El muestreo de conveniencia (también llamado muestreo accidental o muestreo de agarre) es un método de muestreo no probable donde los investigadores elegirán su muestra basada únicamente en la comodidad.
El muestreo no probabilidad significa que los investigadores eligen la muestra en lugar de seleccionarla al azar, por lo que no todos los miembros de la población tienen las mismas posibilidades de participar en el estudio.
- Una muestra son los participantes que selecciona de una población objetivo (el grupo en el que le interesa) para hacer generalizaciones. Como una población entera tiende a ser demasiado grande para trabajar, un grupo más pequeño de participantes debe actuar como una muestra representativa.
- Representante significa la medida en que una muestra refleja la población objetivo de un investigador y refleja sus características (por ejemplo, género, etnia, nivel socioeconómico). En un intento por seleccionar una muestra representativa y evitar el sesgo de muestreo (la sobrerrepresentación de una categoría de participante en la muestra), los psicólogos utilizan una variedad de métodos de muestreo.
- La generalización significa la medida en que sus hallazgos se pueden aplicar a la población más grande de la cual su muestra era parte.
Hay poco juicio o especulación al elegir la muestra representativa en el muestreo de conveniencia; El único criterio de selección es la facilidad de obtener un participante.
¿Cuándo se utiliza el muestreo por conveniencia?
Estás investigando cómo los padres usan un foro popular en línea de crianza en línea. Desea averiguar si es probable que los padres participen en discusiones en línea o simplemente «acechan», así como qué tipo de información están buscando allí.
Dado que es una comunidad en línea, no hay una lista de membresía para usar como marco de muestreo. Este es un buen escenario para usar el muestreo de conveniencia. Decide dibujar una muestra de conveniencia de 100 usuarios.
Usted crea un anuncio emergente que invita a los usuarios a completar su encuesta en línea, que los administradores aceptan ubicar en el sitio web. Para atraer a los usuarios a participar, se menciona un sorteo de premios en el anuncio.
Supongamos que está investigando por qué las personas visitan el área de recreación de Monroe Lake, un destino recreativo popular en su condado. Para reunir ideas, se encuentra en un área de estacionamiento y se acerca a las personas al azar, preguntándoles si estarían interesados en participar en una encuesta anónima de cinco minutos sobre sus actividades recreativas preferidas.
Para maximizar el número de respuestas, también crea volantes con un código QR escaneable y un enlace de URL acortado. Los coloca en el Centro de Bienvenido y otros lugares alrededor del lago.
Está realizando investigaciones sobre actitudes hacia la depresión. Estás interesado en la diferencia entre culturas colectivistas e individualistas. Como investigador de carrera temprana, no tiene una extensa red internacional. Usted decide usar una plataforma de crowdsourcing, como Amazon Mechanical Turk (MTurk).
¿Qué es el muestreo de conveniencia ejemplos?
Aunque el muestreo de conveniencia es, como su nombre lo sugiere, concentrándose, corre un alto riesgo que su muestra no represente a la población. Sin embargo, a veces una muestra de conveniencia es la única forma en que puede aumentar los participantes. Según Barbara Sommer en UC Davis, podría ser «… una cuestión de tomar lo que puede obtener».
El muestreo de conveniencia tiene sus usos, especialmente cuando necesita realizar un estudio rápidamente o tiene un presupuesto reducido. También es uno de los únicos métodos que puede usar cuando no puede obtener una lista de todos los miembros de una población. Por ejemplo, supongamos que estaba realizando una encuesta para una empresa que quería saber qué piensan los empleados de Walmart de sus salarios. Es poco probable que puedas obtener una lista de empleados, por lo que es posible que tengas que recurrir a pararse afuera de Walmart y agarrar cualquier empleado que salga por la puerta (de ahí el nombre de «muestra de muestra»).
El método reduce una gran parte de la población. Como resultado, esto lleva a varios problemas, que incluyen:
- Incapacidad para generalizar los resultados de la encuesta a la población en su conjunto.
- La posibilidad de subrepresentación de la población.
- Resultados sesgados, debido a las razones por las cuales algunas personas eligen participar y otras no.
Los resultados de estas muestras son fáciles de analizar pero difíciles de replicar. Si bien puede usar cualquier método de análisis que desee, no podrá generalizar sus resultados a la población más grande.
Quizás el mayor problema con el muestreo de conveniencia es la dependencia. Dependiente significa que los elementos de muestra están conectados entre sí de alguna manera. Esta dependencia interfiere con el análisis estadístico. La mayoría de las pruebas de hipótesis (por ejemplo, la prueba t o la prueba de chi-cuadrado) y las estadísticas (por ejemplo, el error estándar de medición) tienen una suposición subyacente de selección aleatoria, que no tiene. Quizás lo más problemático es el hecho de que los valores P producidos para muestras de conveniencia pueden ser muy engañosos.
¿Cómo sacar muestreo por conveniencia?
El muestreo de conveniencia es un tipo de técnica de muestreo no probabilidad. El muestreo no probabilidad se centra en las técnicas de muestreo que se basan en el juicio del investigador [ver nuestro artículo de muestreo de no probabilidad para obtener más información sobre el muestreo sin probabilidad]. Este artículo explica (a) qué muestreo de conveniencia es y (b) las ventajas y desventajas (limitaciones) del muestreo de conveniencia.
Imagine que un investigador quiere comprender más sobre los objetivos profesionales de los estudiantes en la Universidad de Bath. Digamos que la universidad tiene aproximadamente 10,000 estudiantes. Estos 10,000 estudiantes son nuestra población (N). Cada uno de los 10,000 estudiantes se conoce como unidad, un caso o un objeto (estos términos a veces se usan indistintamente; usamos la unidad de palabras). Para seleccionar una muestra (n) de estudiantes de esta población de 10,000 estudiantes, podríamos elegir usar una muestra de conveniencia. Vamos a imaginar que porque tenemos un presupuesto pequeño y tiempo limitado, elegimos un tamaño de muestra de 100 estudiantes.
Una muestra de conveniencia es simplemente una en la que las unidades seleccionadas para su inclusión en la muestra son las más fáciles de acceder. Esto está en marcado contraste con las técnicas de muestreo de probabilidad, donde la selección de unidades se realiza al azar. En nuestro ejemplo de los 10,000 estudiantes universitarios, solo estábamos interesados en lograr un tamaño de muestra de 100 estudiantes que participarían en nuestra investigación. Como tal, continuaríamos invitando a los estudiantes a participar en la investigación hasta alcanzar el tamaño de nuestra muestra. Dado que el objetivo del muestreo de conveniencia es fácil, podemos simplemente elegir pararnos en una de las principales entradas al campus de la Universidad de Bath, donde sería fácil invitar a los muchos estudiantes que pasan a participar en la investigación.
El muestreo de conveniencia es muy fácil de llevar a cabo con pocas reglas que rigen cómo se debe recolectar la muestra.
¿Qué significa Probabilistico por conveniencia?
Los sujetos son seleccionados solo porque son más fáciles de reclutar para el estudio y el investigador no consideró seleccionar sujetos que sean representativos de toda la población.
En todas las formas de investigación, sería ideal probar a toda la población, pero en la mayoría de los casos, la población es demasiado grande que es imposible incluir a cada individuo. Esta es la razón por la cual la mayoría de los investigadores confían en técnicas de muestreo como el muestreo de conveniencia, la más común de todas las técnicas de muestreo. Muchos investigadores prefieren esta técnica de muestreo porque es rápido, económico, fácil y los sujetos están disponibles.
Uno de los ejemplos más comunes de muestreo de conveniencia es utilizar voluntarios estudiantiles como materias para la investigación. Otro ejemplo es usar sujetos que se seleccionan de una clínica, una clase o una institución que es fácilmente accesible para el investigador. Un ejemplo más concreto es elegir a cinco personas de una clase o elegir los primeros cinco nombres de la lista de pacientes.
En estos ejemplos, el investigador excluye inadvertidamente una gran proporción de la población. Una muestra de conveniencia es una colección de sujetos accesibles o una selección de personas dispuestas a participar, lo cual es ejemplificado por sus voluntarios.
Los investigadores usan el muestreo de conveniencia no solo porque es fácil de usar, sino porque también tiene otras ventajas de investigación.
En los estudios piloto, la muestra de conveniencia generalmente se usa porque permite al investigador obtener datos básicos y tendencias con respecto a su estudio sin las complicaciones de usar una muestra aleatoria.
¿Qué quiere decir no probabilistico por conveniencia?
Algunos estudios, como aquellos que extraen datos de bases de datos de salud o seguros en un estado o país, afirman ser estudios basados en la población. Aquí, la «población» no significa «de todo el país» y mucho menos de todo el mundo; «Población» significa que no hay muestreo, y que se estudia toda la población de sujetos elegibles en esa base de datos. Por lo tanto, no hay necesidad de generalizar de la muestra a la población cuando la población es en sí misma sujeto de estudio. Sin embargo, esta sigue siendo una forma de muestreo de conveniencia porque la base de datos estaba convenientemente disponible y solo se estudiaron los sujetos elegibles para pertenecer a esa base de datos. Por lo tanto, los hallazgos no necesariamente se generalizan a las personas en otras bases de datos, o a otras personas en ese país, y mucho menos para otros en el resto del mundo. Por lo tanto, incluso estos estudios basados en la población son una forma de muestreo de conveniencia con validez externa limitada.
La validez interna en los estudios de bases de datos puede no ser alta porque las bases de datos pueden no contener toda la información necesaria para el estudio y la información registrada no necesariamente se ha obtenido con precisión de los sujetos. Es decir, puede haber confusos no medidos e inadecuadamente no medidos. Por ejemplo, en un estudio de base de datos sobre la influencia de los comportamientos de estilo de vida en el riesgo de demencia, las bases de datos pueden registrar si un sujeto es o no un fumador, pero no cuántos cigarrillos se fuman en un día, o si los cigarrillos son bajos o altos en contenido de alquitrán; Por lo tanto, fumar es un confusión inadecuadamente medido. La base de datos puede no contener ninguna información sobre los hábitos dietéticos, por lo que la dieta es una confusión sin medición.
No es común cubrir todo el país para bases de datos de salud o seguros. Sin embargo, en los estudios de bases de datos, un ejemplo de excepciones podría ser estudios basados en registros nacionales en países escandinavos, donde todos en el país se registran en registros y donde se pueden reticular diferentes registros. La validez externa de estos estudios se acerca más al ideal.
¿Qué quiere decir muestreo probabilistico?
El muestreo de probabilidad puede ser una técnica de muestreo durante la cual se elige la muestra de una población más grande empleando un método que respalda la idea de probabilidad. Para que un participante sea considerado como una muestra de probabilidad, debe ser seleccionado empleando una selección aleatoria.
El requisito más importante de muestreo de probabilidad es que todos en su población presenten una oportunidad conocida e igualitaria de ser seleccionados. Por ejemplo, si tiene una población de 100 personas, cada una tendría probabilidades de 1 en 100 para ser seleccionados. El muestreo de probabilidad le brinda la oportunidad más simple de hacer una muestra que sea verdaderamente representativa de la población.
El muestreo de probabilidad utiliza la teoría estadística para elegir al azar, pequeño grupo de individuos (muestra) de una gran población existente y luego predice que cada una de sus respuestas juntas coincidirá con la población general.
Muestreo simple porque el nombre sugiere que puede ser un método completamente aleatorio para elegir la muestra. Este método de muestreo es tan fácil como asignar números a los individuos (muestra) y luego elegir aleatoriamente esos números a través de un proceso automático. Finalmente, los números elegidos son los miembros que se incluyen dentro de la muestra.
Hay dos formas durante las cuales se eligen las muestras durante este método de muestreo: sistema de lotería y utilizando el software de generación de números/ tabla de números aleatorios. Esta técnica de muestreo generalmente funciona en torno a una gran población y tiene su parte justificable de beneficios y inconvenientes.
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