Tipos de Muestreo

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El muestreo se clasifica en probabilístico o no probabilístico.

Se entiende por muestreo la técnica de investigación científica, donde se obtiene una muestra de una población para proceder a su estudio, y lograr así la categorización de una serie de datos necesarios, para la investigación a desarrollar.

Como podemos observar, este es un concepto íntimamente encausado en la investigación científica, que es aquella evaluación de una porción de la realidad, que se realiza conforme al  método científico, con el fin de establecer conclusiones verídicas (dado que puede ser comprobables) y ciertas.

Pero más allá de ser una técnica aliada a este tipo de investigación, el muestreo es un elemento crucial en el área de estadística, siendo esta la ciencia encargada de su correcta aplicación.

La estadística se encarga de estudiar la recopilación y organización de la información en datos, para el posterior análisis y estudio de estos, con el fin de determinar los rasgos definitorios de una población.

La estadística es una disciplina que guarda una vital importancia para las ciencias sociales, ya que esta es la que aporta los datos de ejemplificación de los comportamientos de grupos, es decir, la estadística le aporta a la sociología por ejemplo, el rango de personas con problemas de conducta que pueden ser antisociales.

En efecto, siendo la estadística la ciencia al mando, es esta la que determina conforme a sus teorías o paradigmas los criterios de valor para proceder al muestreo, que no es más que la extracción de una cantidad determinada de la población, siendo esta un conjunto de personas u objetos con características identificas que los hacen determinables en espacio y tiempo.

¿Cuáles son los tipos de muestreo?

Tipos de Muestreo

Muestreo Probabilístico.

Se realiza conforme a los principios de la equiprobabilidad, que se entiende como igual probabilidad, hace referencia a un principio de la teoría de la probabilidad, de acuerdo a esta, todos los resultados o alternativas posibles son probables.

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Aplicando ello, a la muestra, se obtiene que todos los individuos que forman parte de la población puedan ser por igual seleccionados, ya que todos cuentan con las mismas condiciones para ser escogidos. Estos tipos de muestreo son los más óptimos, ya que la muestra se considera una representación fiel de la población, por lo que no existirá variación en los resultados.

Muestreo Aleatorio Simple.

De gran utilidad, cuando la población no cuenta con grandes proporciones, el proceso de escogencia resulta de lo más práctico y sencillo, basta con indicarle un número a cada uno de los miembros de la población, e irlos seleccionando al azar, bien sea entre los investigadores, mencionando un número como si de una rifa se tratase, o bien sacando papelitos de un bolso.

Puede que esto resulte un poco no profesional, pero es la forma de ser lo más objetivo posible, lo recomendable es que este se realice con grupos poblacionales pequeños, ya que de lo contrario, se perdería mucho tiempo colocándole número a los miembros de grandes poblaciones.

Muestreo Aleatorio Sistemático.

Algunos expertos tienden a explicar el muestreo sistemático, con una especie de fórmulas complejas, que en la mayoría de los casos desorientan a los investigadores, es por ello, que hoy te lo explicaremos de una forma más práctica.

El proceso de selección inicial, es realmente aleatorio, pero para hacerlo conviene dividir la población en porciones iguales, y de allí se seleccionará un individuo, luego de esto, se procederá a escoger el enésimo individuo de cada una de las muestras; como vemos, se establece un sistema para su selección.

Muchos consideran que este no es de todo probabilístico, ya que al establecerse un parámetro, se tacha de nulidad el resto de los miembros.

Muestreo Aleatorio estratificado.

El proceso para este consiste en dividir la población, en grupos específicos, pero con características peculiares en cada grupo pero diferentes unos de otros, para luego proceder a la aplicación de cualquier tipo de muestreo ya explicado con anterioridad.

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Es decir, por ejemplo, se tiene una población de individuos, los cuales se dividen por edades, 5 personas de 10 años, 5 personas de 20 años, 5 personas de 30 años, ya aquí se obtienen 3 grupos, a los cuales se les aplicará cualquier técnica de muestreo para determinar la muestra.

Como se puede apreciar la idea es crear grupos conforme a los cuales, un individuo puede formar parte de un solo grupo y no más.

Muestreo por conglomerados.

En este caso, los procesos de selección se hacen menos complejos, ya que para el estudio la población se reduce a un determinado conglomerado, es decir, a un grupo específico de personas reunidas por espacio, tiempo o modo.

Por ejemplo, se realiza un estudio sobre una muestra de la población de estudiantes de medicina de quinto año. O bien se evalúa la muestra de la población obtenida del hospital.

Se evidencia, en estos casos que la población ya está definida, el asunto con estos grupos, es que las muestras corren el riesgo de no ser heterogéneas.

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No siempre los investigadores cuentan con el tiempo y el presupuesto para abarcar un muestreo probabilístico, ya que sus técnicas en la mayoría de los casos, requieren de la inversión de fórmulas y de criterios de apreciación, como la aplicación de mecanismos que acarrean cierta remuneración, todo ello pudiendo resultar por demás oneroso.

Es por ello, que algunos investigadores optan por estos métodos no probabilísticos, que como antítesis de los ya descritos, se generan por medio de criterios o situaciones hipotéticas que permiten la selección de la información y de la muestra.

Un ejemplo de esto sería hacer un estudio sobre la población en un campus universitario, y escoger al azar jóvenes de determinadas carreras, siendo este un criterio que puede permitirnos obtener una mezcla heterogénea, los resultados de los muestreos no probabilísticos no son exactos, pero al menos son aproximados.

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 Muestreo por cuotas.

Conocido como accidental, este hace referencia a la escogencia de una muestra conforme a criterios preestablecidos por el investigador, para luego proceder a la selección al azar, de los individuos que cumplan con los parámetros preestablecidos.

Por ejemplo, un estudio infantil, para lo cual el investigador determinada que necesita 40 niños de 3 años, con cabello marrón oscuro, piel clara y ojos marrones, una vez establecido esto, se escogen los primero niños que el investigador vea que cumplen con estas características, hasta copar la cantidad requerida.

Muestreo intencional o de conveniencia.

Debe su nombre de conveniencia, a que las personas que son parte de la muestra, lo son, porque se encuentran cercanas al investigador, es decir, este tiene acceso a los individuos de su muestra; esto además de abaratar los costos, permite que el tiempo invertido en la investigación sea menor.

Un ejemplo de ello, es apreciable en los trabajos de investigación que hacen los docentes, respecto a sus alumnos.

Bola de nieve.

El mecanismo de selección de la muestra, es similar al proceso cíclico desencadeno por una bola de nieve en picada, es decir, así como esta se va envolviendo en sí, hasta convertirse en una bola de gran tamaño, lo mismo sucede con la muestra, se escoge un individuo con determinado patrones de conducta, y este nos llevará a conocer más individuos con sus mismos patrones, hasta completarse la muestra.

Algunos investigadores consideran que este modelo de muestreo, se aplica a sociedades o grupos menos favorecidos, tal es el caso, de los delincuentes.

Muestreo Discrecional.

En este caso, los patrones para seleccionar la muestra quedan al criterio del investigador, es este quien determina los individuos que resultarán útiles para su investigación.

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