El muestreo de conveniencia es el tipo más común de muestreo no probabilidad, que se centra en obtener información de los participantes (la muestra) que son «convenientes» para que el investigador acceda.
Este método de muestra no requiere una selección aleatoria de participantes en función de cualquier conjunto de criterios (como factores demográficos); en cambio, los investigadores pueden seleccionar subjetivamente a las personas al azar, que están felices de ser abordados y formar parte de la investigación.
Esto significa que puede encontrar su muestra en cualquier lugar, por ejemplo, personas en un centro comercial, en la calle, en el lugar de trabajo o en una comunidad en línea, en cualquier momento. Todos son oportunidades para llevar a cabo investigaciones. (Debido a esto, este tipo de método de muestreo también se conoce como muestreo de disponibilidad, muestreo de agarre, muestreo de oportunidades y muestreo accidental).
Se usa mejor para probar como parte de la generación de hipótesis, obteniendo un «sentido» de opiniones o como piloto inicial antes de una mayor investigación.
No confundas esto con un muestreo aleatorio, debido a cómo las personas pueden ser detenidas al azar por el investigador. También es diferente a un muestreo de probabilidad, ya que los participantes no se seleccionan al azar y no tienen la misma probabilidad de ser seleccionados en la muestra.
Si tiene curiosidad sobre cómo comenzar, es uno de los métodos más simples:
- Piense en lo que su objetivo es lograr en su investigación
- Confirmar quién sería la población objetivo que ayudaría a su investigación
- Piense en dónde podría ir para hablar con estas personas de una manera conveniente (por ejemplo, ¿se encontrarían en persona en una ubicación precisa o en línea en un foro o grupo?).
¿Cómo hacer un muestreo no probabilístico por conveniencia?
El muestreo de conveniencia implica el uso de encuestados que sean «convenientes» para el investigador. No hay ningún patrón en la adquisición de estos encuestados: pueden ser reclutados simplemente preguntando a las personas que están presentes en la calle, en un edificio público o en un lugar de trabajo, por ejemplo. El concepto a menudo se confunde con el «muestreo aleatorio» debido a la noción de que las personas están siendo detenidas «al azar» (en otras palabras, al azar). Sin embargo, mientras que la definición correcta de muestreo aleatorio (utilizando números aleatorios para elegir posibles encuestados o participantes de un marco de muestreo) generalmente da como resultado una selección estadísticamente equilibrada de la población, una muestra de conveniencia tiene un grado extremadamente alto de sesgo.
Por lo general, alguien que emprende una muestra de conveniencia simplemente pedirá a sus amigos, familiares, colegas en el lugar de trabajo o personas en la calle que participen en su investigación. Una de las mejores formas de considerar las trampas de esta forma de muestreo es mirar este último enfoque, envolviendo personas en la calle. En una mañana típica de lunes a viernes en el área comercial de una ciudad promedio, es probable que las personas en la calle en ese momento resulte en una representación excesiva de las vistas de, por ejemplo, a la población desempleada y la población retirada de ancianos. Habrá una subrepresentación correspondiente de aquellos que trabajan en trabajos tradicionales de «9 a 5». Esto, por supuesto, puede ser contrarrestado hasta cierto punto mediante una cuidadosa selección de diferentes tiempos y días de la semana para garantizar una muestra ligeramente más equilibrada.
A pesar de la enorme desventaja del muestreo de conveniencia que proviene de una incapacidad para sacar conclusiones estadísticamente significativas de los hallazgos obtenidos, el muestreo de conveniencia todavía tiene algunos usos. Por ejemplo, puede ser útil para obtener una variedad de actitudes y opiniones e identificar hipótesis tentativas que pueden probarse más rigurosamente en investigaciones futuras. Sin embargo, es quizás la más débil de todas las estrategias de muestreo no probabilidad, y generalmente es posible obtener una muestra más efectiva sin un aumento dramático en el esfuerzo mediante la adopción de uno de los otros métodos de no probabilidad. Los siguientes ejemplos de muestreo de conveniencia de la investigación publicada representan la amplia gama de aplicaciones en las ciencias sociales y en la investigación comercial:
Una muestra de conveniencia de 1117 estudiantes universitarios en universidades estadounidenses exploró asociaciones entre las percepciones del comportamiento poco ético del consumidor y los factores demográficos. Se contactó a los instructores en dos campus para obtener permiso para administrar las encuestas durante las clases programadas.
¿Qué es un muestreo no probabilístico ejemplo?
Aquí hay algunos métodos de muestreo no aleatorios comúnmente utilizados, incluso si no son necesariamente adecuados para todas las encuestas:
- Muestreo de cuotas. Consiste en definir objetivos específicos (cuotas) con respecto al número de personas que desea investigar (por ejemplo, 50 hombres y 50 mujeres), y para detener el reclutamiento una vez que cada cuota ha alcanzado. El muestreo de cuotas le permite asegurarse de que los participantes pertenezcan a todas las subpoblaciones que le interesan, incluso si su muestra no es realmente aleatoria.
- Muestreo de conveniencia. Consiste en cuestionar solo a las personas que conoce o que están disponibles para responder a su encuesta. Este método es muy adecuado si realiza una encuesta «divertida» (por ejemplo, si le pide a 100 personas su opinión sobre la candidatura de esta o aquella celebridad en las elecciones presidenciales), pero si desea obtener una escala de resultados representativos, lo hará Necesita usar un método más científico.
- Muestreo de bola de nieve. Consiste en pedirle a las personas que participan en su encuesta que reclutaran a otras personas que conocen. Este método es ideal para encuestas dirigidas a grupos especiales, que son difíciles de identificar o accesibles, como inmigrantes indocumentados o personas con problemas de salud raros. En este caso, puede suponer que la población que le interesa es relativamente homogénea, y realmente no tiene que preguntarse si su muestra es representativa o no.
El muestreo aleatorio es favorecido por los estadísticos, pero para las personas que realizan encuestas de «vida real», el muestreo no aleatorio es más práctico. Si se lleva a cabo correctamente, el muestreo no aleatorio puede permitirle obtener datos de la misma calidad (o incluso mejor) que el muestreo aleatorio.
La mayoría de las encuestas se dirigen a una población muy específica y, por lo tanto, no necesitan ofrecer la misma diversidad y la misma representatividad que un muestreo aleatorio. Si realiza un estudio de mercado sobre madres con niños pequeños, no necesita una muestra aleatoria que incluya hombres, niños sin hijos o aquellos con adolescentes.
¿Qué es el muestreo no probabilístico por conveniencia PDF?
En la muestra de cuotas, las «características de control» se utilizan para dividir una población objetivo en varias subpoblaciones con características comunes. Después de definir estos subgrupos, el investigador selecciona elementos de cada subgrupo con la ayuda de procedimientos de muestra de no independencia, como B. muestras aleatorias o de juicio. Este método de muestra es similar a la muestra aleatoria en capas, ya que ambos métodos dividen la población en función de ciertas variables en subgrupos. Sin embargo, la principal diferencia entre los dos métodos es que el SRS se usa para seleccionar elementos de los subgrupos en la muestra aleatoria en capas, mientras que la muestra de cuota se usa en lugar de un juicio o expediencia.
Si, por ejemplo, la participación de los encuestados de todas las ciudades de Canadá es de importancia crucial para un estudio, el investigador debe agrupar a los participantes de acuerdo con las ciudades y los elementos seleccionados de cada uno de estos subgrupos de acuerdo con el principio aleatorio o a discreción.
El sistema de bola de nieve es un método de muestra de no probabilidad, en el que el investigador usa su grupo de participantes inicial para crear e identificar una red más grande de personas que se consideran parte de la población objetivo. Este método de muestreo a menudo se usa cuando la población objetivo de un estudio es muy pequeña, difícil de encontrar y/o inaccesible.
En un estudio de personas sin hogar, un investigador, por ejemplo, puede preguntarle a las personas sin hogar que son fácilmente accesibles para él, que nombraran una lista de áreas en las que se pueden encontrar otras personas sin hogar. En este caso, el investigador utiliza un elemento o algunos elementos de la población objetivo como un recurso para lograr más personas en esta población.
La evaluación de muestras, también conocidas como muestras dirigidas, son un método rápido y económico de muestras de no probabilidad. Con este método, el investigador usa su juicio, lógica y experiencia para seleccionar participantes para la muestra.
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