# data[].attributes.body
El muestreo es el proceso de seleccionar una muestra representativa de una población con el fin de analizar sus características y obtener conclusiones válidas sobre el conjunto total, garantizando resultados confiables mediante una selección adecuada y de calidad.

# data[].attributes.body
Es un método en el que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, lo que reduce el sesgo y garantiza una mayor representatividad de los resultados, siendo un enfoque rigurosamente confiable aunque a veces difícil o costoso de aplicar.

# data[].attributes.body
Simple: se aplica en poblaciones pequeñas y homogéneas; cada individuo tiene igual oportunidad de ser elegido al azar.
Ejemplo: seleccionar al azar a 20 pacientes de una lista de 200 que asisten a un centro de salud.

Sistemático: los individuos se organizan en una lista y se eligen de forma periódica tras seleccionar aleatoriamente el punto de inicio.
Ejemplo: elegir cada décimo estudiante que ingresa al laboratorio de la universidad.

# data[].attributes.body
Estratificado: la población se divide en grupos o estratos según características relevantes (como nivel educativo o zona geográfica), y se eligen muestras proporcionales de cada grupo.
Ejemplo: seleccionar aleatoriamente a un número proporcional de personas de zonas urbanas y rurales para una encuesta de hábitos alimenticios.

Por conglomerados: se eligen grupos completos ya formados (como aulas, barrios o empresas) cuando no es posible acceder individualmente a todos los elementos.
Ejemplo: seleccionar hospitales completos de distintas provincias para evaluar la calidad de los servicios de enfermería.

# data[].attributes.body
Es un método en el que no todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, por lo que su representatividad es menor. Sin embargo, resulta útil en etapas exploratorias o cuando no es posible aplicar técnicas aleatorias, siendo frecuente en investigaciones de mercado y estudios preliminares.

# data[].attributes.body
Por conglomerados: las unidades muestrales son grupos en lugar de individuos.
Ejemplo: seleccionar universidades completas para analizar la satisfacción académica de los estudiantes.

Por bola de nieve: los participantes iniciales recomiendan a otros con características similares, ideal para poblaciones difíciles de localizar.
Ejemplo: estudiar a cuidadores de adultos mayores a través de referencias entre ellos.

Por conveniencia: se eligen los individuos disponibles o dispuestos a participar, sin garantizar la representatividad.
Ejemplo: entrevistar a pacientes que acuden a una clínica durante una semana.

# data[].attributes.body
Por cuotas: la población se divide en grupos (como edad o género) y se seleccionan participantes hasta completar una proporción preestablecida.
Ejemplo: encuestar 60 hombres y 40 mujeres para reflejar la composición poblacional de un barrio.

Intencional o deliberado: el investigador selecciona conscientemente a personas con características específicas o conocimientos clave para el estudio.
Ejemplo: elegir a médicos especialistas para investigar sobre tratamientos innovadores.

# data[].attributes.body
El muestreo probabilístico y el no probabilístico son dos formas diferentes de seleccionar una muestra para una investigación. El primero se basa en el azar, lo que garantiza que todos los individuos tengan la misma oportunidad de ser elegidos y que los resultados sean más representativos y confiables. En cambio, el muestreo no probabilístico depende de la decisión del investigador o de la facilidad de acceso a las personas, por lo que sus resultados pueden tener más sesgo, aunque es más práctico, rápido y útil en estudios exploratorios o con recursos limitados.