Para empezar, cuando un investigador tiene un estándar particular para realizar un estudio, es mejor usar el muestreo de cuotas porque permite al investigador seleccionar subgrupos. Esto hace que sea extremadamente fácil para el investigador obtener los resultados deseados del estudio.
Además, las características o rasgos a medir se pueden tamilar de la población e integrarse en los subgrupos.
El muestreo de cuotas se usa cuando un investigador quiere realizar un estudio, tiene tiempo limitado y también está tratando de ahorrar costos. El uso del método de muestreo de cuotas le da al investigador una visión general de toda la población en menos tiempo.
Otra cosa es que el muestreo de cuotas permite al investigador ahorrar costos porque, en lugar de realizar investigaciones sobre toda la población, el investigador puede usar unos pocos trimestres para comprender la población total, ahorrando así mucho dinero.
El muestreo de cuotas también se usa cuando un investigador no necesita una precisión detallada del resultado de una encuesta o prueba.
Cabe señalar que un investigador debe estar familiarizado con la población y el objetivo de la prueba debe entenderse bien para que el investigador pueda elegir grupos de muestras relevantes.
Por ejemplo, supongamos que un investigador tiene la tarea de la responsabilidad de evaluar el impacto de la diversidad intercultural en la mejora de la efectividad, entre los empleados en 10 industrias farmacéuticas en Londres, con una población de 1000.
Una vez que el investigador comprende el objetivo del estudio, lo siguiente es evaluar cómo la diversidad ha mejorado la efectividad de los empleados con un enfoque en las diferencias de género entre estos empleados.
¿Cuáles son las características del muestreo por cuotas?
La muestra de la cuota es una muestra sistemática especial que no se selecciona por casualidad. En cambio, ciertas probabilidades influyen en la selección de participantes para la muestra. Estas cuotas reflejan las características sociodemográficas de la población objetivo o la población, por ejemplo:
- distribución regional
- años
- género
- profesión
Por ejemplo, el 70 por ciento de los clientes son mujeres, la muestra de cuota también debe consistir en el 70 por ciento de las mujeres. Esto permite resultados más significativos porque la muestra corresponde a las relaciones de población de la población. Por lo tanto, las muestras de cuotas se utilizan, especialmente si la información se recopilará a través de una determinada población objetivo de mínimo.
La ventaja del procedimiento de cuota está principalmente en la alta tasa de agotamiento (tasa de retorno). Esto denota la proporción de participantes de prueba de ardilla seleccionadas para los encuestados y los candidatos logrados. Las muestras de cuotas pueden tener una alta tasa de respuesta porque los socios de entrevista en quiebra pueden ser reemplazados por gemelos estadísticos. Esto significa personas que tienen exactamente las mismas características de la cuota.
Por lo tanto, la muestra de la cuota da como resultado una imagen segura y estructural igual de la población, esto no es posible con la muestra aleatoria, por lo que la representación excesiva o subrepresentación de ciertos grupos debe resolverse a través de diferentes ponderaciones.
¿Qué características debe tener un muestreo?
Un tamaño de muestra es un pequeño porcentaje de una población que se utiliza para el análisis estadístico. Por ejemplo, al descubrir cuántas personas votarían por una determinada persona en una elección, no es posible (financiera o logísticamente) preguntarle a cada persona en los Estados Unidos sobre su preferencia de votación. En cambio, se toma una pequeña muestra de la población. El tamaño de la muestra podría igualar unos pocos cientos, o podría igualar unos pocos miles. Todo depende de las características que desee que tenga esa muestra de población y qué tan preciso desea que sean sus resultados.
Cada vez que encuestas una muestra de una población (en lugar de preguntar a todos), obtendrás algunas estadísticas que son un poco diferentes de las estadísticas «verdaderas». Esto se llama error de muestreo, y a menudo se expresa como puntos porcentuales. Por ejemplo, una encuesta podría ser más o menos «diez puntos». En otras palabras, si un encuestador encuentra que el 55 por ciento de las personas votarán por un determinado candidato, más o menos diez puntos, realmente dicen que en algún lugar entre el 45 y el 65 por ciento votarán por ese candidato. Una buena muestra tendrá un error de muestreo bajo (un punto o dos).
El nivel de confianza se basa en la teoría de que cuanto más a menudo muestreas una población, más los datos se asemejan a una curva de campana. Los niveles de confianza se expresan como un porcentaje, como un «nivel de confianza del 90 por ciento». Cuanto mayor sea el nivel de confianza, más seguro es que un investigador es que sus datos parecen una curva de campana: un nivel de confianza del 99 por ciento es deseable y es probable que tenga mejores resultados que un nivel de confianza del 90 por ciento (o más bajo).
El grado de variabilidad se refiere a cuán diversa es una población. Por ejemplo, es probable que una encuesta de todos los partidos políticos sobre la atención médica resulte en una variación más generalizada en las respuestas que una encuesta simple de un solo partido. Cuanto mayor sea la proporción establecida, mayor es el nivel de variabilidad, siendo .5 es el valor más alto (y posiblemente menos deseable). Para muestras más pequeñas, desea ver un bajo grado de variabilidad (por ejemplo, .2).
Stephanie Ellen enseña matemáticas y estadísticas a nivel universitario y universitario. Ella coautoró un libro de texto de estadística publicado por Houghton-Mifflin. Ha estado escribiendo profesionalmente desde 2008. Ellen tiene una Licenciatura en Ciencias de la Salud de la Universidad Estatal de Nueva York, una maestría en educación matemática de la Universidad de Jacksonville y una maestría en artes en escritura creativa de la Universidad Nacional.
¿Qué es muestreo y sus características?
Se discuten varias características de muestreo en los puntos que se detallan a continuación: –
- Orientado a objetivos: el diseño de muestreo debe orientarse a objetivos. Debe alinearse claramente con los objetivos de la investigación que se realiza y debe estar de acuerdo con las condiciones de encuesta.
- Representación del universo adecuado: la muestra elegida debe representar adecuadamente las características de toda la población de las cuales se toma. Debe representar de manera justa detalles sobre todas las unidades sin prejuicios. Existen diferentes métodos para elegir una muestra y debe elegirse con la máxima atención, ya que el muestreo inadecuado conduciría a un error en la encuesta.
- Proporción: el tamaño de la muestra debe ser proporcional con el tamaño de la población. Debe ser lo suficientemente grande como para representar todo el universo y debe proporcionar una confiabilidad estadística. La muestra debe garantizar una precisión adecuada para llevar a cabo el estudio de investigación particular.
- Económico: el proceso de muestreo debe ser económico que exija un costo y esfuerzos mínimos para alcanzar los objetivos de la encuesta.
- Selección aleatoria: las unidades de muestra deben seleccionarse de manera aleatoria bajo la cual cada unidad tiene la misma posibilidad de ser elegido. Asegurará que la muestra sea un representante justo de toda la población.
- Práctico: el diseño de la muestra debe ser simple y práctico. Debe ser capaz de entenderse fácilmente y aplicable en el trabajo de campo.
Varios tipos de muestreo son los que se discuten a continuación: –
- Orientado a objetivos: el diseño de muestreo debe orientarse a objetivos. Debe alinearse claramente con los objetivos de la investigación que se realiza y debe estar de acuerdo con las condiciones de encuesta.
- Representación del universo adecuado: la muestra elegida debe representar adecuadamente las características de toda la población de las cuales se toma. Debe representar de manera justa detalles sobre todas las unidades sin prejuicios. Existen diferentes métodos para elegir una muestra y debe elegirse con la máxima atención, ya que el muestreo inadecuado conduciría a un error en la encuesta.
- Proporción: el tamaño de la muestra debe ser proporcional con el tamaño de la población. Debe ser lo suficientemente grande como para representar todo el universo y debe proporcionar una confiabilidad estadística. La muestra debe garantizar una precisión adecuada para llevar a cabo el estudio de investigación particular.
- Económico: el proceso de muestreo debe ser económico que exija un costo y esfuerzos mínimos para alcanzar los objetivos de la encuesta.
- Selección aleatoria: las unidades de muestra deben seleccionarse de manera aleatoria bajo la cual cada unidad tiene la misma posibilidad de ser elegido. Asegurará que la muestra sea un representante justo de toda la población.
- Práctico: el diseño de la muestra debe ser simple y práctico. Debe ser capaz de entenderse fácilmente y aplicable en el trabajo de campo.
Varias ventajas del muestreo son las que se discuten a continuación: –
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