En una muestra de no probabilidad, algunos miembros de la población, en comparación con otros miembros, tienen una posibilidad de selección mayor pero desconocida. Hay cinco tipos principales de muestra de no probabilidad: conveniencia, propósito, cuota, bola de nieve y autoselección.
La característica principal presente en una muestra de probabilidad, pero generalmente ausente en una muestra de no probabilidad, es un marco de muestreo. Las muestras de probabilidad son posibles solo cuando hay una lista completa y actualizada de los miembros (nombres y/o direcciones) de la población bajo investigación. Por supuesto, hay muchas situaciones en las que no es posible obtener un marco de muestreo. Por ejemplo, al investigar a los partidarios del fútbol, no es factible obtener una lista de nombres o direcciones de personas que asistan a juegos. Debería ser posible obtener una lista de personas que son miembros oficiales del equipo, pero es poco probable que esto comprenda a todos los seguidores. Del mismo modo, no hay un marco de muestreo fácilmente disponible para los investigadores de todos los ancianos en una población. Por lo tanto, las técnicas de no probabilidad deben usarse siempre que no haya una lista completa y completa de la población bajo investigación.
La ventaja más obvia en el muestreo de no probabilidad es claramente la capacidad de dirigirse a grupos particulares de la población. Los métodos de no probabilidad a menudo se descartan o critican porque no tienen los fundamentos estadísticos de los métodos de probabilidad. Sin embargo, una encuesta que utiliza, por ejemplo, un muestreo aleatorio, sistemático o estratificado puede adoptar métodos como la entrega postal, que característicamente tiene tasas de respuesta extremadamente pobres. Ciertamente, se podría argumentar que se pueden sacar muchas conclusiones válidas de un estudio bien construido utilizando métodos de no probabilidad, en comparación con una encuesta de probabilidad a la que solo respondió el 10% de la muestra. Los investigadores deberían estar seguros de que esos 10% eran verdaderamente representativos de la población en su conjunto.
Los métodos de no probabilidad también tienen la ventaja de ser menos costosos de conducir. Los ahorros, en términos de dinero y tiempo, pueden lograrse no tanto por el método de muestreo per se, sino por las formas de entrega que están disponibles para estos métodos. Por ejemplo, la entrega cara a cara puede ser más barata que los enfoques postales, particularmente cuando el sobremuestreo ha tenido que usarse para compensar las tasas de respuesta típicamente pobres de una encuesta enviada por correo.
Hay dos tipos principales de muestras: muestras de probabilidad y no probabilidad. Las muestras de no probabilidad son casos en los que no conoce a todos los miembros únicos de la población en cuestión (es decir, todo el grupo de usuarios en nuestro caso). Otra forma de describirlo es cuando cada miembro de la población no tiene la misma oportunidad de ser invitado a participar. Las muestras de probabilidad son cuando conoce a todos los miembros únicos de la población y, por lo tanto, cada una tiene una probabilidad probabilística de ser invitado a la muestra (por ejemplo, 100 usuarios de un producto, cada uno tiene una probabilidad de 1/100 de ser invitado). Aquí hay una muestra de un par de técnicas de muestreo comunes no probabilidad.
¿Cómo saber si un muestreo es probabilistico o no probabilistico?
Por ejemplo: un investigador decide llevar a cabo una investigación cuya muestra consiste en individuos que padecen una enfermedad rara. De esta manera, cuando encuentra a un individuo con estas características, el investigador solicita ayuda para encontrar otras personas con estas condiciones que componen la muestra.
Segundo (Cuesta, 2009) El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo en la que se recolectan muestras en un proceso que no ofrece a todos los individuos de las igualdad de oportunidades para ser seleccionados.
Las técnicas de muestreo probabilístico le permiten conocer la probabilidad de que cada individuo sujeto al estudio debe incluirse en la muestra a través de una selección aleatoria.
En un muestreo probabilístico, las inferencias sobre la población total se pueden obtener de la muestra; En una no probabilística, solo la población investigada, es decir, solo en los elementos estudiados.
Un tema probabilístico es el que comienza desde al menos una de sus premisas como probable o posible para llegar a una conclusión. Los argumentos probabilísticos tienen en cuenta las circunstancias y la acción del caso, la lógica y la posibilidad de que algo suceda.
El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo en la que el investigador selecciona muestras basadas en el juicio subjetivo en lugar de la selección aleatoria.
Hay dos métodos de muestreo: muestreo probabilístico y no probabilístico: muestreo probabilístico: el muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en la que un investigador establece una selección de algunos criterios y selecciona aleatoriamente miembros de una población.
¿Cómo saber si mi muestra es probabilistico o no probabilistico?
Los métodos probabilísticos usan la posibilidad de que cada elemento de la población tenga una probabilidad conocida y no cero de ser parte de la muestra. La selección de individuos se realiza al azar y esto es lo que hace posible usar los resultados para inferir (o generalizar) a toda la población. Los resultados se acompañan de una medida de variabilidad, con mayor frecuencia un margen de error, también llamado error de muestreo, que refleja el riesgo de error vinculado al hecho de que la medición solo se tomó en una población parcial. Para poder llevar a cabo un muestreo probabilístico, generalmente es necesario tener una base de encuestas con la lista de individuos en la población objetivo.
El uso de un método probabilístico a menudo es más costoso que el método no probabilístico. De hecho, es más largo y más complejo planificar, generalmente requiere un mayor número de participantes, y el procesamiento de datos dirigidos a estimar los valores de la población de la muestra requiere el trabajo de especialistas en esta área. Por otro lado, constituye el único método para extender los resultados obtenidos a toda la población dirigida.
Todas las unidades tienen la misma probabilidad de ser parte de la muestra. Este método es fácil de usar, pero no siempre es el más efectivo, especialmente si la población se puede dividir en grupos homogéneos en comparación con las características estudiadas.
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