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tipos de muestreo

¿Qué tipo de muestreo puedes usar en tu tesis?

Al momento de llevar adelante un proyecto de investigación, es habitual que surja la necesidad de obtener datos de una muestra. Para ayudarte en la tarea, aquí te contaremos cuáles son los diferentes tipos de muestreo que puedes utilizar, tanto probabilísticos como no probabilísticos. Además, te contaremos el secreto para terminar tu tesis en tiempo récord. ¡Quédate y entérate de todo!

👉 También te puede interesar: Te contamos qué es una variable y cómo usarla en tu investigación.

¿Qué es un muestreo y por qué hay diferentes tipos?

Un proyecto de investigación se apoya en la recolección de información para, luego, analizarla y sacar conclusiones. En este sentido, para obtener datos se suele seleccionar una muestra, es decir, un fragmento del total de la población.

Para obtener datos representativos, se emplean diferentes tipos de muestreo, entendidos estos como las diferentes formas de realizar el recorte de la población. De esta manera, se busca que gran parte de la población esté representada por los sujetos seleccionados.

Continuando con esta lógica, existen tipos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos, los cuales desarrollaremos en los próximos apartados. Pero antes, plantearemos una investigación hipotética para que todo resulte más claro.

Por eso, a modo de ejemplo, supongamos que deseas investigar si los alumnos de tu facultad prefieren las clases virtuales o las presenciales

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Tipos de muestreo probabilístico

La característica que identifica al muestreo probabilístico es que todos los miembros de una población tienen la misma chance de ser elegidos para formar parte de una muestra. Con esto se logra el máximo nivel posible de objetividad en el recorte poblacional. 

Hay 4 formatos posibles para configurar un procedimiento de este tipo. Veamos cada uno de ellos en detalle, siguiendo el ejemplo de estudio planteado.

Aleatorio simple

Para llevar adelante este tipo de muestreo, es necesario contar con una lista de todas las personas que forman parte de la población. Luego, mediante un sorteo se selecciona a una cantidad lo suficientemente representativa.

Retomando el ejemplo, una vez que has conseguido el listado de todos los alumnos de la facultad, vuelcas la información en una app de sorteos. Una vez que definas qué cantidad de personas deseas que compongan tu muestra, el trabajo estará hecho y podrás empezar a recolectar la información.

Muestreo sistemático

Para explicar este método, lo ideal será comenzar con el ejemplo. El muestreo sistemático requiere que cada miembro de la población tenga asignado un número. Entonces, el primero será el 1, el segundo el 2 y así sucesivamente.

Luego, deberás determinar el tamaño de la muestra que deseas crear. Si tienes 1000 estudiantes, una muestra de 100 personas será suficiente. Entonces, dividimos 1000 por 100 y nos da un resultado de 10

Esto implica que, una vez seleccionado por sorteo el primer miembro de la muestra, supongamos que fue el 6, el próximo será el que esté ubicado 10 posiciones más adelante, o sea, el 16, luego el 26, y así hasta completar la muestra.

Estratificado

Este tipo de muestreo consiste en hacer una división por grupos y luego utilizar uno de los tipos de selección vistos anteriormente. Esto se suele hacer cuando las diferencias que existen entre los miembros de la población son muy marcadas. Por ejemplo, se puede dividir a los estudiantes de la facultad según la carrera elegida.

Por conglomerado

Este tipo de muestreo se emplea cuando es difícil obtener una lista definitiva de los miembros que componen la población a estudiar. Así, se buscan alternativas para crear pequeños subgrupos sobre los cuales se puedan obtener datos, por supuesto, seleccionándolos con alguna de las formas mencionadas más atrás. 

Veamos ahora cómo se configuran los tipos de muestreo no probabilísticos.




Tipos de muestreo no probabilístico

Contrariamente a lo visto en el apartado anterior, aquí la representatividad no es precisa y el nivel de objetividad en la composición de la muestra es mucho más bajo. Esto se debe, principalmente, a la dificultad para determinar quiénes componen la población. Conoce más a continuación.

Por conveniencia

Aquí el investigador selecciona los miembros de la muestra según su conveniencia. Recuperemos el ejemplo y supongamos que debes hacer tu investigación en 10 minutos, por lo tanto, lo ideal será tomar como muestra a tus compañeros de clase. 

Muestreo deliberado

Se aplica cuando el sujeto cumple una serie de requisitos para formar parte de la muestra. Generalmente, se utiliza cuando es difícil encontrar personas que presenten las características necesarias para llevar adelante la investigación. Trasladando esto al ejemplo, podríamos emplear un muestreo de este tipo para entrevistar a estudiantes de tu facultad con discapacidad. 

Bola de nieve

En ocasiones, es difícil dar con personas que presenten las características requeridas para formar parte de la muestra. Una solución posible es utilizar un muestreo de tipo bola de nieve, que consiste en solicitar a un miembro de la muestra que te vincule a otra persona con características similares a las suyas.

Recuperando el ejemplo, supongamos que debes hacer el estudio en vacaciones, y solo tienes el contacto de unos cuantos compañeros. Aquí, se podría usar la bola de nieve solicitando a estas personas los contactos de otros estudiantes.

Muestreo por cuotas

Este tipo de muestreo es una combinación entre el muestreo por conglomerado y el deliberado. Aquí se trabaja con una población amplia, de diferentes características, que presenta una dificultad para encontrar a miembros representativos. Por lo tanto, el investigador debe seleccionar, deliberadamente, aquellas personas que considere adecuadas de acuerdo a cada subgrupo definido. 

¡Muy bien! Esperamos que este artículo sobre los diferentes tipos de muestreo te haya sido de utilidad para llevar adelante tu investigación. Aunque, si continúas teniendo dificultades, contamos con más herramientas para ofrecerte. Sigue leyendo y entérate cuáles son.

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