Muestreo no aleatorio

Muestreo no aleatorio

Definición

• El muestreo aleatorio es una técnica de muestreo en la que cada muestra tiene la misma probabilidad de ser seleccionada.
• El muestreo no aleatorio es una técnica de muestreo en la que la muestra seleccionada se basa en factores como la conveniencia, el juicio y la experiencia del investigador y no en la probabilidad

Sesgos del muestreo

• El muestreo aleatorio es imparcial por naturaleza
• El muestreo no aleatorio es sesgado por naturaleza

Se basa en

• Basado en la probabilidad
• Basado en otros factores como la conveniencia, el juicio y la experiencia del investigador, pero no se basa en la probabilidad

Representación de la población

• El muestreo aleatorio es representativo de toda la población
• El muestreo no aleatorio carece de representación de toda la población

Posibilidades de probabilidad cero

• Nunca
• La probabilidad cero puede ocurrir

Complejidad

• El muestreo aleatorio es la técnica de muestreo más sencilla
• El método de muestreo no aleatorio es una técnica de muestreo algo compleja

Tipos de muestreo no probabilístico

Estos son los tipos de métodos de muestreo no probabilístico:

• Muestreo de conveniencia:
  El muestreo por conveniencia es una técnica de muestreo no probabilístico en la que las muestras se seleccionan de la población sólo porque están convenientemente disponibles para el investigador. Los investigadores eligen estas muestras sólo porque son fáciles de reclutar, y el investigador no consideró la selección de una muestra que represente a toda la población.
  Idealmente, en la investigación, es bueno probar una muestra que represente a la población. Pero, en algunas investigaciones, la población es demasiado grande para examinar y considerar a toda la población. Es una de las razones por las que los investigadores recurren al muestreo de conveniencia, que es el método de muestreo no probabilístico más común, debido a su rapidez, rentabilidad y facilidad de disponibilidad de la muestra.
• Muestreo consecutivo:
  Este método de muestreo no probabilístico es muy similar al muestreo de conveniencia, con una ligera variación. En este caso, el investigador elige a una sola persona o a un grupo de una muestra, realiza la investigación durante un período, analiza los resultados y luego pasa a otro sujeto o grupo si es necesario. La técnica de muestreo consecutivo da al investigador la oportunidad de trabajar con muchos temas y de afinar su investigación recogiendo resultados que tengan conocimientos vitales.
• Muestreo por cuotas:
  Considere hipotéticamente que un investigador quiere estudiar los objetivos profesionales de los empleados masculinos y femeninos de una organización. En la organización hay 500 empleados, lo que se conoce como población. Para comprender mejor una población, el investigador necesitará sólo una muestra, no toda la población. Además, el investigador está interesado en determinados estratos de la población. Aquí es donde el muestreo por cuotas ayuda a dividir la población en estratos o grupos.
• Muestreo de juicio o intencionado:
  En el método de muestreo de juicio, los investigadores seleccionan las muestras basándose únicamente en el conocimiento y la credibilidad del investigador. En otras palabras, los investigadores eligen sólo a las personas que consideran aptas para participar en el estudio de investigación. El muestreo intencionado o de juicio no es un método científico de muestreo, y el inconveniente de esta técnica de muestreo es que las nociones preconcebidas de un investigador pueden influir en los resultados. Por lo tanto, esta técnica de investigación conlleva un alto grado de ambigüedad.
• Muestreo de bola de nieve:
  El muestreo de bola de nieve ayuda a los investigadores a encontrar una muestra cuando ésta es difícil de localizar. Los investigadores utilizan esta técnica cuando el tamaño de la muestra es pequeño y no es fácil de conseguir. Este sistema de muestreo funciona como el programa de remisión. Una vez que los investigadores encuentran sujetos adecuados, les pide ayuda para buscar sujetos similares para formar una muestra de tamaño considerablemente bueno.

Ejemplos de muestreo no probabilístico

A continuación se presentan tres ejemplos sencillos de muestreo no probabilístico para entender mejor el tema.

• Un ejemplo de muestreo de conveniencia sería utilizar estudiantes voluntarios conocidos por el investigador. Los investigadores pueden enviar la encuesta a los estudiantes que pertenecen a una determinada escuela, colegio o universidad, y que actúan como muestra.
• En una organización, para estudiar los objetivos profesionales de 500 empleados, técnicamente, la muestra seleccionada debería tener un número proporcional de hombres y mujeres. Es decir, debería haber 250 hombres y 250 mujeres. Como esto es poco probable, el investigador selecciona los grupos o estratos mediante un muestreo por cuotas.
• Los investigadores también utilizan este tipo de muestreo para llevar a cabo una investigación sobre una enfermedad concreta en pacientes o una enfermedad rara. Los investigadores pueden pedir ayuda a los sujetos para que se refieran a otros sujetos que padecen la misma dolencia para formar una muestra subjetiva para llevar a cabo el estudio.

Vídeos de Muestreo no aleatorio

https://www.youtube.com/watch?v=-jhi6NdMww4