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.
El muestreo de cuotas es el equivalente no probabilidad del muestreo aleatorio estratificado. Al igual que el muestreo aleatorio estratificado, la población se divide primero en estratos. Para un tamaño de muestra fijo N, se determina el NH requerido en cada estrato para la estratificación proporcional. Se establece una cuota para cada estrato de observaciones de NH, y el investigador continúa muestras hasta que se llena la cuota para cada estrato. Por ejemplo, si se sabe que una población es del 70% de hombres y el 30% de mujeres, una encuesta de 100 personas que usan muestreo de cuotas aseguraría que 70 de las entrevistas fueran con hombres y 30 con mujeres. Los sujetos para las entrevistas se seleccionan en función de la comodidad y el juicio del entrevistador.
¿Qué es un muestreo no probabilístico ventajas y desventajas?
El muestreo de conveniencia puede no darle los resultados más precisos. También tiene muchos otros inconvenientes. Estos son:
- El muestreo de conveniencia a veces da resultados sesgados. En el ejemplo de satisfacción de los empleados, puede terminar teniendo resultados por encima o subrepresentados. Los empleados que se ofrecen como voluntarios para responder pueden ser los que guardan rencor contra la compañía y pueden no representar la verdadera imagen de lo que los empleados de esa compañía realmente piensan al respecto.
- La muestra en sí o los resultados de la encuesta no se pueden aplicar a toda la población. En otras palabras, el muestreo de conveniencia deja a los investigadores incapaces de generalizar los resultados. Esta es la razón por la que a veces se le prohíbe utilizar el muestreo de conveniencia en disertaciones.
- Los errores de muestreo son demasiados. Los participantes pueden ser sesgados o pueden pertenecer solo a una parte particular de toda la población, etc. Todo esto pone los resultados de la investigación en grave peligro.
Hay varias formas de analizar los datos de muestreo de conveniencia. Puede usar cualquier método de su elección. Pero, los resultados no siempre se pueden replicar o aplicar a toda una población.
Para obtener resultados algo precisos, debe tomar más y más muestras. Si es posible, repita la encuesta. Asegúrese de validar cruzados al menos la mitad de los datos cuando esté utilizando grandes muestras. Si es posible, use el muestreo de probabilidad junto con el muestreo de conveniencia.
Es mejor usar el muestreo de probabilidad, ya que es más preciso, pero cuando el único recurso que tiene es utilizar el muestreo de conveniencia, use los hacks mencionados anteriormente para reducir los sesgos hasta cierto punto.
¿Cuando un muestreo es no probabilistico?
- Estudie con grupos de prueba y control que están expuestos a diferentes condiciones.
- Estudio con grupos de prueba y control utilizando una estrategia de selección pareada
- Estudie con un solo grupo, experimentalmente.
- Un estudio con un plan mixto (factorial): todos los grupos se ponen en diferentes condiciones.
- probabilísticamente
- improbabilidad
- Muestreo de probabilidad simple:
- Renovación simple. El uso de dicha muestra se basa en el supuesto de que es probable que cada encuestado se incluya en la muestra. Según la lista de población general, los mapas se crean con el número de encuestados. Se colocan en una pila, se mezclan, y una tarjeta se saca por casualidad, se anota un número y luego se cubre. Además, el procedimiento se repite con tanta frecuencia como el tamaño de la muestra que necesitamos. Menos: repetición de unidades de selección.
El procedimiento para la formación de una muestra aleatoria simple incluye los siguientes pasos:
1) Es necesario mantener una lista completa de miembros de la población general y numerar esta lista. Tal lista, recuerdan, se conoce como un marco de muestra;
2) determinar el tamaño de la muestra esperado, es decir, el número esperado de encuestados;
3) Extraiga tantos números de la tabla de números aleatorios como necesitamos unidades de muestra. Si la muestra incluirá 100 personas, se eliminarán 100 números aleatorios de la tabla. Estos números aleatorios pueden ser generados por un programa de computadora.
4) Seleccione las observaciones de la lista básica cuyos números corresponden a los números aleatorios escritos
¿Qué elementos corresponden al muestreo no probabilístico?
AGRADECIMIENTOS
Varios individuos más allá de los miembros del grupo de trabajo hicieron importantes contribuciones a este informe al proporcionar revisión y retroalimentación en todo momento. Incluyen:
Robert Boruch, The Wharton School of the University of Pennsylvania
Mario Callegaro, Google
Mitch Eggers, Global Market Insite
David P. Fan, Universidad de Minnesota
Linda Piekarski, Survey Sampling International
George Terhanian, Toluna
Jan Werner, Jan Werner Procesamiento de datos
Clifford Young, ipsos
RESUMEN EJECUTIVO
Los investigadores de la encuesta realizan estudios rutinariamente que utilizan diferentes métodos de recopilación de datos e inferencia. Durante los últimos 60 años, la mayoría ha utilizado un marco de muestreo de probabilidad. Más recientemente, las preocupaciones sobre la cobertura y la falta de respuesta junto con los crecientes costos, han llevado a algunos a preguntarse si los métodos de muestreo no probabilidad podrían ser una alternativa aceptable, al menos en algunas condiciones.
Existe una amplia gama de diseños de no probabilidad que incluyen estudios de casos y controles, ensayos clínicos, diseños de investigación de evaluación, encuestas de intercepción y paneles de opción, por nombrar algunos. En términos generales, estos diseños no han sido explorados en detalle por investigadores de encuestas a pesar de que se usan con frecuencia en otros campos de investigación aplicados.
En el otoño de 2011, el Consejo Ejecutivo de Aapor designó un grupo de trabajo «para examinar las condiciones bajo las cuales varios diseños de encuestas que no utilizan muestras de probabilidad aún podrían ser útiles para hacer inferencias a una población más grande». Una característica clave de la inferencia estadística es que requiere una base teórica y un conjunto explícito de supuestos para hacer las estimaciones y juzgar la precisión de esas estimaciones. Consideramos métodos para recopilar datos y producir estimaciones sin una base teórica como no apropiada para hacer inferencias estadísticas.
En este informe, hemos examinado las fortalezas y debilidades de varios métodos de no probabilidad, considerando la evidencia teórica y, en cierta medida, empírica. No afirmamos haber producido un estudio exhaustivo de todos los métodos posibles o examinado completamente toda la literatura sobre cualquiera de ellos. Sin embargo, creemos que al menos hemos identificado los métodos más destacados y los examinamos de una manera equilibrada y objetiva.
Artículos Relacionados:
- El muestreo probabilístico tiene muchas ventajas sobre otros métodos de muestreo, pero también tiene algunas desventajas.
- ¿Qué es el muestreo no probabilistico y cuáles son sus ventajas?
- Ventajas del muestreo no probabilistico: guía completa
- ¿Cuál es la diferencia entre muestreo probabilístico y no probabilístico?
