Hay dos categorías amplias de métodos de muestreo utilizados para la investigación social. Son los siguientes:
Los métodos de muestreo en esta categoría se basan en la teoría de la probabilidad. Los métodos de muestreo de probabilidad aseguran que cada elemento en la población tenga una posibilidad igual y conocida de estar representada en el grupo de muestra. Por ejemplo, si tengo una población objetivo de 100 personas, cada persona tendrá una probabilidad de 1/100 de ser seleccionado como encuestado en el estudio.
Los siguientes son los cuatro tipos principales de métodos de muestreo de probabilidad:
- Muestreo aleatorio simple (SRS)
- Muestreo sistemático
- Muestreo aleatorio estratificado
- Muestreo de clúster
Los métodos de muestreo en esta categoría, por otro lado, no les dan a todos los encuestados la misma posibilidad de ser seleccionados en el grupo de muestra. Los métodos no probabilísticos se basan en el juicio, la conveniencia y/o la lógica para seleccionar elementos en su lugar. Por ejemplo, un investigador puede optar por examinar a las personas que están disponibles fácilmente y convenientemente para ellos.
Este método de muestreo es el método más fácil y básico de muestreo de probabilidad. Utiliza el «método de lotería» o «tablas de números aleatorios», por ejemplo, para elegir elementos de una población. Cada elemento recibe un número y los software/procesos que dan salidas aleatorias se utilizan para elegir el número de elementos definidos por el tamaño de la muestra.
¿Cuáles son los tipos de muestras en una investigación?
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El muestreo es un paso crucial en la investigación de encuestas y es muy útil para llevar a cabo estudios de mercado confiables y optimizar sus recursos. Pero, ¿qué es el muestreo? ¿Qué método debe usar para obtener los resultados esperados en sus estudios? ¿Y cómo seleccionar su muestra? Todas las respuestas están en nuestra Guía de expertos sobre métodos de muestreo.
El muestreo (o el muestreo en inglés) es el proceso de seleccionar un grupo de individuos que serán cuestionados en el marco de un estudio y que simboliza una población de referencia. Hace posible realizar encuestas a gran escala utilizando una muestra de población para reemplazar el todo y, por lo tanto, realizar la encuesta de manera realista.
De hecho, si desea realizar un estudio de mercado sobre el comportamiento de compra de individuos europeos, es imposible cuestionar a todos los habitantes de los diferentes países. Usando uno de los diferentes métodos de muestreo, podrá recopilar datos y obtener resultados representativos de todos estos habitantes.
Para comprender completamente este artículo y los métodos de muestreo, aquí hay algunas definiciones de los términos que cumplirá con frecuencia:
- Población: objetivo del estudio o número total de individuos en las que lleva la investigación
- Muestra: subconjunto de la población que representa a todas las personas que va a estudiar
- Muestreo: método de selección de muestras y proceso
Es muy fácil entender el interés de un muestreo para llevar a cabo una investigación a gran escala. Pero debe saber que este proceso es muy relevante para cualquier tipo de estudio, dirigido a poblaciones de todo el tamaño. El muestreo permite racionalizar los esfuerzos y recursos vinculados a un estudio. Al delimitar la investigación, de hecho, está menos limitado por los costos, el momento o la complejidad de los análisis.
¿Cuáles son los tipos de muestra en la investigación cuantitativa?
El número de casos que debe tener en cuenta es más bien un número absoluto que un porcentaje.
- El tamaño de la muestra no depende del tamaño de la «población» total, a menos que planee estudiar subpoblaciones.
La mejor estrategia de muestreo es la selección aleatoria de individuos, porque:
- El tamaño de la muestra no depende del tamaño de la «población» total, a menos que planee estudiar subpoblaciones.
Cuando trabaja con muestras pequeñas, puede usar un sistema de cuotas:
- El tamaño de la muestra no depende del tamaño de la «población» total, a menos que planee estudiar subpoblaciones.
El significado estadístico de los resultados depende tanto de la fuerza de las correlaciones como del tamaño de las muestras. Por lo tanto, cuanto más habrá estudiado una gran cantidad de casos, ¡más probabilidades se pueden interpretar sus resultados! Ilustramos este principio con un ejemplo:
Considere que inicialmente tiene datos sobre solo 6 maestros (puntos rojos): sus datos sugieren una correlación negativa (un mayor número de días de capacitación conduce a promedios menos buenos). Ahora observemos lo que está sucediendo si solo agregamos dos nuevos maestros (los 2 puntos verdes). La relación observada pasará de negativa a positiva, es decir, los datos sugieren una correlación (débilmente) positiva.
¿Cuántos y cuáles son los tipos de muestra?
Los investigadores a menudo están interesados en responder preguntas sobre poblaciones como:
- ¿Cuál es la altura promedio de un cierto tipo de planta?
- ¿Cuál es el peso promedio de cierta especie de aves?
- ¿Qué porcentaje de ciudadanos en una determinada ciudad apoyan una determinada ley?
Una forma de responder a estas preguntas es recopilar datos sobre cada persona en la población de interés.
Sin embargo, esto suele ser demasiado costoso y el tiempo, por lo que los investigadores toman una muestra de la población y usan los datos para sacar conclusiones sobre la población total en función de los datos.
Hay muchos métodos diferentes con los que los investigadores pueden ganar personas para una muestra. Estos se denominan métodos de muestra.
En este artículo presentamos los procesos de muestra más utilizados en las estadísticas, incluidas las ventajas y desventajas de los diversos métodos.
La primera clase de proceso de muestra se conoce como un proceso de muestra de probabilidad, ya que cada miembro en una población tiene la misma probabilidad de ser seleccionados para estar en la muestra.
> Definición: cada miembro de una población tiene la misma oportunidad de ser seleccionados para la muestra. Use un generador de números aleatorios o una selección aleatoria para elegir los miembros.
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