Técnicas de muestreo: probabilístico y no probabilístico en investigación

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Resumen

El texto explica la clasificación de las técnicas de selección de muestras en investigación, distinguiendo el muestreo probabilístico del no probabilístico. Describe métodos como el muestreo simple al azar, el estratificado (con sus formas de afijación), el de conglomerados y el sistemático. Permite entender cuándo conviene aplicar cada técnica según la homogeneidad de la población.

Puntos clave

  • El muestreo probabilístico selecciona las unidades al azar, por lo que cada una tiene una probabilidad conocida de ser incluida.
  • El muestreo no probabilístico sigue una norma o criterio del investigador (intencional) o se realiza sin criterio definido por comodidad o costo (sin norma).
  • El muestreo simple al azar sin reemplazo requiere que la población sea homogénea, con coeficiente de variación menor a 0,1.
  • El número de muestras distintas de tamaño n que pueden obtenerse de un universo finito N es el combinatorio C(N, n).
  • El muestreo estratificado se usa cuando la población es heterogénea: se divide en estratos homogéneos y se toma una muestra simple al azar de cada uno.
  • La afijación puede ser uniforme, proporcional al tamaño del estrato u óptima (proporcional al tamaño y al desvío estándar).
  • El muestreo sistemático al azar se aplica cuando las unidades del universo siguen una periodicidad determinada.

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Clasificación Fundamental de las Técnicas de Muestreo

La selección de unidades experimentales para conformar una muestra se clasifica principalmente en dos grandes categorías, basadas en el método de selección:

1. Muestreo Probabilístico

En este tipo de selección, las unidades experimentales que componen la muestra son tomadas al azar, lo que permite calcular la probabilidad que tiene cada unidad experimental de ser obtenida. El proceso de obtención de cada elemento que integra la muestra es un experimento aleatorio.

  • Tipo de muestreo objetivo: La inclusión de cada unidad experimental en la muestra no depende del sujeto que se encarga de tomar la muestra.

2. Muestreo No Probabilístico (Intencional o Sin Norma)

Muestreo Intencional (Subjetivo)

Las unidades experimentales que componen la muestra son obtenidas siguiendo una norma o regla preestablecida. Cada elemento será “elegido” por el sujeto que realiza el trabajo de acuerdo al criterio fijado anteriormente. Este muestreo es subjetivo y carece de una base teórica satisfactoria.

Muestreo Sin Norma

Un muestreo es sin norma cuando, por razones de comodidad o costo, la obtención de las unidades experimentales se realiza sin un criterio, norma o regla definida. La obtención es cuasi-aleatoria (cuasi-objetiva).

Métodos de Obtención de Muestra (Técnicas Específicas)

Dentro de las técnicas probabilísticas, se distinguen varios métodos clave:

a) Muestreo Simple al Azar (Sin Reemplazo)

Las unidades experimentales son tomadas al azar sin reposición.

Para que se cumpla la condición de igualdad de probabilidad para todas las unidades, este método debería utilizarse cuando se tiene evidencia real de la homogeneidad de la población de la cual se tomará la muestra.

  • Condición: Población (finita o infinita) = homogénea (coeficiente de variación < 0,1).

La cantidad de muestras distintas $n$ que pueden obtenerse de un universo finito $N$ es el número combinatorio:

$$\binom{N}{n}$$

Esto se debe a que todas las muestras de tamaño $n$ son equiprobables.

b) Muestreo Estratificado al Azar

Este método se aplica cuando la Población es heterogénea, ya que el método simple al azar podría proporcionar muestras no representativas y conclusiones no confiables.

El procedimiento consiste en:

  1. Particionar el universo en estratos o subpoblaciones que sí presentan homogeneidad interna.
  2. De cada uno de los estratos se obtiene una muestra Simple al Azar.
Asignación del Tamaño de la Muestra (AFIJACIÓN)

Se refiere a la asignación del tamaño de la muestra ($n$) a cada uno de los distintos estratos:

  • Uniforme: El tamaño de la muestra que le corresponde a cada estrato es igual para todos.
  • Proporcional: El tamaño de la muestra que le corresponde a cada estrato es proporcional al tamaño de ese estrato. (Producto entre la fracción de muestreo y el tamaño de cada estrato).
  • Óptima: El tamaño de la muestra para cada estrato es proporcional al tamaño del estrato y al desvío estándar correspondiente.

c) Muestreo por Conglomerados Polietápico

Consiste en agrupar los elementos que conforman el Universo en conglomerados, de modo tal que entre ellos haya la suficiente homogeneidad como para representar a la población (ejemplo: representar a la población Argentina).

d) Muestreo Sistemático al Azar

Se utiliza cuando las unidades experimentales que forman el universo se presentan con una determinada periodicidad.

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Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre muestreo probabilístico y no probabilístico?

En el muestreo probabilístico las unidades se toman al azar y se conoce la probabilidad de cada una de ser seleccionada. En el no probabilístico la selección sigue un criterio del investigador o se realiza sin norma definida, por lo que no se puede calcular esa probabilidad.

¿Cuándo se usa el muestreo estratificado?

Se usa cuando la población es heterogénea, porque el muestreo simple al azar podría dar muestras no representativas. Se divide la población en estratos homogéneos y de cada uno se toma una muestra.

¿Qué es la afijación en el muestreo estratificado?

Es la forma de asignar el tamaño de la muestra a cada estrato. Puede ser uniforme, proporcional al tamaño del estrato u óptima, que considera además el desvío estándar.

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Test

1. ¿Qué caracteriza al muestreo probabilístico?
2. ¿Qué condición se exige para aplicar el muestreo simple al azar sin reemplazo?
3. ¿Cuándo es recomendable el muestreo estratificado?
4. En la afijación óptima, ¿de qué depende el tamaño de la muestra de cada estrato?
5. ¿Qué método se utiliza cuando las unidades del universo aparecen con cierta periodicidad?

Preguntas generadas con IA a partir del documento: comprueba las respuestas con el texto.