Técnicas de muestreo de población


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El muestreo de población es un proceso que consiste en tomar un subgrupo de sujetos que sea representativo de toda la población. La muestra debe tener un tamaño suficiente como para garantizar un análisis estadístico.

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Generalmente, el muestreo se realiza porque es imposible probar a cada individuo de la población. También se lleva a cabo para ahorrar tiempo, dinero y esfuerzos mientras se realiza la investigación.

Sin embargo, cada investigador debe tener en cuenta que lo ideal sería probar a todos los individuos para obtener resultados fiables, válidos y precisos. Si esto no es posible, ésta es la única situación en donde confiamos en las técnicas de muestreo.

La realización del muestreo de población debe llevarse a cabo correctamente, ya que los errores pueden producir datos inexactos y engañosos.

Tipos de muestreo

Muestreo no probabilístico

En este tipo de muestreo de población, los miembros de la población no tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados. Debido a esto, no es seguro suponer que la muestra representa completamente a la población. También es posible que el investigador elija deliberadamente a las personas que participarán en el estudio.

El método de muestreo no probabilístico de población es útil para estudios piloto, estudios de caso, investigación cualitativa y desarrollo de hipótesis.

Este método de muestreo se utiliza generalmente en estudios que no están interesados ​​en los parámetros de toda la población. Algunos investigadores prefieren esta técnica de muestreo porque es barata, rápida y fácil.

Muestreo probabilístico

En el muestreo probabilístico, cada individuo de la población tiene igual probabilidad de ser seleccionado como sujeto de la investigación.

Este método garantiza que el proceso de selección sea completamente aleatorio y sin sesgo.

El ejemplo más básico de muestreo probabilístico consiste en enumerar los nombres de todos los individuos de la población en hojas separadas y luego sacar un número de hojas de a una de la colección completa de nombres.

La ventaja de utilizar el muestreo probabilístico es la exactitud de los métodos estadísticos después del experimento. También se puede utilizar para determinar los parámetros de la población, ya que es representativo de toda la población. También es un método fiable para eliminar el sesgo de muestreo.

Muestreo no probabilístico Muestreo por conveniencia
Muestreo consecutivo
Muestreo por cuotas
Muestreo discrecional
Muestreo de bola de nieve
Muestreo probabilístico Muestreo aleatorio simple
Muestreo sistemático
Muestreo estratificado
Muestreo por conglomerados
Muestreo desproporcionado

 





Pasos para reunir la muestra de investigación adecuada

  1. En primer lugar, el investigador debe definir claramente la población objetivo.

    En investigación, la población es un grupo determinado de personas u objetos que posee la característica que se cuestiona en un estudio. Para poder definir claramente la población objetivo, el investigador debe identificar todas las cualidades específicas comunes a todas esas personas u objetos.

    Una población puede ser tan simple como todos los ciudadanos de California o puede ser específica, como todos los estudiantes secundarios varones de 17 años de edad con asma que hayan estado tomando broncodilatadores desde los 12 años.

  2. Definir la población accesible teniendo en cuenta el tiempo, el presupuesto y la mano de obra del investigador.

    Este proceso ayudará a los investigadores a tener una idea concreta sobre la muestra que pueden obtener de la población.

    Si el investigador tiene mucho tiempo, fondos y mano de obra, puede optar por realizar el estudio con una muestra completamente aleatoria, pero si el dinero, el tiempo y la mano de obra son limitados, el investigador puede elegir usar el muestreo por conveniencia.

    Igualmente, el tipo de muestreo de población debe depender del diseño y la pregunta de investigación.

  3. Destinar el dinero, tiempo y mano de obra disponibles para el reclutamiento.

Tríada de investigación

Population Sampling

Generalización de resultados

Los resultados de la muestra pueden ser generalizados para hablar de toda la población de donde se tomó la muestra antes mencionada.

Muestreo de población

La muestra resultante debe ser representativa de la población para garantizar una generalización precisa.

Experimentación/prueba

Debe ser sistemática, repetible y no sesgada.

Full reference: 

Explorable.com (Jul 21, 2009). Técnicas de muestreo de población. Jul 14, 2019 Obtenido de Explorable.com: https://explorable.com/es/muestreo-de-poblacion

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