Muestreo probabilístico vs. Muestreo no probabilístico: ¿Cuál es la diferencia?

Los investigadores utilizan diferentes métodos de muestreo dependiendo de si su investigación es cualitativa o cuantitativa y de los resultados que esperan obtener. El muestreo probabilístico y el no probabilístico son las dos categorías esenciales de muestreo. Entender cuándo hay que utilizar un método de muestreo concreto puede ayudarle en su propia investigación o a la hora de evaluar los resultados de un estudio. En este artículo, definimos el muestreo probabilístico y el no probabilístico, revisamos varios métodos de muestreo para ambas categorías y discutimos las diferencias entre ambas.

¿Qué es una muestra aleatoria simple?

¿Qué es el muestreo probabilístico?

El muestreo probabilístico es un tipo de muestreo que garantiza que cada sujeto de un estudio tenga la misma probabilidad de ser seleccionado. El objetivo del muestreo probabilístico es obtener una muestra que sea representativa de la población en general para poder generalizar los resultados del estudio a un grupo mayor de personas.

El muestreo probabilístico es útil en la investigación cuantitativa que utiliza el análisis estadístico para obtener resultados generalizados para una población de interés. Para que sea generalizable, los investigadores seleccionan a las personas para un estudio al azar de una población mayor cuando utilizan el muestreo probabilístico.

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Métodos de muestreo probabilístico

El muestreo probabilístico tiene más probabilidades de producir datos objetivos e imparciales. A continuación, le presentamos algunos métodos de muestreo probabilístico para que considere su aplicación en sus procesos de investigación actuales:

Muestreo aleatorio simple

Al utilizar el muestreo aleatorio simple, los investigadores asignan un número a cada miembro de la población. Utilizando un generador de números aleatorios u otra técnica de selección aleatoria, seleccionan el número deseado de participantes de toda la población. Esto les permite crear su muestra sin dividir la población en categorías o según criterios específicos. El muestreo aleatorio simple es una forma eficaz de seleccionar una muestra representativa de una población mayor. Ofrece una representación no sesgada de una población porque el método de selección de los participantes es totalmente aleatorio.

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Muestreo aleatorio estratificado

El muestreo aleatorio estratificado consiste en dividir la población en diferentes subgrupos proporcionalmente por categorías como el color del pelo o el color de los ojos y luego tomar una única muestra aleatoria de cada subgrupo. El muestreo aleatorio estratificado le ayuda a asegurarse de que está representando proporcionalmente toda la muestra y los subgrupos importantes de la población. El muestreo aleatorio estratificado puede tener una mayor precisión estadística que una muestra aleatoria simple porque se tienen en cuenta subgrupos específicos.

Muestreo por conglomerados

Similar al muestreo aleatorio estratificado, en el muestreo por conglomerados los investigadores dividen la población total en subgrupos. Sin embargo, difiere del muestreo aleatorio estratificado porque, en lugar de seleccionar miembros de grupos organizados categóricamente, los investigadores eligen subgrupos enteros de personas no organizadas para que sean los participantes. Como los subgrupos no son categóricos, esto significa que los investigadores los componen al azar. A continuación, los investigadores seleccionan subgrupos enteros como participantes del estudio. Las personas de los subgrupos que no fueron seleccionadas no son participantes del estudio.

¿Qué es el muestreo no probabilístico?

El muestreo no probabilístico es una categoría de muestreo utilizada en la investigación cualitativa. Un muestreo no probabilístico incluye procesos deliberados no aleatorios para seleccionar a los participantes de un estudio. Los resultados no suelen utilizarse para crear generalizaciones sobre un grupo concreto.

Por el contrario, el muestreo no probabilístico implica la selección intencionada de determinados participantes con el fin de recopilar información sobre los miembros de un grupo específico o sobre personas con conocimientos específicos en un área concreta. El muestreo no probabilístico es útil en condiciones en las que no se puede acceder a toda una población para realizar un muestreo aleatorio o si los investigadores están interesados en participantes que tienen un área determinada de conocimiento o experiencia.

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Métodos de muestreo no probabilístico

El muestreo no probabilístico puede ser útil cuando se buscan ideas o se recogen opiniones del público sobre un tema. Algunos métodos de muestreo no probabilístico son

Muestreo intencionado

Los investigadores que tienen un propósito definitivo en mente y buscan grupos específicos predefinidos pueden utilizar el muestreo intencional. Los investigadores de mercado suelen utilizar el muestreo intencional para recibir aportaciones y comentarios de una población específica sobre un servicio o producto concreto. El muestreo intencional puede ser útil cuando la proporcionalidad no es una preocupación y se espera llegar rápidamente a una muestra específica de una población.

Muestreo de bola de nieve

En el muestreo de bola de nieve, usted confía en que los participantes en su estudio le pongan en contacto con otros posibles participantes. Puede empezar con una o varias personas que cumplan los criterios de su estudio y pedirles que le pongan en contacto con otras personas que conozcan y que también puedan cumplir los criterios. Este es un método especialmente útil si se trata de un muestreo de población y resulta difícil encontrar o contactar con posibles participantes. Los etnógrafos y otros científicos sociales pueden utilizar este método cuando estudian poblaciones reclusas o inaccesibles por otros motivos.

Muestreo de heterogeneidad

Puede utilizar el muestreo de heterogeneidad cuando le interese representar múltiples puntos de vista u opiniones sin necesidad de representar las opiniones proporcionalmente según la población. Esto es útil cuando le interesa obtener un amplio espectro de opiniones o ideas y el énfasis está en crear un conjunto diverso de resultados. Considere la posibilidad de considerar este método como una forma de muestreo de ideas en lugar de un muestreo de población, en el que su objetivo es acumular el mayor número de alternativas posible.

Muestreo por cuotas proporcional

El muestreo por cuotas proporcionales consiste en seleccionar a los participantes en función de una cuota fija, lo que significa que todos los participantes presentan unas características específicas y toda su población de muestra suma una determinada proporción en función de estas características.

Por ejemplo, si quiere encuestar a hombres y mujeres, pero sabe que su población está formada por un 20% de hombres y un 80% de mujeres, seleccione a los participantes hasta conseguir esta misma proporción de hombres y mujeres en su muestra. Si el total de participantes que desea es de 100 personas y ya tiene 80 mujeres, puede seguir buscando 20 hombres. Incluso si aparecen candidatas viables en su estudio, puede seguir buscando participantes que sean hombres para alcanzar la cuota deseada.

Muestreo de conveniencia

Los investigadores crean una muestra de conveniencia seleccionando a personas fácilmente accesibles y dispuestas a participar en el estudio. Se trata de una buena forma de reunir los datos iniciales para un estudio y puede requerir menos esfuerzo que otros métodos de muestreo. Considere la posibilidad de utilizar una muestra de conveniencia si desea recabar opiniones sobre un tema concreto y dispone de una cantidad limitada de tiempo o recursos.

Muestreo de voluntarios

Al igual que el muestreo de conveniencia, el muestreo voluntario incluye a participantes que son accesibles para los investigadores. A diferencia del muestreo de conveniencia, los investigadores no buscan a los participantes, sino que éstos se ofrecen como voluntarios para formar parte del estudio. Un ejemplo de muestreo voluntario son las personas que responden a una encuesta en línea o a un folleto publicado en un tablón de anuncios. El muestreo de voluntarios puede producir resultados sesgados, ya que es más probable que ciertas personas se ofrezcan como voluntarias que otras, pero puede ser un método útil cuando los investigadores están interesados en recoger ideas.

Muestreo probabilístico frente a muestreo no probabilístico

Aunque puede utilizar el muestreo probabilístico y el no probabilístico al realizar un estudio, es importante entender en qué se diferencian estas dos categorías. Algunas de sus principales diferencias son:

  • Utilización en la investigación cualitativa o cuantitativa: Los investigadores suelen utilizar el muestreo probabilístico en la investigación cuantitativa porque es más preciso desde el punto de vista estadístico y el muestreo no probabilístico en la investigación cualitativa porque pueden utilizarlo para generar ideas o recibir los comentarios y opiniones de los participantes.
  • Aleatoriedad: Los investigadores encuentran participantes para una muestra probabilística al azar, de modo que todos los miembros de una población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para el estudio. Por otro lado, los investigadores buscan deliberadamente participantes para una muestra no probabilística.
  • Relación con la hipótesis: En el muestreo probabilístico, el objetivo del estudio es poner a prueba una hipótesis predeterminada, mientras que en el muestreo no probabilístico, los investigadores generan la hipótesis después de recoger los datos de los participantes.

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