Infografía V DE GOWIN
Pensar
hacer
¿Cómo se clasifican y definen los métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos en la investigación científica para garantizar la representatividad de una muestra?
7. Procedimiento
1. FILOSOFIA/ TEORÍA
6. Transformaciones y Registros (Organización de datos)
2. PRINCIPIOS / LEYES
5. Afirmaciones de Conocimiento
3. CONCEPTOS CLAVE
4. Afirmaciones de Valor
ACONTECIMIENTO / FENÓMENOAnálisis y clasificación analítica de los procedimientos de selección de unidades de estudio (muestreo) en el diseño metodológico de investigaciones biomédicas y sociales..
Hernández-Ávila, C., & Carpio, N. (2019). Introducción a los tipos de muestreo. Revista ALERTA, 2(1), 75-79. https://doi.org/10.5377/alerta.v2i1.7535 Levin, R. I., & Rubin, D. S. (2010). Estadística para administración y economía (7.ª ed.). Pearson Educación. Martínez, C. (2012). Estadística básica aplicada (4.ª ed.). ECOE Ediciones. Triola, M. F. (2018). Estadística (12.ª ed.). Pearson Educación.
Para aplicar el muestreo de forma práctica, los datos de la investigación se procesan a través de:- Marcos muestrales (censos, padrones o listados).
- Fórmulas matemáticas para determinar el intervalo sistemático (k).
- Matrices de asignación o afijación para el control de estratos.
El tipo de muestreo elegido determina el alcance de las conclusiones (inferencia estadística válida vs. aproximación local). Los criterios de eliminación purifican la muestra de pérdidas o sesgos ocurridos durante el desarrollo de la investigación. Los errores de inferencia surgen principalmente al extrapolar resultados a poblaciones más grandes de las que originalmente delimitaba el marco muestral.
A. Muestreo Probabilístico (Aleatorio)- Muestreo Aleatorio Simple (MAS): Método donde se asigna un número a cada sujeto de la población y se seleccionan al azar (con tómbolas o tablas numéricas) hasta completar el tamaño de muestra.
- Muestreo Sistemático: Selección basada en un intervalo constante (k = N/n). Se elige un punto de partida al azar y luego se extrae a cada k-ésimo sujeto de una lista ordenada.
- Muestreo Estratificado: División de la población en subgrupos (estratos) homogéneos internamente pero heterogéneos entre sí (ej. por edad o sexo). La asignación de muestras puede ser simple, proporcional o óptima.
- Muestreo por Conglomerados (Racimos): Útil para poblaciones grandes y dispersas. Se seleccionan al azar grupos enteros formados naturalmente (hospitales, escuelas, cuadras) en lugar de individuos aislados.
B. Muestreo No Probabilístico (No Aleatorio)Muestreo por Conveniencia: Selección de sujetos que están disponibles o accesibles de forma intencional por el investigador. Carece de aleatoriedad. Muestreo por Cuotas: División de la población en estratos específicos, pero la selección final de los individuos dentro de cada cuota se hace de forma no aleatoria (por disponibilidad). Muestreo por Bola de Nieve (Redes): Los participantes iniciales identifican o reclutan a otros conocidos que cumplen los criterios. Es ideal para poblaciones ocultas o de difícil acceso. Muestreo Discrecional (Juicio): El investigador selecciona los sujetos bajo su propio criterio experto, considerando quiénes pueden aportar información más relevante para el estudio.
El muestreo probabilístico es metodológicamente superior cuando el objetivo es generalizar datos a una población total con soporte estadístico. Sin embargo, el muestreo no probabilístico posee un valor práctico crucial en fases exploratorias, estudios piloto o cuando existen severas restricciones éticas y logísticas para acceder a la población.
La investigación científica requiere optimizar recursos (tiempo, costos y esfuerzo) debido a la imposibilidad de estudiar poblaciones infinitas o inaccesibles. El muestreo es la herramienta metodológica que fundamenta la validez externa y la capacidad de generalizar hallazgos.
- Principio de Equiprobabilidad: Fundamento del muestreo probabilístico; cada elemento de la población tiene exactamente la misma probabilidad (distinta de cero) de ser seleccionado.
- Representatividad Cualitativa: Controlada por los criterios de selección (inclusión, exclusión y eliminación) que definen las características de los sujetos..
- Delimitar claramente la población objetivo (finita o infinita).
- Establecer con precisión los criterios de inclusión, exclusión y eliminación.
- Determinar si el diseño requiere generalización cuantitativa (Muestreo Probabilístico) o profundidad cualitativa/viabilidad técnica (Muestreo No Probabilístico).
- Seleccionar el subtipo de muestreo específico adecuado para el contexto geográfico y de recursos.
- Extraer la muestra final y calcular los posibles errores de selección o inferencia asociados.
Infografía V DE GOWIN
Toun Chae DC
Created on May 24, 2026
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Infografía V DE GOWIN
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hacer
¿Cómo se clasifican y definen los métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos en la investigación científica para garantizar la representatividad de una muestra?
7. Procedimiento
1. FILOSOFIA/ TEORÍA
6. Transformaciones y Registros (Organización de datos)
2. PRINCIPIOS / LEYES
5. Afirmaciones de Conocimiento
3. CONCEPTOS CLAVE
4. Afirmaciones de Valor
ACONTECIMIENTO / FENÓMENOAnálisis y clasificación analítica de los procedimientos de selección de unidades de estudio (muestreo) en el diseño metodológico de investigaciones biomédicas y sociales..
Hernández-Ávila, C., & Carpio, N. (2019). Introducción a los tipos de muestreo. Revista ALERTA, 2(1), 75-79. https://doi.org/10.5377/alerta.v2i1.7535 Levin, R. I., & Rubin, D. S. (2010). Estadística para administración y economía (7.ª ed.). Pearson Educación. Martínez, C. (2012). Estadística básica aplicada (4.ª ed.). ECOE Ediciones. Triola, M. F. (2018). Estadística (12.ª ed.). Pearson Educación.
Para aplicar el muestreo de forma práctica, los datos de la investigación se procesan a través de:- Marcos muestrales (censos, padrones o listados).
- Fórmulas matemáticas para determinar el intervalo sistemático (k).
- Matrices de asignación o afijación para el control de estratos.
El tipo de muestreo elegido determina el alcance de las conclusiones (inferencia estadística válida vs. aproximación local). Los criterios de eliminación purifican la muestra de pérdidas o sesgos ocurridos durante el desarrollo de la investigación. Los errores de inferencia surgen principalmente al extrapolar resultados a poblaciones más grandes de las que originalmente delimitaba el marco muestral.
A. Muestreo Probabilístico (Aleatorio)- Muestreo Aleatorio Simple (MAS): Método donde se asigna un número a cada sujeto de la población y se seleccionan al azar (con tómbolas o tablas numéricas) hasta completar el tamaño de muestra.
- Muestreo Sistemático: Selección basada en un intervalo constante (k = N/n). Se elige un punto de partida al azar y luego se extrae a cada k-ésimo sujeto de una lista ordenada.
- Muestreo Estratificado: División de la población en subgrupos (estratos) homogéneos internamente pero heterogéneos entre sí (ej. por edad o sexo). La asignación de muestras puede ser simple, proporcional o óptima.
- Muestreo por Conglomerados (Racimos): Útil para poblaciones grandes y dispersas. Se seleccionan al azar grupos enteros formados naturalmente (hospitales, escuelas, cuadras) en lugar de individuos aislados.
B. Muestreo No Probabilístico (No Aleatorio)Muestreo por Conveniencia: Selección de sujetos que están disponibles o accesibles de forma intencional por el investigador. Carece de aleatoriedad. Muestreo por Cuotas: División de la población en estratos específicos, pero la selección final de los individuos dentro de cada cuota se hace de forma no aleatoria (por disponibilidad). Muestreo por Bola de Nieve (Redes): Los participantes iniciales identifican o reclutan a otros conocidos que cumplen los criterios. Es ideal para poblaciones ocultas o de difícil acceso. Muestreo Discrecional (Juicio): El investigador selecciona los sujetos bajo su propio criterio experto, considerando quiénes pueden aportar información más relevante para el estudio.
El muestreo probabilístico es metodológicamente superior cuando el objetivo es generalizar datos a una población total con soporte estadístico. Sin embargo, el muestreo no probabilístico posee un valor práctico crucial en fases exploratorias, estudios piloto o cuando existen severas restricciones éticas y logísticas para acceder a la población.
La investigación científica requiere optimizar recursos (tiempo, costos y esfuerzo) debido a la imposibilidad de estudiar poblaciones infinitas o inaccesibles. El muestreo es la herramienta metodológica que fundamenta la validez externa y la capacidad de generalizar hallazgos.