Métodos de muestreo no probabilístico: definición y tipos

Publicado el 21 septiembre, 2020

Muestreo no probabilístico

Kiera es psicóloga. Está interesada en estudiar por qué la gente cree de la forma en que cree sobre la pena de muerte. Ella prepara una encuesta preguntando a la gente por razones para apoyar su lado del debate sobre la pena capital.

Pero, ¿a quién debería entregar Kiera la encuesta? Quiere que su investigación diga algo sobre los adultos mayores de 18 años en los Estados Unidos, pero no le sería posible entregar la encuesta a todos los adultos estadounidenses. ¡Eso tomaría una eternidad!

Entonces, Kiera necesita desarrollar una muestra o grupo de sujetos. Esto se realiza mediante un proceso llamado muestreo. El objetivo es elegir una muestra que represente a toda la población para que Kiera pueda hacer inferencias sobre la población a partir de su muestra.

Una categoría principal de técnicas de muestreo se llama muestreo no probabilístico. En el muestreo no probabilístico , los sujetos se eligen para formar parte de la muestra de forma no aleatoria. Veamos más de cerca tres métodos de muestreo no probabilísticos: muestreo por conveniencia, por cuotas y por juicio.

Conveniencia

Bien, entonces Kiera quiere dar su encuesta a una muestra de personas para saber por qué los estadounidenses se sienten de la misma manera que ellos con respecto a la pena capital. Ella y sus dos asistentes de investigación van a un centro comercial un martes por la mañana y detienen a la gente para pedir su opinión sobre la pena de muerte y por qué se sienten así.

Kiera está utilizando el método de muestreo por conveniencia , que es exactamente lo que parece: un investigador selecciona la muestra según su conveniencia. Los sujetos seleccionados para formar parte de la muestra del estudio están ahí y están disponibles para ser evaluados.

El muestreo por conveniencia tiene un problema importante: las personas que están fácilmente disponibles no son necesariamente representativas de la población en general. Piense en el estudio de Kiera; si ella y sus asistentes de investigación encuestan a la gente en un centro comercial un martes por la mañana, su muestra se limita a sujetos que están en un centro comercial un martes por la mañana. Cualquiera con un trabajo de nueve a cinco (que incluye a la mayoría de los adultos en Estados Unidos) estará en el trabajo, no en el centro comercial, lo que significa que no será parte de la muestra de Kiera. ¡Eso es un problema!

Con el problema de la falta de representatividad, es posible que se pregunte por qué los investigadores utilizarían el muestreo por conveniencia. La respuesta está en su nombre: conveniencia. Los psicólogos hacen mucho esto. Si enseñan en una universidad, lo más probable es que estén investigando sobre estudiantes universitarios.

La verdad es que no siempre es práctico utilizar un método que no sea el muestreo por conveniencia. Otros métodos de muestreo pueden producir una mejor muestra, pero también cuestan más tiempo y dinero, por lo que muchos investigadores terminan utilizando el muestreo por conveniencia.

Cuota

Sin embargo, por un momento, digamos que Kiera y sus asistentes de investigación pueden ir a un centro comercial en un momento en que está representada toda la población de adultos estadounidenses. Aún tiene que elegir a qué personas encuestar. ¿Cómo debería hacer eso?

Una forma de elegir es utilizar el método de muestreo por cuotas , que implica establecer cuotas basadas en información demográfica pero no seleccionar sujetos al azar para cada cuota.

Por ejemplo, digamos que Kiera sabe que aproximadamente el 51% de los adultos estadounidenses son mujeres. Podría decirle a sus asistentes de investigación que entrevisten a 51 mujeres y 49 hombres, una cuota que corresponde aproximadamente a la demografía de la población. Sin embargo, las 51 mujeres y los 49 hombres no se eligen al azar; sus asistentes pueden elegir a qué mujeres y hombres les darán la encuesta.

Lo bueno del muestreo por cuotas es que los datos demográficos son aproximadamente correctos para la población, especialmente si establece cuotas para varias categorías demográficas diferentes. Por ejemplo, Kiera puede establecer cuotas no solo por género, sino también por raza, edad, nivel de ingresos, situación laboral, afiliación a un partido político o una serie de otras categorías. Cuantas más categorías haya, es más probable que tenga una muestra que represente a la población.

Por supuesto, cuantas más categorías especifique cuotas, más complejo, lento y costoso será su estudio. Sin mencionar el hecho de que es posible que no pueda cumplir con todas sus cuotas. Por lo tanto, un investigador debe equilibrar el tener muchas categorías para crear una muestra representativa con solo unas pocas para mantener la investigación simple y práctica. Es un equilibrio que cada investigador debe decidir.

Crítico

Bien, entonces Kiera decide usar el muestreo por cuotas. Obtiene una muestra representativa y analiza por qué la gente cree lo que cree sobre la pena de muerte. Pero luego decide continuar con otro estudio relacionado que analiza las diferencias entre la pena de muerte por silla eléctrica y la inyección letal. Quiere saber cuáles son las diferencias en cuanto al costo, la dificultad de llevar a cabo la ejecución y también cómo reaccionan los prisioneros al modo de ejecución.

El problema es que no hay tanta gente que pueda responder a esas preguntas. La mejor fuente de sus respuestas serían los profesionales que han administrado ambos métodos de ejecución. Pero hay muy pocos en el país, así que Kiera decide darles la encuesta a todos.

Kiera está utilizando su propio juicio en cuanto a a quién incluir en su muestra; en este caso, está usando el método de muestreo por juicio , también llamado método de muestreo intencional , que es cuando la muestra se basa en el juicio de quién cree que sería mejor para la muestra el investigador. Puede recordar los nombres de este método porque la investigadora utiliza su “juicio” y elige sujetos con un “propósito”.

El muestreo basado en criterios funciona mejor cuando hay un número limitado de personas con la experiencia necesaria para formar parte de la muestra. En el caso de Kiera, solo hay un número relativamente pequeño de personas que han administrado tanto la silla eléctrica como la inyección letal, por lo que usa su criterio para elegirlas en lugar de Joe Schmoe en la calle que no puede responder sus preguntas sobre el costo. dificultad de administración y cómo reaccionan los presos.

Resumen de la lección

El muestreo no probabilístico es el método para elegir la muestra de un estudio de forma no aleatoria. Tres técnicas comunes de muestreo no probabilístico son: muestreo de conveniencia, que implica elegir una muestra basada en las personas que están fácilmente disponibles; muestreo por cuotas, que requiere que el investigador establezca cuotas en función de la información demográfica de la población; y muestreo de juicio o intencional, que implica elegir una muestra basada en el juicio del investigador.

Los resultados del aprendizaje

Terminar esta lección podría permitirle:

  • Recuerde el significado del muestreo no probabilístico
  • Expresar conocimiento de tres tipos de muestreo no probabilístico: muestreo por conveniencia, por cuotas y por juicio
  • Enumere las ventajas y desventajas de cada tipo de muestreo.

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