Tipos de Muestreo (Torres-Castro, 2008; García-Nogales, 2011 )

Tipos de Muestreo (Torres-Castro, 2008; García-Nogales, 2011 )

1. II. No-Probabilístico:Procedimiento de selección de una muestra sin utilizar ningún mecanismo probabilístico.Este tipo de muestreo suele aplicarse a menudo, cuando el presupuesto de la encuesta es muy bajo y siempre que en caso de equivocación las consecuencias no sean demasiado graves

   • Por Cuotas. Se establecen estratos de la población, y se determina el número de individuos a seleccionar en cada uno de ellos y posteriormente se eligen intencionadamente individuos para completar las cuotas establecidas.
   • Muestreo por Conveniencia o Incidental. Los individuos se seleccionan de forma deliberada es decir los que convienen al investigador para la muestra. Los criterios de elección suelen basarse generalmente en el conocimiento teórico sobre el tema objeto de estudio.
   • Muestreo de bola de nieve (o muestreo por referidos): se realiza sobre poblaciones donde no se conoce a sus individuos o es muy difícil acceder a ellos. Se llama muestreo de bola de nieve porque cada sujeto estudiado propone a otros, produciendo un efecto acumulativo parecido a una bola de nieve.
   • Muestreo Casual o Accidental. los individuos son elegidos de manera casual, sin ningún juicio previo. Las personas que realizan el estudio eligen un lugar o un medio, y desde ahí realizan el estudio a los individuos de la población que accidentalmente se encuentren a su disposición.
   • Muestreo Discrecional. La selección de los individuos de la muestra es realizada por un experto que indica al investigador qué individuos de la población son los que más pueden contribuir al estudio. Este muestreo es adecuado si dentro de la población que queremos estudiar, existen individuos que queremos estén en la muestra y podrían no estar en ella, por utilizar un método totalmente aleatorio o de conveniencia

2. I. Probabilístico: se basa en el principio de equiprobabilidad, es decir, (1)Todos los elementos de la población tienen una probabilidad mayor de cero de ser seleccionados en la muestra (2) Este tipo de muestreo asigna a cada unidad de la población una probabilidad de ser elegida en la muestra. Además, esto nos permite asignar a cada muestra posible una probabilidad conocida de ser seleccionada. La información obtenida a partir de la muestra permite inferir las propiedades o características de toda la población cometiendo un error medible y acotado

   • Si se selecciona un tamaño se muestra n de una poblacipon de tamaño N, de tal manera que cada muestra de la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionada el procedimiento de muestreo se denomina Aleatorio Simple
     • Sin Remplazo después de que un elemento se selecciona del marco de la muestra, se retira de la población y no regresa a la base del muestreo
     • Con Remplazo después de que el elemento se selecciona del marco de la muestra se regresa a la población y puede ser elegible de nuevo
   • Muestreo Aleatorio Sistemático. Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i empleado como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.
   • Muestreo Aleatorio Estratificado. En este muestreo probabilístico se divide a la población en subclases o estratos. La estratificación se basa en los atributos o características de interés de la población para el estudio y cada elemento de la población pertenece a un sólo estrato (Se hacen clusters)*. Para repartir la muestra entre los estratos Pueden establecerse muchas técnicas(afijaciones), pero las más importantes son: la afijación uniforme, la afijación proporcional, la afijación de varianza mínima y la afijación óptima.
     • Técnicas de afijación: . -Fijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales. -Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato. -Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación. -Afijación de mínima varianza o afijación de Neyman: consiste en determinar los valores de nh (número de unidades que se extraen del estrato h-esimo para la muestra) de forma que para un tamaño de muestra fijo igual a n la varianza de los estimadores sea mínima.
   • Muestreo Conglomerados. El muestreo aleatorio por conglomerados se utiliza cuando las unidades de la población presentan alguna forma de agrupamiento, que permite elegir grupos en lugar de individuos. De esta forma, el acceso a la muestra queda facilitado considerablemente, al quedar reunidos en una serie de grupos los individuos que la constituyen. Al realizar el muestreo, seleccionaríamos aleatoriamente una serie de grupos o conglomenrados, tratando de reunir el número total de individuos que pretendemos incluir en la muestra.

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