Definición de Muestreo no probabilístico | Diccionario Economico
El muestreo no probabilístico es una técnica de recolección de datos en la cual los elementos de la muestra no se seleccionan de manera aleatoria y cada individuo de la población no tiene la misma probabilidad de ser incluido en la muestra.
Es decir, este tipo de muestreo implica que el sociólogo o investigador no selecciona aleatoria y aleatoriamente de toda la población a los individuos que forman parte de la muestra sobre la que está trabajando.
Lo dicho en principio puede parecer inconsistente con lo que sería una investigación creíble. Sin embargo, como veremos en este artículo, existen circunstancias en las que se justifica el uso del muestreo no probabilístico.
Antes de continuar, aclararemos algunos conceptos. Primero, una muestra estadística, que es un subconjunto de los datos que pertenecen a una muestra más grande, a la que llamamos población. Este último incluye el número total de personas que tienen una característica común a ser investigada.
Por ejemplo, la población puede estar formada por españoles de entre 30 y 45 años. Por su parte, la muestra estará formada por 1.000 adultos que cumplan esta característica y que sean seleccionados en diferentes ciudades de España.
Tipos de muestreo de improbabilidad
Entre los tipos de muestreo de improbabilidad, se puede señalar
- Por comodidad: En este caso, el investigador elige a aquellas personas más cercanas a él o más accesibles. Ejemplo: Un profesor universitario está realizando una investigación entre los estudiantes de la universidad donde enseña.
- en cuotas: En este caso se realiza un muestreo de improbabilidad ya que se busca satisfacer una determinada condición. Por ejemplo, que el 50% de la muestra sean hombres y el 50% restante sean mujeres.
- Discrecional, obstinado o deliberado: El investigador, a su juicio, elige un grupo de personas que considera adecuadas para la investigación. Por ejemplo, si se quiere realizar una encuesta a los médicos que trabajan en un hospital, el investigador puede seleccionar a los que considere más adecuados, porque confía en su criterio.
- Bola de nieve: En este caso, suele referirse al estudio de un grupo de personas con características muy específicas e inusuales, o cuando no se dispone de la información especificada. Luego, el investigador, al encontrarse con personas con la característica deseada, les pide que nombren a otras personas con las mismas características. Por ejemplo, esto puede suceder cuando se investiga una enfermedad rara.
- al azar o al azar: El investigador selecciona, sin juicio previo, a los individuos que formarán parte de la muestra. Por ejemplo, esto sucede a menudo cuando se realizan encuestas en las calles. El sociólogo llega en un momento y lugar determinado de la ciudad y hace preguntas a la gente que pasa, y ellos acceden a responder. No toda la población objetivo tiene la misma probabilidad de caminar por esa calle y, además, de encontrarse con el sociólogo.
Ventajas y desventajas del muestreo de baja probabilidad
Entre las ventajas del muestreo de improbabilidad se encuentran:
- Esto es menos costoso y lleva menos tiempo, ya que el investigador puede elegir elementos que estén fácilmente disponibles.
- Es posible controlar las características de la muestra, como explicamos en el muestreo por cuotas.
- Es ideal para estudiar poblaciones con características inusuales o datos sensibles. Por ejemplo, personas que son ilegales en un país extranjero. También se utiliza para estudios piloto o nos permite conocer en términos generales las características de la población.
Sin embargo, existen algunos inconvenientes en este tipo de muestreo:
- La selección de sujetos, especialmente en el caso del muestreo aleatorio, puede verse afectada por el sesgo del investigador. Esto significaría que los datos no son del todo fiables.
- Nuevamente, esto no siempre garantiza una representación adecuada del grupo objetivo, especialmente si la elección es discrecional.
- Los resultados, dados los puntos mencionados anteriormente, no suelen ser del todo exactos.
Ejemplo
Su objetivo es realizar investigaciones sobre jóvenes estudiantes universitarios en Italia. Los investigadores eligen cuatro universidades del país, de diferentes ciudades, y seleccionan de ellas a los estudiantes que estén interesados en participar en el estudio.
En este caso, se trata de una muestra no probabilística, ya que no se considera toda la población de las universidades italianas, aunque es el público objetivo del análisis.
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