra no se eligen al azar. Este tipo de muestreo es más efectivo en situaciones en las que sólo hay un número restringido de personas que poseen cualidades que un investigador espera de la población objetivo. Los investigadores prefieren implementar el muestreo deliberado, crítico o por juicio cuando sienten que otras técnicas de muestreo consumirán más tiempo y confían en su conocimiento para seleccionar una muestra para llevar a cabo la investigación.
Ventajas • Consume un tiempo mínimo de ejecución: En este enfoque de muestreo, la experiencia de los investigadores es importante y no existen otras barreras debido a las cuales la selección de una muestra resulta extremadamente conveniente. • Permite a los investigadores acercarse directamente a su mercado objetivo: No hay criterios para seleccionar una muestra, excepto las preferencias del investigador. Gracias a esto, puede comunicarse directamente con el público objetivo de su elección y obtener los resultados deseados. • Resultados casi en tiempo real: Se puede realizar una encuesta o sondeo rápido con la muestra utilizando un muestreo deliberado, crítico o por juicio, ya que los miembros de la muestra poseerán el conocimiento y la comprensión acorde al tema.
Limitaciones • El muestreo deliberado, crítico o por juicio se utiliza cuando hay limitaciones de tiempo para la creación de la muestra y las autoridades involucradas preferirían confiar en su conocimiento y no en otros métodos de muestreo. • Hay que tener en cuenta el hecho de que un investigador puede o no ser competente para llevar a cabo un proceso de muestreo eficaz.
Ejemplo: A un jefe de estudio le encomiendan un estudio del nivel de satisfacción de los alumnos con un determinado profesor. El investigador, que conoce a todos los alumnos de esa clase, decide utilizar el muestreo discrecional seleccionado a los alumnos que cree que serán los más representativos.
Reflexión El muestreo no probabilístico de juicio desempeña un papel significativo en la investigación educativa al brindar a los investigadores la capacidad de aprovechar la experiencia y el conocimiento de expertos en el campo. A diferencia de los métodos probabilísticos que se basan en la aleatoriedad, el muestreo de juicio implica la selección deliberada de los participantes según su experiencia o conocimiento relevante para el tema de estudio. En el ámbito educativo, donde la especialización y la experiencia son fundamentales, el muestreo de juicio permite identificar y reclutar a individuos que poseen una comprensión profunda de las dinámicas educativas específicas que se están investigando. Los expertos pueden ofrecer perspectivas valiosas, aportando conocimientos especializados y discernimientos que pueden enriquecer la calidad y la profundidad de la investigación.
Proceso
Ventajas
Concepto
Reflexión sobre la importancia
Limitaciones
Ejemplo
Concepto El muestreo de bola de nieve es un tipo de muestreo no probabilístico que se utiliza cuando los participantes potenciales son difíciles de encontrar o si la muestra está limitada a un subgrupo muy pequeño de la población. Es este tipo de muestreo los participantes de una investigación reclutan a otros participantes para una prueba o estudio. Aquí los investigadores usan su propio juicio para elegir a los participantes, a diferencia del muestreo aleatorio simple donde las probabilidades de que cualquier miembro se elija son las mismas.
El muestreo de bola de nieve consiste en los siguientes pasos: 1. Definir un programa de participación y describir el proceso por el cual un individuo invita o remite a otros a participar. 2. Identificar grupos u organizaciones que puedan proporcionar acceso a ciertos individuos que se ajusten a las características del estudio. 3. Obtener los contactos iniciales y pedirles que participen. Esta parte es similar a los métodos de muestreo convencionales, pero con la intención de obtener un tamaño de muestra reducido. 4. Pedir a los participantes que accedan a otros contactos, una vez finalizada la entrevista. 5. Asegurar la diversidad de contactos seleccionando adecuadamente a los individuos iniciales y alentándolos a recomendar el estudio a alguien más.
Ventajas • El proceso en cadena permite que el investigador llegue a poblaciones que son difíciles de probar cuando se utilizan otros métodos de muestreo. • El proceso es barato, simple y rentable. • Esta técnica de muestreo necesita poca planificación y menos mano de obra que otras técnicas de muestreo.
Limitaciones • El investigador tiene poco control sobre el método de muestreo. Los sujetos que el investigador puede obtener se basan principalmente en los sujetos observados anteriormente. • La representatividad de la muestra no está garantizada. El investigador no tiene ni idea de la verdadera distribución de la población ni de la muestra. • El sesgo de muestreo es también un miedo de los investigadores cuando se utiliza esta técnica. Los primeros sujetos tienden a designar a personas que conocen bien. Como consecuencia, es muy posible que los sujetos compartan los mismos rasgos y características y, por lo tanto, la muestra que obtenga el investigador será un pequeño subgrupo de toda la población.
Ejemplo: Si los investigadores están interesados en realizar un estudio de ex convictos, podría ser difícil encontrar una muestra grande de personas que estén dispuestas a participar en el estudio. Pero si los investigadores pueden encontrar solo algunos ex convictos para el estudio, podrían pedirle a cada uno de ellos que reclute a personas adicionales que conozcan que también sean ex convictos.
Reflexión El muestreo no probabilístico de bola de nieve se revela como una herramienta valiosa en la investigación educativa al abordar contextos en los que las redes sociales y conexiones interpersonales desempeñan un papel fundamental. En entornos educativos, donde las relaciones y conexiones pueden ser determinantes en la adquisición de información, este método se muestra especialmente útil. Este enfoque implica seleccionar a participantes iniciales que, a su vez, recomiendan o refieren a otros individuos relevantes para el estudio. En el ámbito educativo, donde las comunidades académicas a menudo comparten vínculos estrechos, el muestreo de bola de nieve permite acceder a participantes que pueden tener experiencias y perspectivas únicas. Este método es particularmente beneficioso cuando se investigan fenómenos o comunidades educativas específicas que pueden no ser fácilmente identificables mediante métodos de muestreo tradicionales.