MUESTREO PROBABILISTICO El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en virtud de la cual las muestras son recogidas en un proceso que brinda a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser seleccionados. En esta técnica de muestreo, el investigador debe garantizar que cada individuo tenga las mismas oportunidades de ser seleccionado y esto se puede lograr si el investigador utiliza la aleatorización. La ventaja de utilizar una muestra aleatoria es la ausencia de sesgos de muestreo y sistemáticos. Si la selección aleatoria se ace correctamente, la muestra será representativa de toda la población. El e!ecto de esto es un sesgo sistemático ausente o mínimo que es la di!erencia entre los resultados de la muestra y los resultados de la población. El sesgo de muestreo también se elimina ya que los sujetos son elegidos al azar.
Tipos de muestreo probabilístico Muestreo aleatorio simple El muestreo El muestreo aleatorio simple es simple es la !orma más !ácil de muestreo probabilístico. probabilístico . Lo "nico que el investigador tiene que acer es asegurarse de que todos los miembros de la población sean incluidos en la lista l ista y luego seleccionar al azar el n"mero deseado de sujetos. E#isten mucos métodos para acer esto. $uede ser tan mecánico como sacar tiras de papel de un sombrero con nombres escritos mientras el investigador tiene los ojos vendados o puede ser tan !ácil como usar un so!t%are de computadora para acer la selección aleatoria.
Muestreo aleatorio estratificado El muestreo El muestreo aleatorio estrati!icado también estrati!icado también es conocido como muestreo aleatorio proporcional. &sta es una técnica de muestreo probabilístico en donde los sujetos son inicialmente agrupados en di!erentes categorías, tales como la edad, el nivel socioeconómico o el género. Luego, el investigador selecciona aleatoriamente la lista !inal de sujetos de los distintos estratos. Es importante tener en cuenta que los estratos no se superpongan. 'eneralmente, los investigadores utilizan un muestreo aleatorio estrati!icado si quieren estudiar un determinado subgrupo dentro de la población. (ambién (ambién es pre!erible el muestreo aleatorio simple porque simple porque garantiza resultados estadísticos más precisos.
Muestreo aleatorio sistemático El muestreo aleatorio sistemático se sistemático se puede comparar con una progresión aritmética en donde la di!erencia entre dos n"meros consecutivos es la misma. $or ejemplo, supongamos que estás en una clínica y tienes )** pacientes.
Lo primero que tienes que acer es elegir un n"mero entero que sea menor que el n"mero total de la población. &ste será tu primer sujeto, por ejemplo +-. Selecciona otro n"mero entero que será el n"mero de individuos entre los sujetos, por ejemplo, +-. (us sujetos serán los pacientes , /, ), )/, 0 y así sucesivamente. 1o e#iste una ventaja clara en la utilización de esta técnica.
Muestreo aleatorio por co!lomerados El muestreo aleatorio por conglomerados se realiza cuando es imposible el muestreo aleatorio simple debido al tama2o de la población. 3magínate acer un muestreo aleatorio simple cuando la población en cuestión es toda la población de 4sia. En el muestreo por conglomerados, la investigación identi!ica primero las !ronteras, en el caso de nuestro ejemplo. $ueden ser los países de 4sia. El investigador selecciona aleatoriamente un n"mero de áreas identi!icadas. Es importante que todas las áreas +países- dentro de la población tengan las mismas posibilidades de ser seleccionadas. El investigador puede incluir todos los individuos dentro de las áreas seleccionadas o seleccionar aleatoriamente a los sujetos de las áreas identi!icadas.
Muestreo aleatorio mi"to#por etapas m$ltiples Esta técnica de muestreo probabilístico implica una combinación de dos o m ás técnicas de muestreo enumeradas anteriormente. En la mayoría de las investigaciones complejas realizadas en el campo o en el laboratorio, no es adecuado utilizar un solo tipo de muestreo probabilístico. La mayoría de las investigaciones se realizan en di!erentes etapas y en cada etapa se aplica una técnica de muestreo aleatorio di!erente.
MUESTREO %O PROBABILISTICO El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo donde las muestras se recogen en un proceso que no brinda a todos los individuos de la población iguales oportunidades de ser seleccionados. En cualquier tipo de investigación es di!ícil lograr un muestreo aleatorio auténtico. La mayoría de los investigadores tienen limitaciones temporales, monetarias y de mano de obra y, gracias a ellas, es casi imposible tomar una muestra aleatoria de toda la población. 'eneralmente, es necesario emplear otra técnica de muestreo, la técnica de muestreo no probabilístico. 4 di!erencia del muestreo probabilístico, la muestra no probabilística no es un producto de un proceso de selección aleatoria. Los sujetos en una muestra no
probabilística generalmente son seleccionados en !unción de su accesibilidad o a criterio personal e intencional del investigador. La desventaja del método de muestreo no probabilístico es que no se toman pruebas de una porción desconocida de la población. Esto implica que la muestra puede representar a toda la población con precisión o no. $or lo tanto, los resultados de la investigación no pueden ser utilizados en generalizaciones respecto de toda la población.
Tipos de muestreo o probabilístico Muestreo por co&eiecia El muestreo por conveniencia es probablemente la técnica de muestreo más com"n. En el muestreo por conveniencia, las muestras son seleccionadas porque son accesibles para el investigador. Los sujetos son elegidos simplemente porque son !áciles de reclutar. Esta técnica es considerada la más !ácil, la más barata y la que menos tiempo lleva.
Muestreo cosecuti&o El muestreo consecutivo es muy similar al muestreo por conveniencia, e#cepto que intenta incluir a (565S los sujetos accesibles como parte de la muestra. Esta técnica de muestreo no probabilístico puede ser considerada la mejor muestra no probabilística, ya que incluye a todos los sujetos que están disponibles, lo que ace que la muestra represente mejor a toda la población.
Muestreo por cuotas El muestreo por cuotas es una técnica de muestreo no probabilístico en donde el investigador asegura una representación equitativa y proporcionada de los sujetos, en !unción de qué rasgo es considerado base de la cuota. Muestreo discrecioal El muestreo discrecional es más com"nmente conocido como muestreo intencional. En este tipo de toma de muestras, los sujetos son elegidos para !ormar parte de la muestra con un objetivo especí!ico. 7on el muestreo discrecional, el investigador cree que algunos sujetos son más adecuados para la investigación que otros. $or esta razón, aquellos son elegidos deliberadamente como sujetos. Muestreo de bola de ie&e El muestreo de bola de nieve se lleva a cabo generalmente cuando ay una población muy peque2a. En este tipo de muestreo, el investigador le pide al primer sujeto que identi!ique a otro sujeto potencial que también cumpla con los criterios de la investigación. La desventaja de usar una muestra de bola de nieve es que di!ícilmente sea representativa de la población. CU'%(O UTILI)AR EL MUESTREO %O PROBABIL*STICO •
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Este tipo de muestreo puede ser utilizado cuando se quiere mostrar que e#iste un rasgo determinado en la población. (ambién se puede utilizar cuando el investigador tiene como objetivo acer un estudio cualitativo, piloto o e#ploratorio.
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Se puede utilizar cuando es imposible la aleatorización, como cuando la población es casi ilimitada. Se puede utilizar cuando la investigación no tiene como objetivo generar resultados que se utilicen para acer generalizaciones respecto de toda la población. (ambién es "til cuando el investigador tiene un presupuesto, tiempo y mano de obra limitados. Esta técnica también se puede utilizar en un estudio inicial que será llevado a cabo nuevamente utilizando un muestreo probabilístico aleatorio.
