El muestreo de cuotas es una técnica de muestreo no probable en la que la muestra ensamblada tiene las mismas proporciones de individuos que toda la población con respecto a las características, rasgos o fenómenos enfocados conocidos.
- Luego, el investigador debe identificar las proporciones de estos subgrupos en la población; Esta misma proporción se aplicará en el proceso de muestreo.
- Finalmente, el investigador selecciona sujetos de los diversos subgrupos mientras se toma en cuenta las proporciones observadas en el paso anterior.
- El paso final asegura que la muestra sea representativa de toda la población. También permite al investigador estudiar rasgos y características que se destacan para cada subgrupo.
En un estudio en el que al investigador le gusta comparar el rendimiento académico de los diferentes niveles de clase de la escuela secundaria, su relación con el género y el estado socioeconómico, el investigador primero identifica los subgrupos.
Por lo general, los subgrupos son las características o variables del estudio. El investigador divide a toda la población en niveles de clase, se cruzó con el género y el estado socioeconómico. Luego, toma nota de las proporciones de estos subgrupos en toda la población y luego muestra cada subgrupo en consecuencia.
- Luego, el investigador debe identificar las proporciones de estos subgrupos en la población; Esta misma proporción se aplicará en el proceso de muestreo.
- Finalmente, el investigador selecciona sujetos de los diversos subgrupos mientras se toma en cuenta las proporciones observadas en el paso anterior.
- El paso final asegura que la muestra sea representativa de toda la población. También permite al investigador estudiar rasgos y características que se destacan para cada subgrupo.
Puede parecer que este tipo de técnica de muestreo es totalmente representativa de la población. En algunos casos no lo es. Tenga en cuenta que solo los rasgos seleccionados de la población se tuvieron en cuenta al formar los subgrupos.
En el proceso de muestreo de estos subgrupos, otros rasgos en la muestra pueden estar sobrerrepresentados. En un estudio que considera el género, el estado socioeconómico y la religión como base de los subgrupos, la muestra final puede tener una representación sesgada de edad, raza, logro educativo, estado civil y mucho más.
¿Qué quiere decir no probabilistico?
Normalmente se cree que las relaciones causales son características objetivas del
mundo. Si van a ser capturados en términos de teoría de probabilidad, entonces
Las asignaciones de probabilidad deben representar alguna característica objetiva del
mundo. Hay una serie de intentos de interpretar las probabilidades.
Objetivamente, el más prominente es la frecuencia
interpretaciones e interpretaciones de propensión. La mayoría
Los defensores de las teorías probabilísticas de la causalidad han entendido
probabilidades en una de estas dos formas. Las excepciones notables son los supuestos
(1970), quien toma la probabilidad de ser una característica de un modelo de
teoria cientifica; y Skyrms (1980), que entiende el relevante
probabilidades de ser las probabilidades subjetivas de cierto tipo de
Agente racional.
Es común distinguir entre general o
causalidad de nivel de tipo, por un lado, y singular,
causalidad de nivel de token o real, en el otro. Este
La entrada adopta los términos causalidad general y
causalidad. Las afirmaciones causales generalmente tienen la estructura
«C causa E». C y E son los
relata de la afirmación causal; Discutiremos Relata causal en
Más detalles en la siguiente sección. Causalidad general y real
La causalidad a menudo se distingue por su relata. General
afirmaciones causales, tal «fumar causa cáncer de pulmón» típicamente
no se refieren a individuos, lugares o tiempos particulares, sino solo a
Tipos de eventos o propiedades. Afirmaciones causales singulares, como
«El fuerte tabaquismo de Jill durante la década de 2000 la hizo
desarrollar cáncer de pulmón ”, generalmente hace referencia a particular
individuos, lugares y tiempos. Sin embargo, esta es una guía imperfecta;
Por ejemplo, algunas teorías de la causalidad general se discutirán a continuación
Tomemos que su relata causal sea indexada por el tiempo.
Una distinción relacionada es que la causalidad general se refiere a un
Se trata de una gama completa de posibilidades, mientras que la causalidad real
con cómo se desarrollan los eventos en un caso específico. Como mínimo, en
Reclamaciones de causalidad real, las funciones de «causa» como un éxito
verbo. El reclamo «Jill está pesado durante la década de 2000
la causó desarrollar cáncer de pulmón ”implica que Jill fumó
En gran medida durante la década de 2000 y que desarrolló cáncer de pulmón.
Las teorías que se discutirán en las secciones
2
y
3
a continuación se refiere principalmente a la causalidad general, mientras
Sección 4
discute las teorías de la causalidad real.
Se han propuesto varios candidatos diferentes para el relata de
Relaciones causales. Los relatos de las relaciones causales reales son a menudo
tomados como eventos (no para confundirse con los eventos en el
sentido puramente técnico), aunque algunos autores (por ejemplo, Mellor 2004)
argumenta que son hechos. La relata de causal general
Las relaciones a menudo se consideran propiedades o
Tipos de eventos. Para fines de definición,
Los eventos se referirán a la relata de la causalidad real, y
Los factores se referirán a la relata de la causalidad general. Estas
Los términos no tienen la intención de implicar un compromiso con ninguna visión particular sobre
La naturaleza de la relata causal.
¿Cuándo es probabilistico y no probabilistico?
Algunos investigadores de investigación afirman que las encuestas telefónicas están «muertas» y que deben ser reemplazadas por muestras que no son probables para los paneles en línea. En los últimos años, hemos observado una caída en las tasas de respuesta para muestras de RDD, con muchas encuestas de este tipo que informan tasas de respuesta constantemente inferiores al 10%.
De interés no es solo la pregunta relativa a la calidad de las encuestas telefónicas porcentuales de respuesta de bajo, sino que incluso si y cuando los campeones no probabilísticos, como los obtenidos a través de Internet del panel, podrían servir como sustitutos o alternativas factibles y confiables.
Para reducir las distorsiones en muestras no probabilísticas, la industria de investigación de encuestas en línea ha desarrollado varios métodos, que incluyen:
- Raspador
- Modelado de la propensión: un modelo de regresión logística está creado para «predire» la probabilidad de pertenecer a una muestra en comparación con otra. Por lo tanto, las muestras no probabilísticas pueden ser reflexivas utilizando la inversa de la probabilidad esperada derivada de estos modelos de propensión.
- Combinación de las muestras: es una técnica en la que una muestra probabilística se usa como estándar de oro y los panelistas en línea no nacidos se combinan en una por una en función de un número especificado de variables.
A diferencia del método de propensión, la combinación de la muestra no es una técnica de ponderación explícita, sino un método que esencialmente trata de equilibrar una muestra no probabilística con una muestra probabilística basada en variables objetivo.
¿Qué es el muestreo no probabilístico ejemplos?
- Rápido y práctico
Como regla general, las muestras no probabilísticas se pueden inventar rápidamente, lo que le permite lanzar, ejecutar y terminar la investigación en tiempos más cortos. - Asequible
La realización de dicha investigación generalmente lleva solo unas pocas horas a un entrevistador. Además, como las muestras no probabilísticas generalmente no se dispersan geográficamente, los costos de viaje de los investigadores son, por lo tanto, bajos. En el caso de los paneles web o el enfoque participativo, no es necesario ningún entrevistador y no es necesario el monitoreo de no respuestas ni menos exigentes. - Reduce la carga de respuesta
En el caso del muestreo de participación voluntaria y el enfoque participativo, los propios encuestados se ofrecen como voluntarios para participar en las encuestas sin haber sido preguntado personalmente.
- Rápido y práctico
Como regla general, las muestras no probabilísticas se pueden inventar rápidamente, lo que le permite lanzar, ejecutar y terminar la investigación en tiempos más cortos. - Asequible
La realización de dicha investigación generalmente lleva solo unas pocas horas a un entrevistador. Además, como las muestras no probabilísticas generalmente no se dispersan geográficamente, los costos de viaje de los investigadores son, por lo tanto, bajos. En el caso de los paneles web o el enfoque participativo, no es necesario ningún entrevistador y no es necesario el monitoreo de no respuestas ni menos exigentes. - Reduce la carga de respuesta
En el caso del muestreo de participación voluntaria y el enfoque participativo, los propios encuestados se ofrecen como voluntarios para participar en las encuestas sin haber sido preguntado personalmente.
Para hacer inferencias sobre la población, es necesario hacer hipótesis fuertes sobre la similitud entre la muestra y la población, incluso si los encuestados se comisionan. Debido al sesgo de selección presente en todas las muestras no probabilísticas, a menudo es peligroso hacer estas hipótesis. Cuando se trata de generalizar a toda la población, es preferible usar un muestreo probabilístico.
Como algunas unidades de la población pueden no tener posibilidades de ser incluidas en la muestra, el resultado es un sesgo de no cubierta. Por ejemplo, las personas que no tienen Internet en casa probablemente nunca serán seleccionadas para un panel web y pueden ser diferentes de aquellos que tienen Internet.
Es imposible determinar la probabilidad de que se seleccione una unidad de la población para la muestra, por lo que no se pueden calcular estimaciones confiables y estimaciones del error de muestreo.
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