En este artículo se explica qué es un muestreo no probabilístico y cuáles son sus características. También podrás ver los diferentes tipos de muestreos no probabilísticos que hay junto con varios ejemplos. Finalmente, encontrarás las ventajas y las desventajas del muestreo no probabilístico.
Índice
¿Qué es el muestreo no probabilístico?
El muestreo no probabilístico es un método que sirve para seleccionar los individuos que formarán parte de la muestra de un estudio estadístico. En particular, en el muestreo no probabilístico se seleccionan a los individuos basándose en el criterio subjetivo de los investigadores.
Por lo tanto, en el muestreo no probabilístico no todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser escogidos para la muestra, ya que la selección no es aleatoria. Esta característica distingue el muestreo no probabilístico del muestreo probabilístico, en el cual sí se eligen a los individuos aleatoriamente.
Lógicamente, en los muestreos no probabilísticos la persona encargada de hacer la investigación tiene mucha importancia, porque es quien decide los integrantes de la muestra. Por eso es primordial que el investigador tenga un gran conocimiento y experiencia en el campo de estudio, para así obtener resultados fiables.
Aunque la manera escoger la muestra varia ligeramente según el tipo de muestreo no probabilístico, todos ellos se basan en el criterio de los investigadores para hacer la selección.
Por último, solo mencionar que en el mundo de la probabilidad y la estadística el muestreo no probabilístico también se conoce como muestreo no aleatorio.
Tipos de muestreos no probabilísticos
Los tipos de muestreos no probabilísticos son:
- Muestreo intencional: consiste en seleccionar a los individuos basándose únicamente en el criterio del investigador.
- Muestreo por conveniencia: se escogen a los elementos de la muestra según su facilidad de acceso.
- Muestreo consecutivo: se selecciona una primera muestra inicial, se investiga y luego se selecciona otra muestra. Y se van estudiando diferentes muestras hasta obtener las conclusiones del estudio.
- Muestreo por cuotas: primero se forman grupos y luego se elige una cuota de cada grupo para formar la muestra de la investigación.
- Muestreo por bola de nieve: los investigadores seleccionan los primeros individuos de la muestra, y estos reclutan posteriormente a otros sujetos para el estudio.
Vista la definición corta de cada tipo de muestreo no probabilístico, a continuación tienes explicado cada tipo en más detalle.
Muestreo intencional
El muestreo intencional se basa únicamente en el criterio del investigador para escoger la muestra del estudio.
De manera que la persona responsable de la investigación tiene todo el poder de decisión para seleccionar a los elementos de la muestra. Por lo tanto, es importante que sea una persona experta en el campo de estudio.
El muestreo intencional también se llama muestreo discrecional, muestreo por juicio, muestreo crítico, muestreo deliberado o muestreo opinático.
Muestreo por conveniencia
En el muestreo por conveniencia los investigadores escogen los sujetos de la muestra basándose en criterios de facilidad para acceder a los individuos, sin incluir la aleatoriedad en el proceso.
Es decir, en este tipo de muestreo no probabilístico para elegir a los individuos de la población se valoran aspectos como la disponibilidad, la proximidad o el coste de seleccionarlos. Incluso se suelen aceptar a voluntarios para facilitar aún más el muestreo.
El muestreo por conveniencia también se conoce como muestreo de selección intencionada o muestreo por oportunidad.
Muestreo consecutivo
En el muestreo consecutivo primero se escoge una muestra inicial, se investiga y después de obtener los resultados de la muestra inicial se pasa a estudiar otra muestra. Y el proceso se va repitiendo consecutivamente hasta obtener las conclusiones finales de todo el estudio.
De modo que el muestreo consecutivo no se centra en una sola muestra, sino que estudia diferentes muestras de una misma población estadística y al final saca conclusiones con la información obtenida de todos los grupos.
Muestreo por cuotas
En el muestreo por cuotas primero se establecen grupos (o estratos) de individuos que comparten como mínimo una característica y luego se selecciona una cuota de cada grupo, formando así la muestra del estudio.
El rasgo de los individuos que se utiliza para dividir la población en grupos también lo decide el investigador, por lo tanto, la persona encargada de realizar la investigación tiene una gran influencia en los resultados obtenidos.
Muestreo por bola de nieve
En el muestreo de bola de nieve el investigador escoge los primeros participantes y posteriormente estos reclutan a otros individuos para el estudio.
Esta característica del muestreo de bola de nieve hace que el tamaño de la muestra vaya incrementando cada vez más a medida que los participantes van reclutando a más personas para el estudio (efecto bola de nieve).
El muestreo por bola de nieve también se conoce como muestreo en cadena o muestreo de referencia en cadena.
Cómo hacer un muestreo no probabilístico
Los pasos para hacer un muestreo no probabilístico son los siguientes:
- Definir la población objetivo.
- Definir las características de la muestra y el tamaño muestral deseados.
- Escoger el tipo de muestreo no probabilístico adecuado.
- Seleccionar a los individuos de la muestra según el método de muestreo escogido en el paso anterior.
- Analizar a los elementos de la muestra obtenida.
Evidentemente, el paso más importante para realizar un muestreo no probabilístico es escoger el método de muestreo adecuado, esto permite adaptarse a la población objetivo y puede suponer un ahorro en tiempo y recursos empleados.
Pero para identificar qué método es el adecuado para cada caso debes saber cuáles son sus ventajas y sus desventajas, por eso te recomendamos que leas los artículos enlazados arriba en la explicación de cada tipo de muestreo no probabilístico.
Ejemplos de muestreos no probabilísticos
Para entender mejor el significado de muestreo no probabilístico, a continuación puedes ver varios ejemplos de cómo se hacen.
- Por ejemplo, se puede realizar un muestreo no probabilístico del tipo intencional haciendo un estudio estadístico sobre la población de un país en el cual se usa el conocimiento de una persona experta para seleccionar qué regiones participarán en el estudio.
- Otro ejemplo muy típico de un muestreo no probabilístico por conveniencia es cuando una empresa realiza encuestas a personas en un centro comercial o directamente en la calle. En este caso la empresa está utilizando el criterio de facilidad de acceso para escoger a los participantes del estudio, ya que simplemente va a un lugar concurrido y pregunta a la gente.
- Por último, cuando se pretende analizar estadísticamente a los integrantes de una secta secreta puede ser bastante complicado encontrar muchos sujetos, pero se puede empezar por estudiar a número reducido de individuos y que estos vayan presentando a otras personas del grupo para ser analizadas. Este sería un ejemplo de muestreo no probabilístico por bola de nieve.
Muestreo no probabilístico y muestreo probabilístico
La principal diferencia entre el muestreo no probabilístico y el muestro probabilístico es cómo se elige a la muestra del estudio. En el muestreo no probabilístico se seleccionan basándose en el criterio de los investigadores, en cambio, en el muestreo probabilístico se escogen aleatoriamente.
De manera que los elementos de una población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados en un muestreo probabilístico, a diferencia de los muestreos no probabilísticos en que no todos tienen la misma oportunidad.
Otro rasgo distintivo entre estos dos tipos de muestreos son las generalizaciones de las conclusiones obtenidas. Una muestra no probabilística normalmente no tiene suficiente representatividad ya que los sujetos son elegidos de manera subjetiva y, por lo tanto, las conclusiones sacadas solo se pueden aplicar a los individuos estudiados. Sin embargo, una muestra probabilística suele ser representativa y en consecuencia los resultados obtenidos se pueden generalizar a toda la población.
Ventajas y desventajas del muestreo no probabilístico
Las ventajas y las desventajas del muestreo no probabilístico son las siguientes:
| Ventajas | Desventajas |
|---|---|
| Un muestreo no probabilístico es rápido de hacer. | El investigador necesita un gran conocimiento del campo de estudio. |
| En general, los muestreos no probabilísticos son bastante económicos. | Difícil hacer generalizaciones a toda la población. |
| Muy útil para hacer investigaciones de carácter cualitativo o exploratorio. | No se puede asegurar la representatividad de la muestra. |
La principal ventaja del muestreo no probabilístico es que requiere de poco tiempo para llevarse a cabo, ya que no es necesario simular el azar y en consecuencia se selecciona a la muestra rápidamente. Esto implica que se deben invertir pocos recursos para realizar un muestreo no probabilístico, por lo que resulta económicamente más rentable que el muestreo probabilístico.
Como se hacen muy rápidamente, los muestreos no probabilísticos sirven para hacer una primera investigación con un carácter cualitativo o exploratorio, luego se puede profundizar más en los resultados obtenidos haciendo un muestreo probabilístico.
Por contra, el principal inconveniente del muestreo no probabilístico es que la persona encarga del análisis estadístico debe ser experta en el campo de estudio, ya que de ella depende en gran medida el éxito o el fracaso de la investigación.
Además, como las muestras que se obtienen no suelen ser representativas, no se pueden hacer generalizaciones, sino que los resultados obtenidos solo se aplican a los individuos estudiados.
como guía del estudio del muestreo, es un material sencillo y comprensible de entender.
¡Gracias por darnos tu opinión!
Realmente agradezco y aprecio que hayan personas como ustedes presentando esta información en una formas más comprensible.
Solo agregaría que nos ayudaran compartiendo las referencias, donde podamos profundizar en la información propuesta.
¡Buen trabajo!
¡Muchas gracias Claudia!
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