Muestreo no estadístico: usos y problemas

Entender la necesidad de investigar

Sugar tuvo una acalorada discusión con su mejor amiga, Milky. El malentendido comenzó con una simple declaración de Sugar. Ella dijo: «ChooChoo es el mejor chocolate». ¡Todos en Cityville lo adoran! » Milky contrarrestó la declaración de Sugar y argumentó que conoce a un puñado de personas que odian esa marca. El día terminó con ambos amigos decididos a demostrar que el otro estaba equivocado. Únase a Sugar mientras hace todo lo posible para encontrar pruebas de su reclamo.

Población frente a muestra

Sugar no se dio cuenta de que su determinación de demostrar que su afirmación es correcta la llevará finalmente a investigar un poco. Sin embargo, al recordar su declaración, Sugar inmediatamente se arrepintió porque recordaba haber dicho «todos». Para que ella pueda probar su afirmación, tendrá que preguntar a todos los que viven en su lugar, Cityville, y eso es bastante imposible de hacer por su cuenta.

Cuando usa a todos o todo en una clase en particular, eso significa que está estudiando una población . Aunque esto le brindaría datos más precisos, a menudo resulta costoso y requiere mucho tiempo realizar encuestas a toda la población. Por esta razón, los investigadores utilizan muestras. Para la muestra es tomar los elementos de la población en lugar de utilizar la población en su totalidad. El supuesto es que mientras las muestras sean buenas representaciones de toda la población, sus datos no se distorsionarán.

Muestreo de probabilidad frente a muestreo no probabilístico

Esto nos lleva a la cuestión de cómo se toman las muestras. Recuerde, es muy importante que las muestras sean buenas representaciones de la población. El proceso de elegir muestras de la población se llama muestreo .

Suponga que Sugar planea obtener una muestra de los 10,000 residentes de Cityville para investigar si el chocolate ChooChoo es el mejor. Si Sugar quiere que cada residente de Cityville tenga la misma oportunidad de ser incluido en sus muestras, entonces deberá emplear métodos de muestreo probabilístico o estadístico .

Sin embargo, dado que Sugar es la única que realiza su pequeña investigación, pensó que podía usar su propio conocimiento de Cityville para elegir a las mejores personas para incluirlas como muestras. Dado que está usando su subjetividad, significa que, a diferencia del muestreo probabilístico, no todos en Cityville tendrán la misma probabilidad de ser elegidos como muestra en su investigación. Este método de muestreo se denomina no probabilístico o no estadístico .

Muestreo subjetivo

En general, los cuatro métodos de muestreo no probabilísticos más comunes son el muestreo por conveniencia, por cuotas, intencional y por juicio. Tratemos de discutir cada uno de estos a través de la situación de Sugar. Suponga que Sugar pudo calcular que la muestra que necesita es aproximadamente 355 de los 10,000 residentes de Cityville.

Suponga que Sugar decide que recogerá sus 355 muestras basándose en las casas por las que pasa de camino a la escuela. Además, también incluiría a sus compañeros de clase, amigos y familiares en su muestra porque está segura de que con gusto la cumplirían. Piensa que sería lo más práctico y lo más fácil de hacer porque no tiene que salir de su camino para obtener sus muestras. Este método de muestreo se denomina muestreo por conveniencia .

También puede ser posible que Sugar elija sus muestras pensando en las capas de la población. Las capas pueden ser segmentos, datos demográficos o estratos de la población. Los ejemplos comunes serían la religión, el género, las personas que viven en vecindarios particulares y similares. Suponga que Sugar calcula que dividiría sus 355 muestras entre hombres y mujeres. Si hace esto al incluir a todos los que conoce personalmente en la lista, entonces esto no se seleccionó al azar y este método de muestreo se llama muestreo por cuotas .

Ahora bien, también puede haber un caso en el que Sugar pensaría que la forma de muestrear la población es incluir personas que no son la representación habitual de Cityville. Por ejemplo, si la mayoría de los residentes de Cityville tienen entre 18 y 45 años, ella obtendría la mayoría de las muestras de residentes que tienen 18 menos o 45 años más. Ella leyó en alguna parte que incluirlos en su muestra es mejor que enfocarse en la demografía común de su población. Este método se llama muestreo intencional .

El último método es el muestreo de juicio . En este caso, Sugar obtendrá la muestra deseada simplemente eligiendo a los residentes de Cityville que ella cree que son las mejores personas para responder a sus consultas. Esto es de naturaleza muy subjetiva.

Tenga en cuenta que en cada uno de estos métodos de muestreo no estadísticos discutidos, obviamente, el mayor problema es el hecho de que no todos en Cityville tendrán la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra de Sugar. Dado que muchos de ellos son subjetivos, estos métodos de muestreo también están sujetos a varios sesgos. Por esta razón, la mayoría de los investigadores formales y serios no utilizan estos métodos de muestreo. Por otro lado, estos métodos de muestreo se consideran muy fáciles, económicos y bastante prácticos de emplear.

Resumen de la lección

La investigación es muy importante en nuestras vidas. Cuando investiga utilizando todo o todos en una clase, esto se llama estudio de población . Sin embargo, si solo usa algunos elementos de la población, esto se llama muestra . El proceso de elegir muestras de la población se llama muestreo . Los métodos de muestreo probabilístico o estadístico garantizan que todos los miembros de la población tengan las mismas oportunidades de ser incluidos en la muestra. Por otro lado, esto no es cierto en los métodos no probabilísticos o no estadísticos.por la implicación de la subjetividad por parte del investigador. Hay cuatro tipos de métodos de muestreo no estadísticos. Estos métodos no estadísticos se utilizan principalmente debido a la simplicidad de emplearlos a la hora de elegir las muestras.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador