Clasificación de los tipos de muestreo
Tipos de muestreo no probabilístico
Muestreo deliberado, crítico o por juicio
Tipos de muestreo probabilístico
Clasificación de los tipos de muestreo
En la investigación existen dos técnicas principales de muestreo: las que están basadas en la probabilidad y las que no. Vamos a analizar los diferentes tipos de muestreo que puedes crear utilizando ambas técnicas para una eficiente recolección de datos de tu próxima investigación.
Tipos de muestreo no probabilístico
El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo donde las muestras se recogen por medio de un proceso que no les brinda a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser seleccionados.
Aunque seleccionar algunos de estos métodos podría resultar en datos sesgados o en una capacidad limitada para hacer conclusiones generales basadas en los hallazgos, también existen algunas situaciones en las que seleccionar este tipo de técnica de muestreo es la mejor opción para cierta pregunta de investigación o para una etapa de la investigación.
Existen 4 tipos de muestreo que puedes crear de esta manera.
1. Muestreo por conveniencia
El muestreo por conveniencia es el que se basa en los sujetos disponibles, como detener a las personas en la esquina de la calle mientras pasan por ahí, es un método de muestreo, aunque es extremadamente riesgoso y debe realizarse con cautela.
Este método, también conocido como un método basado en los sujetos disponibles, no le permite al investigador tener control sobre la representatividad de la muestra.
Sin embargo, es útil si el investigador quiere estudiar las características de las personas que pasan por la esquina de una calle en un momento determinado, por ejemplo, o si el tiempo y los recursos son limitados de tal forma que la investigación no sería posible de otra manera.
Por esta razón, un muestreo de conveniencia está entre los tipos de muestreo que comúnmente se utilizan en las fases iniciales o fase piloto de la investigación, antes de que se lance un proyecto de investigación más grande.
Aunque este método puede resultar útil, el investigador no podrá utilizar los resultados de una muestra de conveniencia para generalizar una población más amplia.
2. Muestreo deliberado, crítico o por juicio
El muestreo deliberado, crítico o por juicio es aquel que se selecciona con base en el conocimiento de una población o propósito del estudio.
Por ejemplo, cuando sociólogos quieren estudiar los efectos emocionales y psicológicos a largo plazo de la terminación de un embarazo, se puede crear una muestra que incluya solamente a mujeres que se habían sometido a un aborto.
En este caso, los investigadores pueden utilizar una muestra intencional porque los entrevistados cumplen con una descripción o propósito específico que es necesario para realizar la investigación.
3. Muestreo Bola de Nieve
Es adecuado utilizar un muestreo bola de nieve cuando los miembros de una población son difíciles de localizar, como las personas sin hogar, trabajadores migrantes o inmigrantes indocumentados.
Una muestra de bola de nieve es aquella en la que el investigador recopila datos sobre los pocos miembros de la población objetivo que puede localizar, y luego les pide que le proporcionen la información necesaria para localizar a otros miembros que conozcan de esa población.
Por ejemplo, si un investigador quiere entrevistar a inmigrantes indocumentados de México, podría entrevistar a algunos indocumentados que conozca o pueda localizar, y luego dependerá de esos sujetos para que lo ayuden a localizar a más individuos indocumentados.
Este proceso continúa hasta que el investigador tenga todas las entrevistas que necesita o hasta que se hayan agotado todos los contactos.
Esta técnica es útil cuando se estudia un tema sensible en el que la gente podría no hablar abiertamente, o si hablar sobre los temas investigados podría poner en peligro su seguridad. Una recomendación de un amigo o conocido de que el investigador es confiable funciona para aumentar el tamaño de la muestra.
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4. Muestreo por Cuotas
El muestreo por cuotas es aquel en la que las unidades son seleccionadas en una muestra partiendo de las características predeterminadas, de modo que la muestra total tenga la misma distribución de características que se supone que existen en la población que está siendo estudiada.
Por ejemplo, si eres un investigador que está realizando una muestra por cuota nacional, podrías necesitar saber qué proporción de la población es masculina y qué proporción es femenina.
Así como también qué proporciones de los miembros de cada género pertenecen a las diferentes categorías de edad, raza o étnicas, educativas, entre otras. Después, el investigador recogería una muestra con las mismas proporciones que la población nacional.
Tipos de muestreo probabilístico
El muestreo probabilístico es una técnica en la cual las muestras son recogidas mediante un proceso que le brinda a todos los individuos de la población la misma oportunidad de ser seleccionados.
Muchos consideran que este es metodológicamente el enfoque más riguroso para el muestreo, ya que elimina los sesgos sociales que podrían moldear la muestra de investigación. Sin embargo, en última instancia la técnica de muestreo que elijas debe ser la que te permita responder mejor a tu pregunta de investigación.
Vamos a analizar los 4 tipos de muestreo probabilístico.
1. Muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple es el método de muestreo básico utilizado en métodos estadísticos y cálculos.
Para recopilar una muestra aleatoria simple, a cada unidad de la población objetivo se le asigna un número. Luego se genera un conjunto de números aleatorios y las unidades que tienen esos números son incluidas en la muestra.
Por ejemplo, supongamos que tienes una población de 1,000 personas y quieres seleccionar una muestra aleatoria simple de 50 personas. Primero, cada persona está numerada del 1 al 1,000.
Luego, generas una lista de 50 números aleatorios, generalmente con un programa informático, y los individuos que tienen asignados estos números son los que vas a incluir en la muestra.
Cuando se estudia a las personas, está técnica funciona mejor con una población homogénea, que no sean muy diferentes en edad, raza, escolaridad o clase, ya que con una población heterogénea se corre el riesgo de crear una muestra sesgada si no se toman en cuenta las diferencias demográficas.
2. Muestreo sistemático
El muestreo sistemático es aquel en el que los elementos de la población se ponen en una lista y luego cada enésimo elemento de la lista se selecciona sistemáticamente para su inclusión en la muestra.
Por ejemplo, si la población de estudio contenía 2,000 estudiantes de una secundaria y el investigador quería una muestra de 100 estudiantes, los estudiantes se colocarían en forma de lista y luego cada veinteavo estudiante sería seleccionado para ser incluido en la muestra.
Para garantizar que no haya ningún sesgo humano en este método, el investigador debe seleccionar aleatoriamente al primer individuo. Esto es técnicamente llamado una muestra sistemática con un inicio aleatorio.
3. Muestreo estratificado
El muestreo estratificado es una técnica de muestreo en la que el investigador divide a toda la población objetivo en diferentes subgrupos o estratos, y luego selecciona aleatoriamente a los sujetos finales de los diferentes estratos de forma proporcional.
Este tipo de muestreo se utiliza cuando el investigador quiere resaltar subgrupos específicos dentro de una población.
Por ejemplo, para obtener una muestra estratificada de estudiantes universitarios, el investigador primero tendría que organizar a la población por grado universitario y luego seleccionar el número adecuado de estudiantes de primer, segundo, tercer y último año.
Esto aseguraría que el investigador tenga cantidades adecuadas de sujetos de cada grado en la muestra final.
4. Muestreo por conglomerados
El muestreo por conglomerados puede ser utilizado cuando es imposible o impráctico elaborar una lista exhaustiva de los elementos que constituyen a la población objetivo. Sin embargo, generalmente los elementos de la población ya están agrupados en subpoblaciones y las listas de esas subpoblaciones ya existen o pueden ser creadas.
Por ejemplo, supongamos que la población objetivo de un estudio eran los miembros de iglesias en Guatemala. No existe una lista de los miembros de las iglesias en el país.
Sin embargo, el investigador podría elaborar una lista de iglesias ubicadas en Guatemala, seleccionar una muestra de iglesias y luego conseguir listas de los miembros de esas iglesias.
Esta calculadora de muestra te será de gran utilidad.