Métodos de Muestreo en Investigación: Probabilístico y No Probabilístico

Métodos de Muestreo No Probabilístico

  1. Muestreo por Conveniencia o Sin Norma

    Es el más simple, cómodo y económico. Consiste en seleccionar la muestra de acuerdo con la conveniencia del investigador, en función de su fácil disponibilidad o accesibilidad.

    • Se entrevista en un momento y lugar concretos a personas seleccionadas sin ningún criterio aleatorio o, a veces, se deja la participación a la propia voluntad del posible entrevistado.
    • Solo se utiliza en estudios exploratorios, para una primera aproximación al estudio, para generar ideas, para probar cuestionarios, etc.

  2. Muestreo por Juicio o Criterio (Discrecional, Subjetivo u Opinático)

    El investigador selecciona él mismo, o pide a un experto en el tema a estudiar que elija, según un criterio subjetivo, un conjunto de unidades que él piensa van a ser representativas de toda la población objeto de estudio.

    • Supone un bajo costo y es rápido de plantear, pero depende de la experiencia e imaginación del investigador.
    • Se utiliza principalmente en estudios experimentales o de prueba, o en estudios industriales para seleccionar a las personas de empresas que pueden proporcionar información.

  3. Muestreo por «Bola de Nieve»

    El entrevistador elige por criterio a los primeros elementos a entrevistar, a quienes, tras la entrevista, les solicita que identifiquen a otros individuos capaces de proporcionar información pertinente.

    • Este procedimiento secuencial es apropiado para poblaciones poco numerosas y muy especializadas, que presentan dificultades para su identificación.

  4. Muestreo por Cuotas

    Es muy utilizado. Su fundamento es lograr una estructura de la muestra similar a la de la población, para lo cual se establecen categorías en las características que se consideran relevantes, como aspectos demográficos, socioeconómicos, geográficos, de personalidad, estilos de vida o conducta comercial.

    • A continuación, se fijan unas cuotas de elementos a entrevistar para cada categoría, con lo que se asegura una estructura muestral similar a la de la población.
    • La decisión final sobre la elección del entrevistado es subjetiva del entrevistador.

  5. Muestreo por Rutas Aleatorias

    Se utiliza cuando se realizan encuestas personales en grandes ciudades, en el hogar del entrevistado.

    • El marco es un plano, en el que se elige un punto, al que se llama unidad de arranque.
    • A partir de él se van eligiendo viviendas de acuerdo con algún algoritmo determinado a priori y entrevistando a las personas que habitan cada vivienda seleccionada.
    • Los edificios se eligen usando una cifra fijada a priori que indica las unidades de los números de portales a entrevistar; y las plantas, viviendas y personas a partir de una tabla de selección aleatoria.

Métodos de Muestreo Probabilístico

  1. Muestreo Aleatorio Simple (MAS)

    Se denomina muestreo aleatorio simple al muestreo probabilístico que asocia la misma probabilidad de ser elegida a todas las posibles muestras de tamaño n.

    • Idea básica de este diseño muestral: Dar a todas las muestras la misma “importancia”, por lo que no es muy apropiado cuando los elementos de la población son muy heterogéneos.
    • Es muy aplicado por su relativa sencillez y facilidad para obtener muestras.
    • Se denomina con reemplazamiento o sin reemplazamiento, según que los individuos de la población puedan o no ser seleccionados en más de una ocasión.
      • Muestreo sin reemplazamiento: Las unidades no se devuelven a la población, por lo que la probabilidad de que salga un determinado elemento depende de las extracciones anteriores; es decir, se trata de una población finita.
      • Muestreo con reemplazamiento: Todas las unidades son devueltas a la población una vez analizadas y, por tanto, pueden volver a formar parte de otra muestra.
        • La población es inagotable, por lo que se puede considerar muestreo de poblaciones infinitas.
        • El resultado de la extracción de un determinado elemento de la muestra no depende de la extracción anterior.

  2. Muestreo Sistemático con Arranque Aleatorio

    Es un procedimiento apoyado en el anterior que permite simplificar el proceso de selección cuando el tamaño de la muestra es elevado.

    • Consiste en ordenar las unidades muestrales de forma aleatoria y en irlas seleccionando de k en k, tomando como origen una de ellas, que es seleccionada a su vez aleatoriamente.
    • Para operar se precisa un listado de los elementos, que habitualmente sigue algún criterio coincidente o no con el objeto de investigación, como el orden alfabético, domicilio, momento en que se produce un hecho, tamaño, entre otros.
    • Es sencillo, fácil de ejecutar y menos costoso que otros muestreos aleatorios; solo efectúa una selección al azar al principio y, a partir de ahí, el proceso es automático.

  3. Muestreo con Probabilidad Variable o Desigual

    El muestreo con probabilidad variable (o desigual) utiliza la información de una variable auxiliar zi, fuertemente correlacionada de forma positiva con la variable de estudio yi sobre todas las unidades del universo, para asignar a las unidades del universo diferentes probabilidades de ser elegidas.

    • El más frecuente en la práctica es el “muestreo con probabilidad proporcional al tamaño”, siendo el tamaño el valor de la variable auxiliar.
    • Se trata de un método de extracción de la muestra que pretende mejorar la eficiencia de los estimadores con respecto al MAS y al muestreo sistemático.

  4. Muestreo Estratificado

    Si el universo está compuesto por subuniversos llamados estratos, formados por elementos similares respecto a determinadas características, y el muestreo se realiza independientemente en cada estrato, el plan de muestreo se denomina muestreo estratificado.

    • Es habitual que los individuos tengan distinta probabilidad de ser elegidos según el estrato al que pertenezcan, porque la distribución de la población es asimétrica, siendo la selección muestral de cada estrato independiente de la realizada en otro.
    • Para seleccionar una muestra en este muestreo, se opera de la siguiente forma:
      1. Se identifican una o varias características o variables que se consideren relevantes para identificar estratos y que sean operativas.
      2. Estratificación: De acuerdo con las variables anteriores, se divide la población en estratos mutuamente exclusivos y colectivamente exhaustivos.
      3. Selección aleatoria de la muestra en cada estrato mediante un muestreo aleatorio simple: En estos casos, el muestreo estratificado se denomina muestreo estratificado aleatorio simple.
    • Ventajas
      • Produce estimaciones con menor error estándar y menor intervalo de confianza.
      • Evita muestras con valores extremos, ya que asegura una representación mínima de los diferentes estratos.
    • Inconvenientes
      • Dependencia de la variable de estratificación para lograr la eficacia.
      • Es más complejo.
      • Es más costoso.
      • Requiere mayor información (población y estrato).

  5. Muestreo por Conglomerados

    Existen situaciones donde las unidades elementales aparecen agrupadas de forma natural o artificial en grupos llamados “conglomerados”.

    • Cada conglomerado sería un subconjunto de elementos poblacionales en el que se cree a priori que se reproduce, a escala reducida, la heterogeneidad y diversidad de comportamiento que pueda existir en la población. Un conglomerado consta de elementos heterogéneos, tantos y en tanta diversidad como existan en la población, mientras que los distintos conglomerados son aproximadamente homogéneos entre sí.

  6. Muestreo por Etapas o Polietápico

    La muestra se selecciona en etapas sucesivas:

    1. En la primera etapa, el universo se divide en un número de unidades de primer nivel, de las que se extrae una muestra.
    2. En la segunda etapa, las unidades de primer nivel muestreadas en la primera se subdividen en unidades del segundo nivel, y de cada unidad de primer nivel de la muestra de la primera etapa se extrae una muestra de unidades de segundo nivel; y así sucesivamente en las restantes etapas.
    • El muestreo polietápico se suele adoptar en los siguientes casos:
      1. Cuando no se dispone del marco o listado de todas las unidades elementales del universo y su elaboración es laboriosa y costosa.
      2. Aun en el caso de que se disponga del marco de las unidades elementales del universo, cuando el costo de inspección y control en muestreos a gran escala es muy alto debido a gastos de viaje, identificación, tomas de contacto, etc.
      3. En investigaciones de mercado donde se selecciona un solo individuo de cada familia muestreada con el fin de evitar respuestas condicionadas y extender la muestra sobre un número mayor de familias, debido a que la homogeneidad de las respuestas de los miembros de una misma familia resta eficiencia a los estimadores para un tamaño de muestra total dado.