La diferencia entre la no probabilidad y el muestreo de probabilidad es que el muestreo de no probabilidad no implica la selección aleatoria y el muestreo de probabilidad. ¿Eso significa que las muestras de no probabilidad no son representativas de la población? No necesariamente. Pero sí significa que las muestras de no probabilidad no pueden depender de la justificación de la teoría de la probabilidad. Al menos con una muestra probabilística, conocemos las probabilidades o la probabilidad de que hayamos representado bien a la población. Podemos estimar los intervalos de confianza para la estadística. Con muestras de no probabilidad, podemos o no representar bien a la población, y a menudo será difícil para nosotros saber qué tan bien lo hemos hecho. En general, los investigadores prefieren métodos de muestreo probabilísticos o aleatorios sobre los no probabilísticos, y consideran que son más precisos y rigurosos. Sin embargo, en la investigación social aplicada puede haber circunstancias en las que no sea factible, práctica o teóricamente sensata hacer un muestreo aleatorio. Aquí, consideramos una amplia gama de alternativas no probabilísticas.
Podemos dividir los métodos de muestreo de no probabilidad en dos tipos amplios: accidental o propósito. La mayoría de los métodos de muestreo son de naturaleza intencional porque generalmente abordamos el problema de muestreo con un plan específico en mente. Las distinciones más importantes entre estos tipos de métodos de muestreo son las entre los diferentes tipos de enfoques de muestreo del propósito.
Uno de los métodos más comunes de muestreo se encuentra bajo los diversos títulos enumerados aquí. Incluiría en esta categoría la tradicional «hombre en la calle» (por supuesto, ahora es probablemente la «persona en la calle») entrevistas realizadas con frecuencia por programas de noticias de televisión para obtener una lectura rápida (aunque no representativa) de la opinión pública. También argumentaría que el uso típico de estudiantes universitarios en mucha investigación psicológica es principalmente una cuestión de conveniencia. (Realmente no crees que los psicólogos usan estudiantes universitarios porque creen que son representativos de la población en general, ¿verdad?). En la práctica clínica, podríamos usar clientes que están disponibles para nosotros como nuestra muestra. En muchos contextos de investigación, muestras simplemente pidiendo voluntarios. Claramente, el problema con todos estos tipos de muestras es que no tenemos evidencia de que sean representativos de las poblaciones a las que estamos interesados en generalizar, y en muchos casos claramente sospecharíamos que no lo son.
En el muestreo intencional, probamos con un propósito en mente. Por lo general, tendríamos uno o más grupos predefinidos específicos que estamos buscando. Por ejemplo, ¿alguna vez te has encontrado con personas en un centro comercial o en la calle que llevan un portapapeles y que detienen a varias personas y preguntan si podrían entrevistarlos? Lo más probable es que estén llevando a cabo una muestra intencional (y lo más probable es que se dediquen a la investigación de mercado). Podrían estar buscando hembras caucásicas entre 30 y 40 años. Ellos dan clasificación a las personas que pasan y cualquiera que parezca estar en esa categoría, se detienen para preguntar si participarán. Una de las primeras cosas que probablemente harán es verificar que el encuestado cumpla con los criterios para estar en la muestra. El muestreo intencional puede ser muy útil para situaciones en las que necesita alcanzar una muestra dirigida rápidamente y donde el muestreo para la proporcionalidad no es la principal preocupación. Con una muestra intencional, es probable que obtenga las opiniones de su población objetivo, pero también es probable que sea con sobrepeso subgrupos en su población a los que son más fácilmente accesibles.
Todos los métodos que siguen pueden considerarse subcategorías de métodos de muestreo intencional. Podríamos probar para grupos o tipos específicos de personas como en instancia modal, experto o muestreo de cuotas. Podríamos probar para la diversidad como en el muestreo de heterogeneidad. O bien, podríamos capitalizar las redes sociales informales para identificar encuestados específicos que son difíciles de ubicar de otra manera, como en el muestreo de bola de nieve. En todos estos métodos sabemos lo que queremos: estamos muestras con un propósito.
En estadísticas, el modo es el valor más frecuente en una distribución. En el muestreo, cuando hacemos una muestra de instancia modal, estamos muestreando el caso más frecuente o el caso «típico». En muchas encuestas informales de opinión pública, por ejemplo, entrevistan a un votante «típico». Hay una serie de problemas con este enfoque de muestreo. Primero, ¿cómo sabemos cuál es el caso «típico» o «modal»? Podríamos decir que el votante modal es una persona de edad promedio, nivel educativo e ingresos en la población. Pero, no está claro que el uso de los promedios de estos sea el más justo (considere la distribución sesgada de ingresos, por ejemplo). Y, ¿cómo sabe que esas tres variables (edad, educación, ingresos) son las únicas o incluso las más relevantes para clasificar al votante típico? ¿Qué pasa si la religión o la etnia es un discriminador importante? Claramente, el muestreo de instancia modal solo es sensible para contextos de muestreo informal.
¿Qué es muestreo no probabilístico y ejemplos?
El muestreo de conveniencia es una técnica de muestreo no probabilístico donde los sujetos se seleccionan debido a su accesibilidad práctica y su proximidad al investigador.
Los sujetos son seleccionados solo porque son más fáciles de reclutar para el estudio y el investigador no ha considerado seleccionar sujetos representativos de toda la población.
En todas las formas de investigación, el ideal sería probar toda la población, pero en la mayoría de los casos, la población es simplemente demasiado importante para incluir a cada individuo. Esta es la razón por la cual la mayoría de los investigadores utilizan técnicas de muestreo, como el muestreo de conveniencia más común de todas las técnicas de muestreo. Muchos investigadores prefieren esta técnica de muestreo porque es rápido, económico, fácil y los sujetos son fácilmente accesibles.
Uno de los ejemplos más comunes de muestreo de conveniencia es el uso de estudiantes voluntarios como asignaturas de investigación. Otro ejemplo es el uso de sujetos seleccionados en una clínica, una clase o una institución fácilmente accesible para el investigador. Un ejemplo más concreto es la elección de cinco personas en una clase o la elección de los primeros cinco nombres en la lista de pacientes.
En estos ejemplos, el investigador excluye inadvertidamente una gran parte de la población. Una muestra de conveniencia es una colección de temas accesibles o una autoselección de personas que desean participar, como lo hacen sus voluntarios. Usar
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