Muestreo

Cuando su población es grande, geográficamente dispersa o difícil de contactar, es necesario utilizar una muestra. Con el análisis estadístico, puedes utilizar datos de muestra para realizar estimaciones o probar hipótesis sobre datos de población.

El muestreo y la muestra

La muestra es un pequeño subgrupo de una población que representa a toda la población.

El muestreo es el proceso de selección de un grupo del que se recopilaran los datos de tu investigación.

Las muestras se utilizan para hacer inferencias sobre poblaciones. Es más fácil recopilar datos de las muestras que de una población entera porque son prácticas, rentables, convenientes y manejables.

1. Definir la unidad de análisis: Quién y dónde se realizará la recolección de los datos.

2. Establecer:

Criterios de selección: es decir semejanzas o características de la muestra o el caso, al estar definidas con claridad se podrá justificar su selección y además segmentar una muestra concreta y con validez.
Tamaño de la muestra: A más grande se puede producir mejores resultados y más precisos.

A tener en cuenta:

El sesgo de muestreo ocurre cuando algunos miembros de una población tienen sistemáticamente más probabilidades de ser seleccionados en una muestra que otros.

Razones para realizar el muestreo

Necesidad: a veces no es posible estudiar a toda la población debido a su tamaño o inaccesibilidad.
Practicidad: es más fácil y más eficiente recopilar datos de una muestra.
Rentabilidad: hay menos costos, tiempo desplazamientos, coordinación uso de equipos laboratorios, equipos e investigadores involucrados.
Capacidad de administración: almacenar y ejecutar análisis estadísticos en conjuntos de datos más pequeños es más fácil y confiable.

Los métodos de muestreo

Están clasificados en probabilísticos y no probabilísticos y dependen del tipo de información que deseas recopilar.

Muestra no probabilística

En ella las personas seleccionan con base en criterios no aleatorios y no todos las personas tienen la posibilidad de ser incluidas.

Este tipo de muestra es más fácil y económica, pero tiene un mayor riesgo de sesgo de muestreo. Eso significa que las inferencias que puede hacer sobre la población son más débiles que con las muestras probabilísticas, y sus conclusiones pueden ser más limitadas. Si utiliza una muestra no probabilística, debe intentar que sea lo más representativa posible de la población.

Las técnicas de muestreo no probabilístico se utilizan a menudo en investigaciones exploratorias y cualitativas. En este tipo de investigación, el objetivo no es probar una hipótesis sobre una población amplia, sino desarrollar una comprensión inicial de una población pequeña o poco investigada.

Ejemplos de tipos de muestra no probabilistica: muestreo de conveniencia, muestreo de respuesta voluntaria, muestreo intencional, muestreo de bola de nieve y muestreo por cuotas.

Más info: https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-no-probabilistico/

Muestreo probabilístico

En ella cada miembro de la población tiene la posibilidad de ser seleccionado. Se utiliza principalmente en investigación cuantitativa. Permite obtener resultados más representativos.

Estos son los principales tipos de muestra probabilística son muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo por conglomerados.