Las diferencias significativas entre la probabilidad y el muestreo no probabilidad
- La técnica de muestreo, en la que los sujetos de la población tienen la misma oportunidad de ser seleccionados como muestra representativa, se conoce como muestreo de probabilidad. Un método de muestreo en el que no se sabe qué individuo de la población se eligirá como una muestra se llama muestreo de no probabilidad.
- La base del muestreo de probabilidad es la aleatorización o el azar, por lo que también se conoce como muestreo aleatorio. Por el contrario, en la técnica de aleatorización de muestreo no probabilidad no se aplica para seleccionar una muestra. Por lo tanto, se considera un muestreo no aleatorio.
- En el muestreo de probabilidad, el muestreador elige que el representante sea parte de la muestra al azar, mientras que, en el muestreo no probabilidad, el sujeto se elige arbitrariamente, pertenece a la muestra por el investigador.
- Las posibilidades de selección en el muestreo de probabilidad son fijas y conocidas. A diferencia del muestreo de no probabilidad, la probabilidad de selección es cero, es decir, no se especifica.
- El muestreo de probabilidad se usa cuando la investigación es de naturaleza concluyente. Por otro lado, cuando la investigación es exploratoria, se debe utilizar el muestreo no probabilidad.
- Los resultados generados por el muestreo de probabilidad están libres de sesgo, mientras que los resultados del muestreo no probabilidad son más o menos sesgados.
- Como los sujetos son seleccionados al azar por el investigador en muestreo de probabilidad, por lo que la medida en que representa a toda la población es mayor en comparación con el muestreo no probabilidad. Es por eso que la extrapolación de resultados a toda la población es posible en el muestreo de probabilidad pero no en el muestreo no probable.
Si bien el muestreo de probabilidad se basa en el principio de aleatorización donde cada entidad tiene una oportunidad justa de ser parte de la muestra, el muestreo no probabilidad se basa en el supuesto de que las características se distribuyen uniformemente dentro de la población, lo que hace que el muestreador crea que cualquiera La muestra así seleccionada representaría a toda la población y los resultados dibujados serían precisos.
¿Cuando el muestreo es probabilístico?
Estos pronósticos de series de tiempo se describen como deterministas porque para cada futuro el pronóstico ofrece un valor único que debería corresponder lo más bien posible para el resultado futuro. Dado que el pronóstico funciona con solo un valor, no hace falta decir que la probabilidad de que el pronóstico sea completamente correcto es bastante bajo. Los resultados en el futuro se desviarán del pronóstico. La cantidad que el pronóstico determinista corresponde a los resultados futuros se evalúa en base a figuras clave de precisión, como la desviación cuadrada del medio (MSE).
Las predicciones probabilísticas, por otro lado, ocupan una perspectiva diferente al predecir resultados futuros. En lugar de entregar un valor como un «mejor» resultado, se asigna una «probabilidad» a todos los escenarios futuros posibles en predicciones probabilísticas. En otras palabras, todos los eventos futuros aún son posibles, pero no es probable que ocurran con la misma probabilidad. Esto incluye la visualización de un pronóstico probabilístico de series de tiempo, en el que se puede ver el «efecto de escopeta», que generalmente es reconocible en la mayoría de los casos reales. A continuación entramos en más detalles sobre esta visualización.
Artículos Relacionados:
- Los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico: ¿cuál es mejor para tu encuesta?
- ¿Cuál es la diferencia entre muestreo probabilístico y no probabilístico?
- Cuadro Comparativo de los Tipos de Muestreo Probabilisticos y No Probabilisticos
- Ejemplo de muestreo no probabilístico: Muestreo aleatorio simple
