Los proyectos, como tesis, monografías o ensayos, en base a la estadística no son sencillos de concretar. Si estás realizando una investigación por medio de una técnica de muestreo, necesitarás mucha paciencia, tiempo y recursos para poder dedicarle. En este post podemos explicarte en qué consiste, cómo aplicar y qué tipos de muestreo no probabilístico hay para aplicar a tu proyecto de investigación con ejemplos.
El Muestreo
Se conoce al muestreo como un proceso en el que el investigador selecciona una determinada muestra, o grupo de individuos, para poder hacer observaciones e investigaciones sobre una población. Esto con la finalidad de culminar un estudio estadístico. En otras palabras, tomas individuos de la población para realizar análisis en representación de la misma.
El muestreo es fundamental porque las poblaciones, en su mayoría, tienden a ser grandes y no es posible, económicamente ni en cuestiones de tiempo, poder analizar a todos y cada uno de sus individuos. Por eso mismo es que se eligen representantes.
El objetivo es lograr obtener una cantidad de datos determinados de una cantidad, también determinada, de individuos que puedan representar al máximo al total de la población de la que fueros escogidos.
El muestreo puede tener dos principales tipos, por un lado, el muestreo probabilístico y, por el otro, el muestreo no probabilístico, sobre lo que trata en sí nuestro artículo. Si quieres saber más sobre el muestreo probabilístico, te recomendamos ingresar aquí.
¿Qué es el muestreo no probabilístico?
El muestreo no probabilístico consiste en una técnica de investigación en la cual, al contrario que en el caso de muestreo probabilístico, seleccionarás de forma subjetiva las muestras a utilizar. Es decir, no todos los miembros de la población tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados para tu proyecto.
El muestreo no probabilístico es utilizado, en muchos casos, para realizar estudios e investigaciones exploratorias. Como, por ejemplo, las encuestas piloto, qué es básicamente como una encuesta, pero con la diferencia de que se aplica a muestras más pequeñas en relación a una muestra habitual.
En cuanto a tiempo, recursos y costos, el muestreo no probabilístico es más viable que el probabilístico. Esto te lo vamos a detallar más adelante en las ventas y desventajas que puede proporcionarte este tipo de método estadístico de investigación.
Este método es, como habrás observado, menos estricto y donde juega un rol fundamental la experiencia y el ojo crítico del investigador, Utiliza muchísimo el recurso de la investigación y suele ser aplicado en metodologías de investigación de tipo cualitativa.
Tipos y ejemplos de muestreo no probabilístico
Ahora vamos a pasar a explicarte los diversos tipos de muestreo no probabilístico que existen con sus características y ejemplos asociados.
Muestreo por conveniencia
Se elige a los sujetos de la población que más convenientemente estén predispuestos con respecto a tu proyecto. Se suele utilizar cuando las poblaciones son muy grandes y es complejo poder abarcar una muestra con el nivel suficiente re representación de todos los individuos de esa sociedad o comunidad.
Es la técnica más utilizada y habitual dentro del muestreo no probabilístico, ya que:
- Es la más veloz.
- Más económica.
- Más efectiva.
- Con mayor facilidad de reclutamiento.
Un ejemplo de este tipo de muestreo no probabilístico es el uso de estudiantes de tu universidad para que participen de tu experimento o investigación.
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Consecutivo
En cierto modo es similar a la de conveniencia, ya que utiliza la misma metodología, pero más aceleradamente y, como bien indica su nombre, de forma consecutiva. El investigador elije a un sujeto, o grupo acotado de ellos, y se realizan las pruebas. Una vez se termina, se escoge otra prueba y se cambia de sujetos.
Este caso es útil porque te permitirá recopilar información sobre muchos temas en muy poco tiempo.
Muestreo por cuotas
Este tipo de muestreo no probabilístico se puede utilizar, por ejemplo, en el caso de que quieras analizar o estudiar los objetivos laborales de los 300 empleados de una organización, lo que es, básicamente, una población estadística.
Para conocerla, sólo se necesita una porción de la misma, y en este punto es donde el muestreo no probabilístico por cuotas te ayuda. Te permite dividir la población en grupos o estratos en base a condiciones específicas.
Intencional
Este tipo de muestreo no probabilístico es utilizado por gente experimentada y se basa pura y exclusivamente en tu conocimiento y experiencia como investigador. En otras palabras, elegirás en base a tu experiencia y necesidades a quien crees que es necesario para tu proyecto.
Esta técnica de investigación muestra varias desventajas, ya que puede estar influenciada por las nociones del investigador y puede quedar sesgadas o ambiguas.
Muestreo de bola de nieve
Este muestreo no probabilístico consiste en seleccionar muestras cuando son complejas de localizar inicialmente. Es decir, que su tamaño sea de por sí acotado. Lo que haces es encontrar sujetos idóneos, y que cumplan con las características que buscas, para que luego inicien un reclutamiento ellos mismos de personas similares.
Un ejemplo de este tipo de muestreo no probabilístico es cuando se buscan personas con enfermedades o afecciones particulares. Si quieres conocer más detalles sobre este tipo particular de muestreo, te recomendamos leer nuestro artículo al respecto.
Ventajas y desventajas del muestreo no probabilístico
Naturalmente, y como todo, el muestreo no probabilístico también cuenta con ventajas y desventajas claras para quien quiera aplicarlo a su proyecto de investigación:
1- Ventajas: este tipo de investigación es más veloz, económico y fácil de realizar con respecto a recursos que el probabilístico. Si se realiza de una forma correcta, puedes obtener datos de la misma calidad, e incluso más, que en el caso de utilizar muestro probabilístico.
2- Desventajas: como te habrás dado cuenta desde todo este artículo, este tipo de muestreo depende mucho de la subjetividad. Eso significa que el riesgo de sesgo es mayormente grande. Además, muchas veces puedes elegir erróneamente a los participantes, lo que distorsiona tu investigación y sus resultados.
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