El muestreo de cuotas controladas impone restricciones a la elección del investigador de muestras. Aquí, el investigador se limita a la selección de muestras.
El muestreo de cuotas no controlado no impone restricciones a la elección del investigador de muestras. Aquí, el investigador elige a los miembros de la muestra a voluntad.
Un investigador quiere encuestar a las personas sobre qué marca de teléfonos inteligentes prefieren usar. Él/ella considera un tamaño de muestra de 500 encuestados. Además, él/ella solo está interesado en encuestar a diez estados en los Estados Unidos. Así es como el investigador puede dividir a la población con cuotas:
- Género: 250 hombres y 250 mujeres
- Edad: 100 encuestados cada uno entre las edades de 16-20, 21-30, 31-40, 41-50 y 51+
- Estado laboral: 350 personas empleadas y 150 desempleadas.
- (Los investigadores aplican más cuotas anidadas. Por ejemplo, de las 150 personas desempleadas, 100 deben ser estudiantes).
- Ubicación: 50 respuestas por estado
Dependiendo del tipo de investigación, el investigador puede aplicar cuotas basadas en el marco de muestreo. No es necesario que el investigador divida las cuotas por igual. Él/ella divide las cuotas según su necesidad (como se muestra en el ejemplo donde el investigador entrevista a 350 empleados y solo a 150 individuos desempleados). Se puede realizar un muestreo aleatorio para llegar a los encuestados.
Las técnicas de muestreo de probabilidad implican una cantidad significativa de reglas que el investigador debe seguir para formar muestras. Pero, dado que el muestreo de cuotas es una técnica de muestreo no probabilidad, no hay reglas para crear muestras formalmente. Por lo general, hay cuatro pasos para formar una muestra de cuota. Aquí están los pasos:
- Género: 250 hombres y 250 mujeres
- Edad: 100 encuestados cada uno entre las edades de 16-20, 21-30, 31-40, 41-50 y 51+
- Estado laboral: 350 personas empleadas y 150 desempleadas.
- (Los investigadores aplican más cuotas anidadas. Por ejemplo, de las 150 personas desempleadas, 100 deben ser estudiantes).
- Ubicación: 50 respuestas por estado
¿Cómo se realiza el muestreo no probabilístico de cuotas?
Para empezar, dividimos a la población que esperamos estudiar en grupos mutuamente excluyentes, de tal manera que cada individuo pertenece a un solo grupo (nadie queda fuera), al igual que cuando definimos los estratos para el muestreo estratificado. Esta segmentación normalmente se logra mediante el uso de una variable sociodemográfica como sexo, edad, región o clase social.
A continuación, establecemos el número objetivo de individuos para ser encuestados para cada uno de estos grupos. Normalmente definimos estos objetivos en proporción al tamaño del grupo dentro de la población. Por ejemplo, si definimos varios segmentos por género en una población que es 60% de mujeres y 40% de hombres, y queremos una muestra de 1,000 personas, definiríamos
Un objetivo de 600 mujeres y 400 hombres. Estos objetivos se conocen como cuotas. En este ejemplo, tendríamos una cuota de género de 600 mujeres y 400 hombres. A veces establecemos cuotas que no son proporcionales a la población; Dichas cuotas podrían usarse para realizar un análisis en profundidad de un grupo específico.
Finalmente, buscamos participantes para cubrir cada una de las cuotas que hemos definido. Es aquí donde divergemos del muestreo aleatorio: en el muestreo de cuotas, aceptamos que la selección de individuos no es aleatoria; De hecho, incluso podríamos usar el muestreo de disponibilidad. Por ejemplo, en un estudio en el que hemos definido una cuota de 100 personas menores de veinticinco y 100 individuos que tienen veinticinco o más, podríamos detener a las personas en las calles, preguntarles su edad y, si no tenemos ‘ Aún he alcanzado nuestro objetivo, inspeccionarlos.
Dada la descripción anterior, la diferencia entre el muestreo estratificado y el muestreo de cuotas radica en la forma en que elegimos los participantes. Con un muestreo estratificado, tengo acceso a una lista de posibles entrevistados, todos con cierta probabilidad (conocida) de ser seleccionada. Con el muestreo de cuotas, es una historia diferente: elegimos a los candidatos para que sean parte del estudio de manera no aleatoria, y como parte del proceso de selección, antes de entrevistarlos, determinamos si son válidos para nuestro estudio (es decir, si ellos, si ellos puede contar para nuestras cuotas o si ya hemos alcanzado nuestro objetivo). Cuando tenemos que despedir a un posible participante porque hemos cumplido con nuestra cuota (la 101a mujer para mi cuota de 100 mujeres), decimos que el individuo fue despedido debido a una cuota afull.
¿Cómo se realiza el muestreo no probabilístico?
En los últimos años, el uso de encuestas no probabilísticas ha crecido, debido a costos menores y mayores tasas de respuesta. Sin embargo, en este tipo de encuestas, existe una autoselección de los encuestados, esto hace que los métodos se basen en el diseño de la inferencia de las encuestas inaplicables, lo que plantea dudas sobre el potencial de tener resultados distorsionados.
El sesgo de selección se refiere a las diferencias sistemáticas entre una estimación estadística y el parámetro real de la población causado por problemas relacionados con la composición de la muestra (en lugar de errores de medición).
Cubra no: la lista de muestreo omite partes de la población objetivo
no respuesta: las unidades seleccionadas no completan la encuesta
Estos conceptos están vinculados a un proceso que comienza con una población completa y selecciona aleatoriamente un subconjunto.
Muchas encuestas no probabilísticas no se originan en algo que se asemeja a una lista de muestreo. Para este tipo de encuestas, los procesos que conducen a incluir a un encuestado en la muestra son numerosos, potencialmente arbitrarios y pueden no parecerse al proceso de investigación tradicional en función de la probabilidad.
La investigación se centró en identificar las condiciones según las cuales las inferencias estadísticas válidas en los efectos aleatorios se pueden hacer utilizando datos observados. Hay dos contextos, el causal (donde el parámetro de interés es el contraste entre los tratamientos experimentales) y el de las investigaciones (donde se mide un amplio rango de estimaciones, incluidas las promedios, el total, las correlaciones y otras medidas de asociación)).
¿Qué es un muestreo por cúmulos?
- Muestreo de clúster de una sola etapa
- Un clúster de una sola etapa es un tipo de muestreo de clúster donde se muestrea cada unidad de los clústeres elegidos. Los investigadores primero dividirán la muestra total en un número predeterminado de grupos en función de lo grandes que quieren que sea cada grupo.
- Luego, seleccionan y muestran aleatoriamente de los grupos y recopilan datos de cada unidad individual en los grupos seleccionados.
- Muestreo de clúster de doble etapa
- Los investigadores solo recopilarán datos de una submuestra aleatoria de una submuestra aleatoria de unidades individuales dentro de cada uno de los grupos seleccionados para usar como muestra.
- Esta técnica es menos precisa que el muestreo de una sola etapa y solo debe usarse cuando es demasiado desafiante o costoso probar todo el clúster.
- Muestreo de clúster de varias etapas
- Este tipo de muestreo de clúster implica el mismo proceso que el muestreo de doble etapa, excepto con algunos pasos adicionales.
- En el muestreo de múltiples etapas, los investigadores continuarán muestras aleatoriamente elementos dentro de los grupos hasta que alcancen un tamaño de muestra manejable.
El muestreo de clúster se usa cuando la población objetivo es demasiado grande o extendida, y estudiar cada tema sería costoso, lento e improbable.
El muestreo de clúster permite a los investigadores crear subsecciones más pequeñas y más manejables de la población con características similares. El muestreo de clúster es particularmente útil en el área o muestreo geográfico, cuando las poblaciones están ampliamente dispersas.
Los investigadores formarán grupos basados en el área geográfica agrupando individuos dentro de una comunidad, vecindario o área local en un solo grupo.
El muestreo de clúster también se usa en la investigación de mercado cuando los investigadores no pueden recopilar información sobre la población en su conjunto. Por último, el muestreo de conglomerados se puede utilizar para estimar las altas tasas de mortalidad, como las guerras, las hambrunas o los desastres naturales.
¿Qué es el muestreo por cumulos?
Se realiza un análisis de 150 muestras de gotas de nubes obtenidas por el método de impactación en nubes de cúmulos que varían en profundidad vertical de 750 a 7000 pies.
A partir de una consideración de los espectros relacionados con los números de gotas con diámetro de gotas, se encuentra un diámetro de modo de aproximadamente 8 µ. Un diámetro de modo secundario de aproximadamente 15 µ está en evidencia en algunas nubes. En los principales números de gotas están entre 100 y 300 por cm3, pero ocurren valores extremos de aproximadamente 20 y 1000.
Los espectros relacionados con el contenido de agua con el diámetro de la gota muestran que en nubes entre aproximadamente 750 y 2500 pies de espesor, el diámetro del modo es de aproximadamente 8 µ, mientras que en nubes entre aproximadamente 4000 y 7000 pies de espesor, el diámetro del modo es de aproximadamente 18 µ. El valor más alto del contenido de agua que se encuentra es de aproximadamente 5 g m – 3.
Se encuentra evidencia de que el diámetro medio del volumen tiende a aumentar con la altura por encima de la base de la nube y que los valores altos del contenido de agua se deben a gotas más grandes en lugar de un mayor número de gotas por CM3.
Se examina una fórmula de distribución de gotas dada por Best y se encuentra que las constantes involucradas dependen del mayor tamaño de gotas presentes.
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