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• Luna Perdomo

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TIPOS DE MUESTREO: Concepto Muestreo aleatorio simple: En un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo y a cada posible muestra de un tamaño determinado, la misma probabilidad de ser seleccionado.

Muestreo aleatorio sistemático: El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico donde se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado.

CARACTERISTICAS  Cada uno de los elementos que forman parte de la población objetivo, tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para formar parte de la muestra.  De igual forma, cada muestra de tamaño determinado, tiene la misma oportunidad de ser seleccionada.  Es común para muestras de tamaño reducido.  Su aplicación es prácticamente imposible en los casos cuando la muestra sea de gran tamaño. 

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Cada uno de los elementos que forman parte de la población objetivo, tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para formar parte de la muestra. De igual forma, cada muestra de tamaño determinado, tiene la misma oportunidad de ser seleccionada. Es común para muestras de tamaño reducido. Su aplicación es prácticamente imposible en los casos cuando la muestra sea de gran tamaño.

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PROCEDIMIENTO Definir la población objetivo del estudio. Identificar o desarrollar el marco de muestreo de la población objetivo. Evaluar el marco del muestreo. Realizar los ajustes que sean necesarios en el marco del muestreo. Asignar un número para identificar cada elemento que se va a considerar. Determinar el tamaño de la muestra con el cual se va a trabajar. Seleccionar de la población, al azar, la cantidad de elementos específicos para completar la muestra.

De forma concreta, el proceso que seguiríamos en un muestreo sistemático sería el siguiente: 1. Elaboramos una lista ordenada de los N individuos de la población, lo que sería el marco muestral. 2. Dividimos el marco muestral en n fragmentos, donde n es el tamaño de muestra que deseamos. El tamaño de estos fragmentos será: K=N/n, donde K recibe el nombre de intervalo o coeficiente de elevación. 3. Número de inicio: obtenemos un número aleatorio entero A, menor o igual al intervalo. Este número corresponderá al primer sujeto que seleccionaremos para la muestra dentro del primer fragmento en que hemos dividido la población. 4. Selección de los n-1 individuos restantes: Seleccionamos los siguientes individuos a partir del individuo seleccionado aleatoriamente, mediante una sucesión aritmética, seleccionando a los individuos del resto de fragmentos en que hemos dividido la muestra que ocupan la misma posición que el sujeto inicial. Esto equivale a decir que seleccionaremos los individuos:

EJEMPLO

Muestreo aleatorio estratificado: El muestreo estratificado es una técnica de muestreo probabilístico en donde el investigador divide a toda la población en diferentes subgrupos o estratos. Luego, selecciona aleatoriamente a los sujetos finales de los diferentes estratos en forma proporcional.

Es relativamente habitual definir estratos de acuerdo a algunas variables características de la población como son la edad, sexo, clase social o región geográfica. Estas variables permiten dividir fácilmente la muestra en grupos mutuamente excluyentes y con bastante frecuencia, permiten discriminar comportamientos diferentes dentro de la población

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Definir la población (total) objetivo Elegir las variables de estratificación y cuántos estratos existirán. Identifica cada elemento de la población y asigna un identificador único. Cada elemento de la población debe pertenecer a un único estrato. Determina el tamaño de cada estrato (se explica en la siguiente sección) Se seleccionan al azar los elementos de cada estrato hasta obtener el número específico definido para cada estrato  Se divide la población  Se selecciona a azar número de conglomerados que desee  Toma una muestra aleatoria simple de una de los elementos conglomerados

Muestreo aleatorio por conglomerado Es una técnica que aprovecha la existencia de grupos o conglomerados en la población que representa correctamente el total de la población en relación a la característica que queremos medir.

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Se denomina de etapas múltiples Utiliza poblaciones grandes y dispersas No se dispone de un listado Se seleccionan conglomerados que están agrupados

Muestreo A Juicio: Es un tipo de muestreo no probabilístico. Esta muestra se basa en la experiencia de la persona encargada de la muestra

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Tipo de muestreo no aleatorio No logra medir el erros del muestreo No proporciona certeza

El investigador selecciona a los individuos a través de su criterio profesional

Muestreo por conveniencia: Es una técnica de muestreo no probabilístico y no aleatorio para crear muestras de acuerdo a la facilidad d acceso, la disponibilidad de las personas de formar parte d la muestra, en un intervalo de tiempo dado

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La muestra se toma bajo comodidad Se elige la muestra por su proximidad Se identifican grandes poblaciones Es libre la participación de la muestra

El investigador elige a los miembros solo por su proximidad y no considera si realmente estos representan muestra representativa de toda la población o no. Cuando se utiliza esta técnica, se pueden observar hábitos, opiniones, y puntos de vista de manera más fácil .

Muestreo bola de nieve: Es una técnica de muestreo no probabilístico utilizada por los investigadores para identificar a los sujetos potenciales en estudio en donde los sujetos son difíciles de encontrar

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Tiene la capacidad de reclutar poblaciones ocultas Ayuda a descubrir características sobre las poblaciones Se necesita poca planificación

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Identificar sujetos potenciales en la población, normalmente se inicia con uno o dos sujetos. Se le pide a los sujetos identificados que recluten más personas para que participen del proceso.