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Sebastián Gamba Mendivelso - NRC 5168 GR 13

Nelson Jaramillo Martínez - NRC 8155 GR 12

Juan David Rojas Pita -              NRC 5168 GR 13

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un buen equipo de trabajo se caracteriza por una comunicación efectiva, confianza mutua, colaboración, objetivos claros, roles definidos, resolución de conflictos constructiva, motivación y apoyo, así como flexibilidad y adaptabilidad. Estas características contribuyen a un ambiente de trabajo productivo y armonioso, donde los miembros pueden alcanzar resultados exitosos de manera conjunta.

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El muestreo aleatorio simple es una técnica utilizada en la estadística para seleccionar una muestra representativa de una población. Consiste en elegir de manera aleatoria un subconjunto de individuos de la población en la que se está interesado en estudiar.

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Etapa 1 Pasos para realizar este Tipo de Muestreo.

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Etapa 1 Pasos para realizar este Tipo de Muestreo.

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1. Definir la población: Se establece claramente cuál es la población objetivo de estudio.

2. Determinar el tamaño de la muestra: Se decide cuántos individuos se deben seleccionar para formar la muestra.

3. Asignar un número a cada individuo: A cada individuo de la población se le asigna un número único.

4. Realizar la selección aleatoria: Se utiliza un método aleatorio para elegir los individuos que formarán parte de la muestra.

5. Recopilar datos de la muestra: Una vez que se ha seleccionado la muestra, se recopilan los datos necesarios para el estudio.

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El muestreo aleatorio simple es una técnica de selección de muestra que utiliza la aleatoriedad para obtener una muestra representativa de una población. Al seguir los pasos mencionados, se puede obtener una muestra que proporcione información relevante y precisa sobre la población objetivo.

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El muestreo por conglomerados es una técnica utilizada en estadística para seleccionar una muestra representativa de una población cuando la población se encuentra organizada en grupos o conglomerados naturales. En lugar de seleccionar individuos individuales, se seleccionan grupos completos como unidades de muestreo.

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Pasos para realizar este Tipo de Muestreo.

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Pasos para realizar este Tipo de Muestreo.

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1. Definir la población y los conglomerados: Se identifica y delimita claramente la población de interés y se identifican los conglomerados que la componen.

2. Seleccionar conglomerados: Se eligen aleatoriamente algunos conglomerados de la población total.

3. Definir unidades de muestreo: Dentro de cada conglomerado seleccionado, se definen las unidades de muestreo.

4. Seleccionar unidades de muestreo: Luego de definir las unidades de muestreo, se seleccionan aleatoriamente algunas unidades dentro de cada conglomerado seleccionado.

5. Recopilar datos de las unidades de muestreo seleccionadas: Se recopilan los datos necesarios de las unidades de muestreo seleccionadas dentro de cada conglomerado.

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Lectura Complementaria y facil de entender.

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Al realizar la investigación, casi nunca es posible estudiar a toda la población que te interesa. Esta es la razón por la que los investigadores utilizan diversos tipos de muestreo cuando pretenden recopilar datos y responder las preguntas de investigación.

Una muestra es un subconjunto de la población que está siendo estudiada. Representa la mayor población y se utiliza para sacar conclusiones de esa población. Es una técnica de investigación ampliamente utilizada en las ciencias sociales como una manera de recopilar información sin tener que medir a toda la población.

En este artículo te presentaremos cuáles son los diferentes tipos de muestreo que existen, en qué consisten y cuándo es conveniente usar uno u otro.

Clasificación de los tipos de muestreo

Aunque seleccionar algunos de estos métodos podría resultar en datos sesgados o en una capacidad limitada para hacer conclusiones generales basadas en los hallazgos, también existen algunas situaciones en las que seleccionar este tipo de técnica de muestreo es la mejor opción para cierta pregunta de investigación o para una etapa de la investigación.

Existen 4 tipos de muestreo que puedes crear de esta manera.

1. Muestreo por conveniencia

Este método, también conocido como un método basado en los sujetos disponibles, no le permite al investigador tener control sobre la representatividad de la muestra.

Sin embargo, es útil si el investigador quiere estudiar las características de las personas que pasan por la esquina de una calle en un momento determinado, por ejemplo, o si el tiempo y los recursos son limitados de tal forma que la investigación no sería posible de otra manera.

Por esta razón, un muestreo de conveniencia está entre los tipos de muestreo que comúnmente se utilizan en las fases iniciales o fase piloto de la investigación, antes de que se lance un proyecto de investigación más grande.

Aunque este método puede resultar útil, el investigador no podrá utilizar los resultados de una muestra de conveniencia para generalizar una población más amplia.

2. Muestreo deliberado, crítico o por juicio

Por ejemplo, cuando sociólogos quieren estudiar los efectos emocionales y psicológicos a largo plazo de la terminación de un embarazo, se puede crear una muestra que incluya solamente a mujeres que se habían sometido a un aborto.

En este caso, los investigadores pueden utilizar una muestra intencional porque los entrevistados cumplen con una descripción o propósito específico que es necesario para realizar la investigación.

3. Muestreo Bola de Nieve

Una muestra de bola de nieve es aquella en la que el investigador recopila datos sobre los pocos miembros de la población objetivo que puede localizar, y luego les pide que le proporcionen la información necesaria para localizar a otros miembros que conozcan de esa población.

Por ejemplo, si un investigador quiere entrevistar a inmigrantes indocumentados de México, podría entrevistar a algunos indocumentados que conozca o pueda localizar, y luego dependerá de esos sujetos para que lo ayuden a localizar a más individuos indocumentados.

Este proceso continúa hasta que el investigador tenga todas las entrevistas que necesita o hasta que se hayan agotado todos los contactos.

Por ejemplo, si eres un investigador que está realizando una muestra por cuota nacional, podrías necesitar saber qué proporción de la población es masculina y qué proporción es femenina.

Así como también qué proporciones de los miembros de cada género pertenecen a las diferentes categorías de edad, raza o étnicas, educativas, entre otras. Después, el investigador recogería una muestra con las mismas proporciones que la población nacional.

Te invito a leer: ¿Qué es una Muestra Representativa de la Población Nacional?

Tipos de muestreo probabilístico

Muchos consideran que este es metodológicamente el enfoque más riguroso para el muestreo, ya que elimina los sesgos sociales que podrían moldear la muestra de investigación. Sin embargo, en última instancia la técnica de muestreo que elijas debe ser la que te permita responder mejor a tu pregunta de investigación.

Vamos a analizar los 4 tipos de muestreo probabilístico.

1. Muestreo aleatorio simple

Para recopilar una muestra aleatoria simple, a cada unidad de la población objetivo se le asigna un número. Luego se genera un conjunto de números aleatorios y las unidades que tienen esos números son incluidas en la muestra.

Por ejemplo, supongamos que tienes una población de 1,000 personas y quieres seleccionar una muestra aleatoria simple de 50 personas. Primero, cada persona está numerada del 1 al 1,000.

Luego, generas una lista de 50 números aleatorios, generalmente con un programa informático, y los individuos que tienen asignados estos números son los que vas a incluir en la muestra.

Cuando se estudia a las personas, está técnica funciona mejor con una población homogénea, que no sean muy diferentes en edad, raza, escolaridad o clase, ya que con una población heterogénea se corre el riesgo de crear una muestra sesgada si no se toman en cuenta las diferencias demográficas.

2. Muestreo sistemático

Por ejemplo, si la población de estudio contenía 2,000 estudiantes de una secundaria y el investigador quería una muestra de 100 estudiantes, los estudiantes se colocarían en forma de lista y luego cada veinteavo estudiante sería seleccionado para ser incluido en la muestra.

Para garantizar que no haya ningún sesgo humano en este método, el investigador debe seleccionar aleatoriamente al primer individuo. Esto es técnicamente llamado una muestra sistemática con un inicio aleatorio.

3. Muestreo estratificado

Este tipo de muestreo se utiliza cuando el investigador quiere resaltar subgrupos específicos dentro de una población.

Por ejemplo, para obtener una muestra estratificada de estudiantes universitarios, el investigador primero tendría que organizar a la población por grado universitario y luego seleccionar el número adecuado de estudiantes de primer, segundo, tercer y último año.

Esto aseguraría que el investigador tenga cantidades adecuadas de sujetos de cada grado en la muestra final.

4. Muestreo por conglomerados

Por ejemplo, supongamos que la población objetivo de un estudio eran los miembros de iglesias en Guatemala. No existe una lista de los miembros de las iglesias en el país.

Sin embargo, el investigador podría elaborar una lista de iglesias ubicadas en Guatemala, seleccionar una muestra de iglesias y luego conseguir listas de los miembros de esas iglesias.

Todos los que han trabajado en un proyecto de investigación saben que los recursos son limitados: el tiempo, el dinero y las personas nunca son ilimitados. Por eso, la mayoría de los proyectos pretenden recoger datos de una muestra de personas, en lugar de hacerlo de toda la población (el censo es una de las pocas excepciones).

En cualquier caso, el tipo de muestreo que se elija permitirá recopilar datos más ricos que si te contactaras con todos los miembros de una población. Encontrar a los participantes que se adaptan al propósito de un proyecto es crucial, ya que permite a los investigadores recopilar datos de alta calidad.

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Tipos de muestreo: Cuáles son y en qué consisten

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Descubre cuáles son los tipos de muestreo que te ayudarán en tu investigación y ten la muestra ideal para obtener los datos correctos.

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Un muestreo sistemático se caracteriza por seleccionar aleatoriamente el primer elemento de una muestra, luego utilizamos intervalos regulares, fijos o sistemáticos hasta alcázar el tamaño de la muestra deseado.

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Pasos para realizar un Muestreo Aleatorio Sistemático

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Pasos para realizar un Muestreo Aleatorio Sistemático

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1. Definir la población: Seleccionamos y definimos la población que realizaremos la encuesta, evaluación, etc.

2. Determinar el tamaño de la muestra: Decidimos a cuantas personas vamos a realizar la actividad a desarrollar.

3. Identificamos el marco de muestreo: este mismo puede ser existente o un muestreo de población objetiva.

4. Asignar un numero a los participantes: esto se hace con el deber de identificar el tipo de muestra.

5. Decidimos el intervalo de la muestra: Es la distancia estándar entre los elementos.

6. Seleccionamos al azar un numero o identificador de los participantes.

7. Realizar la debida formula: después de elegir el numero aleatoriamente en este caso lo identificaremos como R, mediante C le iremos sumando 1, ejemplo: Selecciona para la muestra, R, R + C, R + 2C, r ,+3C, y así sucesivamente, hasta agotar el marco.

8. Recopilar los datos adquiridos: Analizaremos los resultados obtenidos y llegaremos a la conclusión el cual era el objetivo del estudio.

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Algo no entiendes.... te explicamos Brevemente

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Algo no entiendes.... te explicamos Brevemente

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Muestreo Aleatorio Simple | ¿Cómo hacer un Muestreo Aleatorio Simple?

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El muestreo elimina autocorrelación de datos similares.

Es un sistema rápido y fácil de realizar, es de aclarar que el proceso de selección debe ser Manuel.

Al momento de realizar la selección será equitativamente

La población objetivo no tiene que ser enumerada, aun si se recomienda para una mejor organización.

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Si el muestreo se relaciona con un orden periódico, puede resultar en una mayor variabilidad, esto lo que genera es que la técnica de muestreo ya no será aleatoria.

Las variaciones en las estimaciones son mas complejas que en un muestreo aleatorio simple.

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Facilidad de implementación
Validez de las inferencias estadísticas
Eficiencia en términos de costo y tiempo
Aplicabilidad universal.

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Menor precisión en la estimación
ineficiencia en poblaciones grandes
Falta de consideraciones estratégicas
Posibles sesgos de no respuesta y limitaciones en poblaciones heterogéneas.

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Muestreo sistemático: fácil, sencillo y económico

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Muestreo sistemático: fácil, sencillo y económico

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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.

Pasos para la selección de un muestreo sistemático

Definir la población objetivo.

Identificar el marco muestreo existente o desarrollar un marco de muestreo de la población objetivo.

Evaluar el marco muestral por falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, agrupación, periodicidad, y hacer los ajustes cuando sea necesario. Idealmente, la lista estará en un orden aleatorio con respecto al estudio variable o, mejor aún, ordenados en función de la variable de interés o su correlación, creando así estratificación implícita.

Determinar el número de elementos en el marco de la muestra ( ).

Calcular el intervalo de muestreo ( ) dividiendo el número de elementos en el marco de muestreo ( ) por el tamaño de la muestra específica ( ). Uno debería ignorar el resto y redondear o terminar en el número entero más próximo. El redondeo hacia abajo y truncando puede hacer que el tamaño de la muestra sea más grande de lo deseado. Si es así, se puede eliminar de forma aleatoria las selecciones adicionales. Si no se conoce el tamaño exacto, o es poco práctico determinar, se puede fijar una fracción de muestreo.

A nivel técnico, el muestreo sistemático no crea una muestra verdaderamente aleatoria. Sólo la selección del primer elemento de muestreo sistemático es una selección de probabilidad. Una vez que el primer elemento es seleccionado, algunos de los elementos tendrán una probabilidad cero de selección.

Además, cierta combinación de elementos, como los elementos que son adyacentes entre sí en el marco de muestreo, pueden no ser seleccionados. Muestreos sistemáticos repetidos pueden utilizarse para abordar este problema.

Aquí más detalles sobre cómo realizar un muestreo sistemático

Fortalezas y debilidades del muestreo sistemático

Al resaltar los puntos fuertes y débiles del muestreo sistemático, podemos compararlo con el muestreo aleatorio simple. El muestreo sistemático se utiliza a menudo cuando es imposible o poco práctico utilizar un muestreo aleatorio simple.

Fortalezas
A diferencia de un muestreo aleatorio simple:

Debilidades
A diferencia de un muestreo aleatorio simple:

Si el proceso de selección es manual, el muestreo sistemático es más fácil, más simple, menos tiempo, y más económico.

Si el intervalo de muestreo se relaciona con el orden periódico de los elementos en el marco de muestreo, puede resultar una mayor variabilidad.

La población objetivo no tiene porqué ser numerada y se compila un marco si hay representación física.

Elementos combinados tienen diferentes probabilidades de ser seleccionados.

Si el orden de los elementos en el muestreo se asignaron al azar, el muestreo sistemático puede producir resultados similares al muestreo aleatorio simple.

Técnicamente, sólo la selección del primer elemento es una selección de probabilidad ya que para las selecciones posteriores, habrán elementos de la población objetivo que tendrán cero probabilidad de ser seleccionados.

El muestreo sistemático elimina la posibilidad de autocorrelación.

La estimación de las variaciones es más complejo que en el muestreo aleatorio simple.

El muestreo sistemático asegura que la muestra es extendida a toda la población.

Como lleves a cabo tu muestreo será determinante para los resultados que vas a obtener. En conclusión, considera la elección de un muestreo sistemático si:

Es difícil identificar elementos utilizando un método de muestreo aleatorio simple.

Es importante utilizar un procedimiento de muestreo de probabilidad que pueda ser fácilmente implementado.

Sigue conociendo las técnicas de muestreo, en nuestra próxima publicación hablaremos del muestreo por conglomerados.

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Muestreo sistematico: fácil, sencillo y económico.

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El muestreo sistemático es una de las técnicas de muestreo de probabilidad, checa si es la que determinará tu muestra y por resultados.

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Es importante evaluar cuidadosamente estas limitaciones (desventajas) Al seleccionar el método de muestreo más adecuado para un estudio específico, que vayamos a realizar.

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El muestreo estratificado es un procedimiento de muestreo en el que una población se divide en subgrupos o estratos distintos y homogéneos, seleccionándose una muestra aleatoria simple de cada estrato. Las muestras seleccionadas de diferentes capas se combinan en una sola muestra.

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Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana - ECSC – 2021

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Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana - ECSC – 2021

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Los tipos de muestreo que se utilizaron fueron probabilística, multietápica, estratificada y de conglomerados.

Primero se estableció la cobertura en este caso cubre el territorio nacional solo se excluyeron los nuevos departamentos, las cabeceras municipales que no son capitales de departamento, así como los centros poblados y rural disperso. También se excluye la población de Providencia y el centro poblado y rural disperso de San Andrés.

La recolección de datos se realizo en la fecha 2022-09-02 al 2022-12-15 .

Esta recolección no se realizo alzar ya que los hogares debían cumplir con las normas y conceptos establecidos por el DANE.

El resultado final lo podemos ver en el siguiente video:

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Principales resultados Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana (ECSC)

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Principales resultados Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana (ECSC)

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Principales resultados Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana (ECSC)

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Pasos para realizar un Muestreo estratificado:

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Pasos para realizar un Muestreo estratificado:

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1. Definir el objetivo de la investigación: Antes de comenzar con el muestreo estratificado, es importante tener claros los objetivos de la investigación y qué información se busca obtener de la muestra.

2. Identificar los estratos: Divide la población en subgrupos mutuamente excluyentes y exhaustivos. Los estratos deben ser homogéneos internamente pero heterogéneos entre sí en términos de la característica que quieres investigar. Por ejemplo, si estás investigando la opinión política de los ciudadanos, los estratos pueden ser diferentes grupos de edad o niveles socio-económicos.

3. Determinar el tamaño de la muestra: Establece el tamaño de la muestra que deseas obtener en total. Puedes asignar un tamaño de muestra específico para cada estrato en función de su importancia relativa en la población.

4. Calcular el tamaño de muestra por estrato: Utiliza fórmulas estadísticas o técnicas de muestreo para determinar el tamaño de muestra necesario en cada estrato. Estos cálculos consideran el tamaño de la población en cada estrato y otros factores, como el nivel de precisión requerido y la variabilidad esperada en cada estrato.

5. Seleccionar muestras dentro de cada estrato: Utiliza un método de selección aleatoria para elegir muestras dentro de cada estrato. Puedes usar técnicas como muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático o muestreo por conglomerados, según la disponibilidad de datos y los recursos disponibles.

6. Realizar la recolección de datos: Una vez que hayas seleccionado las muestras de cada estrato, recopila los datos necesarios de cada una de ellas. Puedes utilizar métodos como encuestas, entrevistas o análisis de registros, dependiendo de la naturaleza de la investigación.

7. Analizar los datos: Una vez que hayas recopilado los datos de todas las muestras, realiza un análisis estadístico para obtener conclusiones y resultados significativos. Puedes aplicar técnicas de análisis descriptivo e inferencia según los objetivos de tu investigación.

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1. Mayor precisión: Al dividir la población en estratos y seleccionar muestras dentro de cada estrato, se captura la variabilidad de la población de manera más precisa. Esto permite obtener estimaciones más precisas y reducir el error muestral.

2. Representatividad: Al seleccionar muestras en proporción al tamaño de cada estrato, el muestreo estratificado asegura que cada subgrupo esté representado en la muestra de manera proporcional a su importancia en la población total. Esto garantiza que los resultados obtenidos sean más representativos de la población en su conjunto.

3. Eficiencia de muestreo: El muestreo estratificado puede ser más eficiente en términos de costo y tiempo en comparación con otros métodos de muestreo. Al enfocarse en subgrupos específicos de la población, se pueden obtener conclusiones más precisas sin tener que encuestar o analizar a toda la población.

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1. Mayor complejidad en el diseño: El diseño de muestreo estratificado requiere una planificación cuidadosa, incluyendo la identificación de los estratos y la determinación del tamaño de muestra en cada uno. Esto implica un nivel adicional de complejidad en comparación con otros métodos de muestreo más simples.

2. Mayor esfuerzo de recopilación de datos: Al dividir la población en estratos, es necesario recopilar datos de cada estrato por separado. Esto implica un esfuerzo adicional de recolección de datos en comparación con otros métodos de muestreo.

3. Requisitos de información sobre la población: Para implementar el muestreo estratificado de manera efectiva, se requiere información precisa sobre las características de la población en cada estrato. Si la información disponible es limitada o no es confiable, el diseño del muestreo estratificado puede verse comprometido.

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Muestreo estratificado, un tipo de muestreo de probabilidad

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Muestreo estratificado, un tipo de muestreo de probabilidad

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Muestreo estratificado: un tipo de muestreo de probabilidad

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Conoce las características del muestreo estratificado y aprende a usarlo fácilmente en tu próxima investigación.

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Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH - 2020

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Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH - 2020

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El muestro realizado para esta encuesta, teniendo en cuenta los objetivos y las características del marco, se optó por una muestra probabilística, estratificada, de conglomerados, multietápica.

El catálogo de microdatos de la ENCV 2019 del DANE, encuesta evalúa , la calidad de vida en Colombia para llevar a cabo análisis detallado, seleccionando un tema especifico dado que contiene diferentes tipos de información, tomada las 13 grandes ciudades con sus áreas metropolitanas y 11 ciudades intermedias, para realizar un estudio, se debe de filtrar, los datos para un mejor resultado según la población de interés.

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Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH - 2020

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE ha desarrollado encuestas de hogares desde finales de la década del 60 cuando adelantó encuestas de fuerza de trabajo e ingresos y gastos de manera transversal.

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Ejemplos faciles de Comprender.

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En este artículo se explican todos los tipos de muestreos y las características de cada tipo. Además, podrás ver un ejemplo de cada tipo de muestreo.

Pero antes de ver cuáles son todos los tipos muestreo que existen, lógicamente debes saber qué es un muestreo. Por eso antes de seguir te sugiero que vayas a este artículo enlazado, así entenderás mucho mejor cada tipo de muestreo.

¿Cuáles son todos los tipos de muestreo?

Los tipos de muestreo son los siguientes:

Muestreo probabilístico : muestreo en el que se selecciona la muestra de manera aleatoria

Muestreo aleatorio simple : la muestra se escoge simplemente al azar.

Muestreo sistemático : se elige un primer individuo de manera aleatoria y el resto de elementos de la muestra se seleccionan utilizando un intervalo fijo.

Muestreo estratificado : para formar la muestra se divide la población objetivo en estratos (grupos) y luego se escogen individuos de cada estrato de manera aleatoria.

Muestreo por conglomerados : la muestra está formada por los conglomerados (grupos naturales) que han sido seleccionados aleatoriamente.

Muestreo no probabilístico : muestreo en el que los investigadores seleccionan a la muestra según su criterio, sin incluir la aleatoriedad en el proceso.

Muestreo intencional : se elige a los individuos de la muestra basándose únicamente en el criterio del investigador.

Muestreo por conveniencia : se escoge a los integrantes de la muestra según su facilidad de acceso.

Muestreo consecutivo : se selecciona una primera muestra inicial, se investiga y luego se selecciona otra muestra. Y se van estudiando diferentes muestras hasta obtener las conclusiones del estudio.

Muestreo por cuotas : primero se forman grupos y luego se elige una cuota de cada grupo para formar la muestra de la investigación.

Muestreo por bola de nieve : los investigadores seleccionan los primeros individuos de la muestra, y estos reclutan posteriormente a otros sujetos para el estudio.

Por lo tanto, los muestreos se clasifican en dos grandes tipos: los muestreos probabilísticos y los muestreos no probabilísticos.

Asimismo, hay varios tipos de muestreo probabilístico: el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.

Y, por otro lado, los tipos de muestreo no probabilísticos se agrupan en: muestreo intencional, muestreo por conveniencia, muestreo consecutivo, muestreo por cuotas y muestreo por bola de nieve.

A continuación, se explica detalladamente cada tipo de muestreo en particular.

Muestreo probabilístico

La técnica del muestreo probabilístico consiste en seleccionar a los elementos de la muestra de manera aleatoria, es decir, todos tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

Esta es una condición indispensable para que el muestreo se considere probabilístico, todos los elementos de la población estadística deben poder ser escogidos y, además, deben tener la misma posibilidad de ser seleccionados.

Como acabamos de ver, los diferentes tipos de métodos de muestreo probabilísticos son el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.

Muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple otorga a cada elemento de la población estadística la misma probabilidad de ser incluido en la muestra del estudio. De manera que los individuos de la muestra se seleccionan simplemente al azar, sin utilizar ningún otro criterio.

Para simular al azar existen varios métodos, pero actualmente se suele hacer mediante programas informáticos como el Excel, ya que permiten ahorrar mucho tiempo.

Muestreo sistemático

En el muestreo sistemático primero se selecciona un elemento de la población aleatoriamente, y luego se seleccionan el resto de elementos de la muestra utilizando un intervalo fijo.

De manera que en el muestreo sistemático, una vez hemos seleccionado al azar el primer individuo de la muestra, tenemos que contar tantos números como el intervalo deseado para coger el siguiente individuo de la muestra. Y vamos repitiendo el mismo procedimiento sucesivamente hasta tener tantos individuos en la muestra como el tamaño muestral que se quiere obtener.

Muestreo estratificado

En la técnica del muestreo estratificado primero se divide la población en estratos (grupos) y luego se selecciona aleatoriamente unos individuos de cada estrato para formar toda la muestra del estudio. Así que habrá como mínimo un integrante de cada estrato en la muestra.

Los estratos deben ser grupos homogéneos, es decir, los individuos de un estrato tienen unas características propias que los diferencian de los otros estratos. Por lo tanto, un individuo solo puede estar en un único estrato.

Muestreo por conglomerados

El muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado pueden confundirse porque son muy similares, pero si te fijas bien son dos tipos de muestreo probabilístico distintos.

El muestreo por conglomerados aprovecha que ya existen conglomerados (grupos) naturales en la población para estudiar solamente unos conglomerados en lugar de todos los individuos de la población.

A diferencia del muestreo estratificado, en este método no se tiene que seleccionar ningún individuo en particular de los conglomerados, sino que una vez se escogen los grupos a estudiar se deben analizar todos sus integrantes.

El muestreo por conglomerados también se conoce como muestreo por racimos, muestreo por clusters o muestreo por áreas

Muestreo no probabilístico

En el muestreo no probabilístico se seleccionan a los individuos basándose en el criterio subjetivo de los investigadores. Por lo tanto, en el muestreo no probabilístico no todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser escogidos para la muestra, ya que la selección no es aleatoria. Esta característica distingue el muestreo no probabilístico del muestreo probabilístico.

Lógicamente, en los muestreos no probabilísticos la persona encargada de hacer la investigación tiene mucha importancia, porque es quien decide los integrantes de la muestra. Por eso es primordial que el investigador tenga un gran conocimiento y experiencia en el campo de estudio, para así obtener resultados fiables.

Tal y como se ha explicado más arriba, los distintos tipos de técnicas de muestreo no probabilísticas son el muestreo intencional, el muestreo por conveniencia, el muestreo consecutivo, el muestreo por cuotas y el muestreo por bola de nieve.

Muestreo intencional

El muestreo intencional se basa únicamente en el criterio del investigador para escoger la muestra del estudio.

De manera que la persona responsable de la investigación tiene todo el poder de decisión para seleccionar a los elementos de la muestra. Por lo tanto, es importante que sea una persona experta en el campo de estudio.

El muestreo intencional también se llama muestreo discrecional, muestreo por juicio, muestreo crítico, muestreo deliberado o muestreo opinático.

Muestreo por conveniencia

En el muestreo por conveniencia los investigadores escogen los sujetos de la muestra basándose en criterios de facilidad para acceder a los individuos, sin incluir la aleatoriedad en el proceso.

Es decir, en este tipo de muestreo no probabilístico para elegir a los individuos de la población se valoran aspectos como la disponibilidad, la proximidad o el coste de seleccionarlos. Incluso se suelen aceptar a voluntarios para facilitar aún más el muestreo.

El muestreo por conveniencia también se conoce como muestreo de selección intencionada o muestreo por oportunidad.

Muestreo consecutivo

En el muestreo consecutivo primero se escoge una muestra inicial, se investiga y después de obtener los resultados de la muestra inicial se pasa a estudiar otra muestra. Y el proceso se va repitiendo consecutivamente hasta obtener las conclusiones finales de todo el estudio.

De modo que el muestreo consecutivo no se centra en una sola muestra, sino que estudia diferentes muestras de una misma población estadística y al final saca conclusiones con la información obtenida de todos los grupos.

Muestreo por cuotas

En el muestreo por cuotas primero se establecen grupos (o estratos) de individuos que comparten como mínimo una característica y luego se selecciona una cuota de cada grupo, formando así la muestra del estudio.

El rasgo de los individuos que se utiliza para dividir la población en grupos también lo decide el investigador, por lo tanto, la persona encargada de realizar la investigación tiene una gran influencia en los resultados obtenidos.

Muestreo por bola de nieve

En el muestreo de bola de nieve el investigador escoge los primeros participantes y posteriormente estos reclutan a otros individuos para el estudio.

Esta característica del muestreo de bola de nieve hace que el tamaño de la muestra vaya incrementando cada vez más a medida que los participantes van reclutando a más personas para el estudio (efecto bola de nieve).

El muestreo por bola de nieve también se conoce como muestreo en cadena o muestreo de referencia en cadena.

Otros tipos de muestreo

Aunque la clasificación habitual que se hace de los tipos de muestreo es la que acabamos de ver arriba, a veces los métodos de muestreo también se dividen en muestreos cuantitativos y muestreos cualitativos.

Tal y como su nombre indica, la diferencia entre estos dos grupos de muestreo es el objetivo de cada uno:

Muestreo cuantitativo: muestreo que recoge la información de manera cuantitativa. En este caso, se hacen preguntas cerradas a los individuos de la muestra para poder cuantificar las respuestas y estudiarlas estadísticamente.

Muestreo cualitativo: muestreo que se utiliza cuando la investigación tiene un carácter cualitativo. Normalmente no es necesario hacer estadísticas de los resultados para sacar conclusiones. Las entrevistas abiertas o los grupos de discusión son dos ejemplos de este tipo de muestreo.

Por último, destacar que también existe el muestreo polietápico (o muestreo por etapas), que consiste en combinar diferentes tipos de muestreos y hacer varias etapas de muestreo. Es decir, en el muestreo polietápico se parte de la población y se hace un primer muestreo para seleccionar la muestra inicial. Luego, a partir de la muestra inicial, se vuelve a hacer otro muestreo para reducir el número de individuos de la muestra. Y se van haciendo nuevas etapas de muestreos hasta conseguir el tamaño muestral deseado. Este tipo de muestreo es muy útil para muestrear zonas geográficas de gran superficie.

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▷ ¿Cuáles son todos los tipos de muestreo? (con ejemplos)

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Te explicamos cuáles son todos los tipos de muestreo y las características de cada tipo. Con ejemplos de todos los tipos de muestreo.

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Es fácil de usar

De los 4 muestreos es el más eficiente y rentable en términos de tiempo para una gran área geográfica

Se recomienda con las muestras más grandes debido al nivel de accesibilidad de los miembros del grupo de la muestra.

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Tiene un gran índice de error

Se necesita conocer información de los grupos a los cuales se les realizara la encuesta, evolución etc.

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Video resumen, explicación en que consiste esta encuesta. como se hace la recolección de datos, su análisis y resultados, con los cuales se hacen evaluaciones y recomendaciones.