Definición de Muestreo por conveniencia | Diccionario Economico
El muestreo por conveniencia es una técnica de recolección de datos en la que los elementos de la muestra se seleccionan según la facilidad y disponibilidad de acceso. No se sigue un proceso aleatorio o sistemático, lo que limita la representatividad de la muestra y puede generar sesgos en los resultados.
Es decir, el muestreo por conveniencia consiste en la selección de las personas más próximas a él en la muestra de un estudio estadístico. Esto reduce los costos de recopilación de datos y requiere menos esfuerzo.
Cabe señalar que el muestreo por conveniencia es un tipo de muestreo de improbabilidad, es decir, no todas las personas del público objetivo del estudio tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas en la muestra.
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 compuesta por mexicanos entre 50 y 60 años. En tanto, la muestra estará conformada por 2,000 adultos que cumplen con esta característica y son seleccionados de diferentes ciudades de México.
Ventajas y desventajas del muestreo por conveniencia
Los beneficios del muestreo conveniente incluyen:
- Este es un método económico ya que ahorra costos de recolección de datos.
- Te permite recopilar la información necesaria para el estudio en un menor tiempo en relación a otros tipos de muestreo.
- Esto es útil en caso de estudios iniciales o piloto. De esta manera, permite observar tendencias que luego pueden ser analizadas en trabajos más profundos o de mayor escala.
También entre las desventajas de esta técnica se pueden identificar:
- La muestra seleccionada puede estar lejos de ser representativa de la población objeto de estudio (vale la pena aclarar que la muestra no se supone que sea representativa en principio, el problema es que está lejos de serlo).
- Continuando con el punto anterior, una muestra no representativa puede llevar a conclusiones erróneas, es decir, los resultados pueden estar sesgados.
- Dados los resultados sesgados, no pueden generalizarse a toda la población. Por lo tanto, la fiabilidad del estudio es limitada.
Ejemplo
Un estudiante universitario de psicología quiere hacer una investigación sobre las relaciones entre padres e hijos entre las edades de 18 y 20 años. Para recopilar los datos que necesita, recurre a estudiantes de su propia universidad.
El investigador también contactó con otro centro de investigación cercano, donde pudo recolectar a más personas que podrían ser parte de su muestra.
En este caso, los resultados del estudio no pueden generalizarse a todo el país y, quizás, incluso a toda la ciudad. Sin embargo, esto es algo que el estudiante puede hacer con los recursos y el tiempo que tiene. Además, tu trabajo puede servir de base para otros trabajos más grandes que incluyan muchos más elementos en la muestra.
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