Lo que constituye una muestra apropiada depende de las preguntas de investigación, los objetivos de investigación, la comprensión del investigador del fenómeno en estudio (desarrollado a través de la revisión de la literatura) y las limitaciones prácticas (Palys y Atchison, 2014). Estas consideraciones influirán en si el investigador elige emplear técnicas de muestreo probabilísticas o no probabilistas. Se emplean técnicas de muestreo probabilístico para generar una muestra formal o estadísticamente representativa. Esta técnica se utiliza cuando el investigador tiene una población bien definida para extraer una muestra, como suele ser el caso en la investigación cuantitativa. Este hecho permite al investigador generalizar a la población más amplia (Palys y Atchison, 2014). Por otro lado, una técnica de muestreo no probabilística es el método de elección cuando la población no se crea igual y algunos participantes son más deseables para avanzar en los objetivos del proyecto de investigación. Las técnicas de muestreo no probabilidad son el mejor enfoque para la investigación cualitativa. Debido a que el investigador busca una muestra estratégicamente elegida, la generalización es más un tema teórico o conceptual, y no es posible generalizar a la población (Palys y Atchison, 2014).
Obtener una muestra representativa es importante en el muestreo de probabilidad porque un objetivo clave de los estudios que depende de muestras de probabilidad es la generalización. De hecho, la generalización es quizás la característica clave que distingue las muestras de probabilidad de las muestras de no probabilidad. La generalización se refiere a la idea de que los resultados de un estudio nos dirán algo sobre un grupo más grande que la muestra a partir de la cual se generaron los hallazgos. Para lograr la generalización, un principio central de muestreo de probabilidad es que todos los elementos en la población objetivo del investigador tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados para su inclusión en el estudio. En la investigación, este es el principio de selección aleatoria. La selección aleatoria es un proceso matemático que debe cumplir con dos criterios. El primer criterio es que el azar rige el proceso de selección. El segundo es que cada elemento de muestreo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado (Palys y Atchison, 2014).
El principal principal del muestreo de probabilidad es la selección aleatoria. Si un investigador usa técnicas de selección aleatoria para dibujar una muestra, podrá estimar cuán de cerca la muestra representa la población más grande de la que se extrajo al estimar el error de muestreo.
¿Qué es un muestreo no Probabilistica?
El muestreo no probabilidad es una técnica de muestreo donde no se puede calcular la probabilidad de que cualquier miembro que se seleccione para una muestra no se pueda calcular. Es lo opuesto al muestreo de probabilidad, donde puedes calcular la probabilidad. Además, el muestreo de probabilidad implica una selección aleatoria, mientras que el muestreo no probabilidad no, se basa en el juicio subjetivo del investigador.
Las probabilidades no tienen que ser iguales para que un método se considere de muestreo de probabilidad. Por ejemplo, una persona podría tener un 10% de posibilidades de ser seleccionado y otra persona podría tener un 50% de posibilidades de ser seleccionada. Es un muestreo no probabilidad cuando no puede calcular las probabilidades en absoluto.
Mire el video para obtener una descripción general de los diferentes tipos de muestreo que no es de probabilidad:
Una gran ventaja con el muestreo no probabilidad es que, comparado con el muestreo de probabilidad, es muy efectivo y efectivo. También es fácil de usar y también se puede usar cuando es imposible realizar un muestreo de probabilidad (por ejemplo, cuando tiene una población muy pequeña para trabajar).
Existen muchas ventajas y desventajas específicas para diferentes tipos de muestreo que no es de probabilidad. Encontrará más información sobre cada método a continuación (haga clic en un nombre para leer más sobre las ventajas y desventajas de un método específico).
- Muestreo de conveniencia: como su nombre indica, esto implica recolectar una muestra de algún lugar conveniente para usted: el centro comercial, su escuela local, su iglesia. A veces llamado muestreo accidental, muestreo de oportunidades o muestreo de agarre.
¿Qué es un muestreo no probabilístico?
El muestreo no probabilístico (a veces el muestreo no probabilístico) es una rama de la selección de muestras que utiliza métodos no aleatorios para seleccionar un grupo de personas para participar en la investigación.
A diferencia del muestreo probabilístico y sus métodos, el muestreo no probabilístico no se centra en la representación precisa de todos los miembros de una gran población dentro de un grupo campeón más pequeño de participantes. En consecuencia, no todos los miembros de la población tienen las mismas posibilidades de participar en el estudio.
De hecho, algunas investigaciones darían mejores resultados si usa un muestreo no probabilístico. Por ejemplo, si está tratando de acceder a grupos sociales que son difíciles de alcanzar y que generalmente no son visibles, una muestra representativa no produciría candidatos adecuados.
En cambio, puede elegir seleccionar una muestra sobre la base de sus propias motivaciones, como el juicio subjetivo, la mera conveniencia, el voluntariado o, en el ejemplo anterior, las referencias de los miembros ocultos de la empresa dispuestos a hablar.
El muestreo no probabilístico a menudo se usa cuando el acceso a una población completa es limitado o no es necesario, como en los siguientes casos:
- Es posible que desee obtener las opiniones solo de un nicho o un grupo específico de personas, en función de su posición o sus características. Para asegurarse de que haya muchos datos sobre las opiniones de estas personas específicas, sería apropiado tener una muestra completa de personas que cumplan con los criterios.
¿Cuándo se usa el muestreo no probabilístico?
A menudo, el error de muestreo y el error de no muestreo se usan en contextos similares, pero existen algunas diferencias cruciales entre ambos conceptos. Incluyen:
1. El error de muestreo puede surgir incluso cuando no se han cometido ningún error aparente, en comparación con el error de no muestreo, que surge cuando ocurre un error.
2. El error de muestreo ocurre cuando la muestra no es representativa de la verdad universal, mientras que el error de no muestreo es específico para un determinado diseño de estudio.
3. El error de muestreo se puede reducir enormemente a medida que aumenta el tamaño de muestreo, pero el error de no muestreo requiere más procesos metódicos para reducir.
4. El error de muestreo a menudo es causado por factores internos, mientras que el error de no muestreo es causado por factores externos que no están completamente relacionados con una encuesta, estudio o censo.
La reducción del error de no muestreo no se logra tan fácilmente como la reducción del error de muestreo. Con el error de muestreo, puede reducir el riesgo de error simplemente aumentando el tamaño de la muestra. No funcionará para el error de no muestreo, lo que a menudo es muy difícil de detectar y eliminar (a menos que se considere muy metódica a la fuente del error).
Para reducir efectivamente el error de no muestreo, aquellos que diseñan el estudio debe tener una consideración cuidadosa para garantizar la validez de los resultados. Como tal, un investigador puede diseñar un mecanismo en el estudio para reducir el error y, posteriormente, no introduce otro error.
Por ejemplo, un investigador puede pagarle al individuo un bono dependiendo de la precisión de su entrada de datos, o puede filmar todas las entrevistas para garantizar que el entrevistador se mantenga en el tema y en el guión.
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