Comparando los tipos de muestreo

Universidad Nacional Autónoma de México Facultad de Estudios Superiores Iztacala Psicología SUAyED

Comparando los tipos de muestreo

Muestreo aleatorio simple

Muestreo Estratificado

Muestreo de Convienecia

Muestreo Errático

Muestreo por Cuotas

Muestreo por Conglomerados

Técnicas de muestreo

Tipos de Muestreo

1.

ReferenciasOtzen, T., & Manterola, C. (2017b). Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio. International Journal of Morphology, 35(1), 227–232. https://doi.org/10.4067/s0717-95022017000100037

2.

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3.

El muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo probabilístico:Garantiza que todos los individuos que componen la población blanco tienen la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra. Esta significa que la probabilidad de selección de un sujeto a estudio "x" es independiente de la probabilidad que tienen el resto de los sujetos que integran forman parte de la población blanco. (Otzen & Manterola, 2017)

Muestreo Aleatorio Simple

Formula

• Muestreo aleatorio simple para población infinita o desconocida

Una población se considera infinita cuando estás trabajando con una población muy grande o cuando no la puedes definir previamente.Donde:n = tamaño de la muestraZ = nivel de confianza (corresponde al valor crítico de la distribución normal estándar que se utiliza para calcular el intervalo de confianza).p = proporción estimada de la población con una característica específica (si no se conoce, se puede asumir 0.5 para maximizar la muestra)q = (1-p)E = margen de error permitido

n=

__________

Z²×p×q

E²

• Muestreo aleatorio simple para población finita o conocida

Ahora bien, la fórmula cuando sí conoces el tamaño de la poblaciónDonde:n= tamaño de la muestraN= tamaño de la poblaciónZ = nivel de confianza (corresponde al valor crítico de la distribución normal estándar que se utiliza para calcular el intervalo de confianza).p = proporción estimada de la población con una característica específica (si no se conoce, se puede asumir 0.5 para maximizar la muestra)q = proporción estimada de que la población no tiene una característica específica (1-p)E = margen de error permitido

n=

_______________________

Z²×p×q×N

[(N−1)×e²]+(Z²×p×q​)

¿Cuáles son los errores más comunes cuando se hace muestre14o aleatorio simple?

• No utilizar una herramienta adecuada para la selección de muestras
• Tamaño de la muestra inadecuado
• Sesgo de selección: El sesgo de selección se refiere a la tendencia de los encuestadores a elegir muestras que no son representativas de la población.
• Sesgo de respuesta: El sesgo de respuesta se produce cuando los participantes seleccionados para la muestra deciden no participar en la encuesta o proporcionar información inexacta o incompleta.
• Falta de precisión en la selección aleatoria.
• Falta de información sobre la población
• Confundir muestreo aleatorio simple con muestreo no aleatorio.

• Permite obtener información representativa de una población de manera rápida y eficiente.
• Útil para reducir el costo y el tiempo.

• Puede ser utilizado en diferentes áreas, como la investigación de mercado, la ciencia social, la ciencia política, entre otras.

• En la Psicología, el muestreo aleatorio simple puede ser utilizado para realizar encuestas sobre las actitudes y comportamientos de la población en general.

Importancia

Muestreo Errático

Muestreo de tipo No Probabilístico Se seleccionan participantes de manera no sistemática, muchas veces basándose en la disponibilidad o conveniencia.Proceso:

• Definir la población objetivo.
• Seleccionar participantes de forma aleatoria sin un método estructurado.

Fortalezas: Rápido y fácil de realizar.Limitaciones: Alto riesgo de sesgo y baja representatividad.

Muestreo por Conveniencia

Muestreo de tipo No probabilísticoSe seleccionan individuos que son fáciles de acceder y disponibles para el investigador.Proceso:

• Definir la población objetivo.
• Seleccionar participantes que estén disponibles y dispuestos a participar.

Fortalezas: Muy fácil y económico de implementar.Limitaciones: Puede ser altamente sesgado y no representa la población en su conjunto.

Muestreo Estratificado

Muestreo de tipo probabilistico.La población se divide en subgrupos (estratos) homogéneos, y se realiza un muestreo aleatorio dentro de cada estrato.Formula

• nh= Tamaño de la muestra del estrato h
• Nh= Tamaño de la población en relación con el estrato h
• N= Tamaño de toda la población
• N= Tamaño de la muestra completa

Fortalezas: Mejora la precisión y representatividad de la muestra.Limitaciones: Requiere información previa sobre la población y puede ser más complejo de implementar.

nh=( )×n

_____

Nh

N

Permiten conocer la probabilidad que cada individuo a estudio tiene de ser incluido en la muestra a través de una selección al azar. (Otzen & Manterola, 2017)

Probabilísticas

Los sujetos a estudio dependerán de ciertas características, criterios, etc. que él (los) investigador (es) considere (n) en ese momento; por lo que pueden ser poco válidos y confiables o reproducibles; debido a que este tipo de muestras no se ajustan a un fundamento probabilístico, es decir, no dan certeza que cada sujeto a estudio represente a la población blanco (Otzen & Manterola, 2017)

No Probabilísticas

VS

Muestreo por Cuotas

Muestreo de tipo No probabilísticoSe seleccionan miembros de la población según cuotas preestablecidas de ciertas características.Proceso:

• Definir las características que se desean medir.
• Establecer cuotas para cada característica.
• Seleccionar participantes hasta completar las cuotas.

Fortalezas: Permite una rápida recolección de datos y es fácil de implementar.Limitaciones: No garantiza que la muestra sea representativa y puede introducir sesgos.

Muestreo de tipo ProbabilísticoLa población se divide en grupos heterogéneos (conglomerados), y se seleccionan aleatoriamente uno o más conglomerados para ser estudiados en su totalidad o de forma parcial.

Muestreo por Conglomerados

FormulaDonde:

• n = es el tamaño de la muestra.
• N = es el número de conglomerados en la población.
• S² = la varianza dentro de los conglomerados.
• E= es el error estándar aceptable.

Fortalezas: Menos costoso y más práctico, especialmente en poblaciones grandes o dispersas. Facilita el acceso y la recolección de datos.Limitaciones: Mayor error muestral si los conglomerados son muy diferentes entre sí. Puede no ser tan representativo si los conglomerados no son homogéneos internamente.