Saltar al contenido

Tipos De Muestra No Probabilistica

Partiendo de una pequeña cantidad de individuos que cumplen los requisitos precisos, servirán como localizadores de otros con características análogas. Este procedimiento tiene la ventaja de simplificar la recolección de información muestral. En este caso se empieza dividiendo el número total de sujetos u observaciones que constituyen la población entre el que se desea emplear para la muestra. Posteriormente se escoge un número a la suerte de entre los primeros y se va sumando de manera incesante este valor; los elementos elegidos pasarán a ser parte de la exhibe. Se escogen los elementos en todos y cada estrato o grupo por métodos no probabilísticos. Por poner un ejemplo, podríamos seleccionar los elementos de la exhibe de nuestra ciudad pues resulta mucho más cómodo, o de un conjunto de voluntarios, etcétera.

Se puede utilizar cuando es realmente difícil la aleatorización, como cuando la población es prácticamente ilimitada. Implica menos tiempo, ya que se conoce al individuo que formará parte de la exhibe. Donde no todos y cada uno de los individuos a investigar, tienen exactamente las mismas oportunidades de selección.

Muestreo Aleatorio Fácil

En esta clase de muestreo, el estudioso le pide al primer sujeto que identifique a otro sujeto potencial que también cumpla con los criterios de la investigación. La desventaja de utilizar una muestra de bola de nieve es que difícilmente sea representativa de la población. En este género de toma de muestras, los sujetos son seleccionados para formar parte de la exhibe con un propósito específico. Con el muestreo discrecional, el estudioso cree que algunos sujetos son mucho más correctos para la investigación que otros. Al escoger una muestra en un muestreo no probabilístico, los estudiosos deben llevar cuidado con los reclutas que logren distorsionar los datos.

El muestreo no probabilístico se utiliza donde es imposible extraer un muestreo de probabilidad aleatorio gracias a consideraciones de tiempo o valor. El primer procedimiento funciona mejor cuanto más homogénea es la población respecto del estrato, aunque mucho más diferentes son estos entre sí. Los conglomerados tienen que presentar toda la variabilidad, si bien han de ser muy similares entre sí. Para realizar este tipo de muestreo, y en ciertas ocasiones, es muy útil la extracción de números al azar a través de ordenadores, calculadoras o tablas construidas al efecto. Por servirnos de un ejemplo, imaginemos que se quiere realizar un estudio de los integrantes de una secta secreta. De comienzo, no se conoce a los miembros de la secta, no se conoce a todos los sujetos y estos tendrán probabilidad cero de estar en la exhibe.

Muestreo Discrecional

Por servirnos de un ejemplo, este género de muestreo se puede emplear para realizar indagaciones que implican una patología particular en pacientes o quizás una patología extraña también. Los investigadores tienen la posibilidad de buscar ayuda de la gente enfermas a fin de que estos refieran a otros que sufran de la misma dolencia y con esto conformar una muestra subjetiva para hacer el estudio. El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo en la que el estudioso selecciona muestras basadas en un juicio subjetivo en vez de hacer la selección al azar. Los muestreos no probabilísticos usan criterios con un bajo nivel de sistematización que intentan garantizar que la muestra tenga un cierto grado de representatividad. Este género de muestreos se emplean primordialmente en el momento en que es imposible hacer otros de tipo aleatorio, lo que es muy habitual a causa del elevado coste de los métodos de control. Muestreo o selección de la exhibe a utilizar para el estudio tiene como finalidad que la exhibe sea lo suficientemente representativa y que sepamos sus características para lograr investigar la información que obtenemos.