Muestreo probabilístico y no probabilístico

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Introducción.
Dentro del campo de la investigación científica es común que se realicen
experimentos o muestras como medio para comprobar nuestras hipótesis en un
plano real. Pero para que esto sea posible se necesita recopilar una gran cantidad
de datos que nos auxilien a reproducir con precisión el campo muestral que nosotros
queramos, esto no siempre es conveniente, ya que analizar todos los elementos de
una población nos llevaría una gran cantidad de tiempo hacerlo y es por eso que se
selecciona una muestra, entendiéndolo como tal como una parte representativa de
una población, por lo tanto podemos definir al muestreo como una herramienta cuya
función es determinar que parte de una población debe examinarse, del cual derivan
varias técnicas que a continuación se presentarán.
Muestreo Probabilístico Y No Probabilístico
Luis Enrique López Tolentino
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1. Definición Y Conceptos
Antes de establecer los tipos de muestro que existen, debemos tener claro algunos
conceptos que ayudarán a entender las clases de muestro que hay.
“Muestreo. El muestreo es el proceso de seleccionar un conjunto de individuos de
una población con el fin de estudiarlos y poder caracterizar el total de la
población”1
“Población. Totalidad del universo que interesa considerar, y que es necesario que
esté bien definido para que se sepa en todo momento que elementos lo
componen”2
Muestra. Es el conjunto de individuos del universo que selecciono para estudiarlos,
por ejemplo a través de una encuesta”…3
2. ¿Para Qué Nos Sirve El Muestreo?
La importancia del muestreo radica en un proceso con el que viene acompañado, al
cual llamamos generalización, es decir, establecer una conclusión de índole
universal desde una observación u observaciones o bien conocer el universo
mediante una serie de pasos que generalmente son para este caso:
Extraer una muestra del mismo.
Medir un dato u opinión.
Proyectar en el universo el resultado observado de la muestra.
Finalmente esta proyección o extrapolación recibe el nombre de generalización de
resultados.
Extrapolación. Aplicación de un criterio conocido a otros casos similares para
extraer conclusiones o hipótesis”…4
1 http://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-que-es-porque-funciona
2 http://e-stadistica.bio.ucm.es/glosario2/def_poblacion.html
3 http://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-que-es-porque-funciona
4 http://www.wordreference.com/definicion/extrapolaci%C3%B3n
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3. Tipos De Muestreo
Existen diferentes criterios de clasificación para los diferentes tipos de muestreo,
pero por lo general se dividen en dos grupos:
Métodos De Muestreo Probabilístico.
Métodos De Muestreo No Probabilístico.
Ilustración 1: Muestreo Aleatorio
3.1 Métodos De Muestreo Probabilístico
Son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Esto quiere decir
que todos los individuos de una población tienen la misma probabilidad de ser
elegidos para formar parte de la muestra.
Para esto, se debe tener una lista completa de todos los elementos que integran la
población y a esto se le conoce como marco de muestreo.
3.1.1 Muestreo Aleatorio Simple
Es una de las técnicas de muestreo probabilístico, en la cual todos los elementos
que forman parte del universo y que se encuentran descritos dentro del espacio
muestral, tienen la misma probabilidad de resultar seleccionados para la muestra.
Ejemplo: La cobertura de la vacuna contra la influenza entre 1200 alumnos de una
Universidad X.
Determinar el tamaño de la Muestra: 60
Hacer una lista de todos los alumnos
Numerarlos del 1 al 1200
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Seleccionar de manera Aleatoria 60 Números
Esta técnica es muy poco utilizada al resultar muy simple y no poder ser aplicable a
poblaciones grandes.
Ilustración 2: Muestreo Aleatorio Simple
3.1.2 Muestreo Aleatorio Sistemático
En esta técnica también se numera a todos los elementos de una población, pero
en lugar de extraer n números aleatorios, sólo se extrae uno.
Ejemplo: Escoger un elemento al azar dentro de una población.
Población (N): 12,000
Muestra requerida: 600
Calcular el intervalo de muestreo (k): 12,000/600=20
Escoger el primer número al azar (1-20)
Una vez escogido el número a éste se le añade (k) y así
sucesivamente hasta completar N.
Uno de los problemas de esta técnica es la periodicidad en la población al elegir a
los individuos de la muestra a través de una constante (k)
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Ilustración 3: Muestreo Aleatorio Sistemático
3.1.3 Muestreo Aleatorio Estratificado
Esta tipo de muestreo es aquel en el cual la muestra incluye subgrupos
representativos de los elementos de estudio, con ciertas características particulares
como pueden ser: Una población la cual se puede estratificar con características
tales como Profesión, Sexo, estado civil, etc.
En cada estrato para obtener el tamaño de la muestra se puede aplicar el muestreo
aleatorio simple o sistemático.
“Estrato. Conjunto de elementos que comparten ciertos caracteres comunes y que
se integra con otros conjuntos para la formación de una entidad”…5
Ejemplo: Estudiantes de la carrera de Ciencias Empresariales 2016
I Año: 20%
II Año: 18%
III Año: 15%
IV Año: 30%
3.1.4 Muestreo Por Conglomerados
El método se utiliza cuando la población está agrupada en conglomerados
naturales.
“Conglomerado. Tipo de agrupación humana en la que todos los individuos
participan en determinadas circunstancias”…6
Una vez seleccionados los conglomerados, el estudio de muestreo se facilita, ya
que hay menos individuos en el análisis.
5 http://definicion.de/estrato/
6 http://definicion.de/conglomerado/
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Ejemplo: Agrupar una población por racimos o conglomerados para ver si un
tratamiento ayuda a prevenir una enfermedad “X”
Observamos los datos históricos y arroja que la incidencia y
comportamiento del cáncer es parecido en todas las
comunidades.
Se prosigue a dividir las comunidades y se seleccionan algunas
Ilustración 4: Muestreo Por Conglomerados
3.2 Métodos De Muestreo No Probabilístico
Son aquellos en el cual no se conoce la probabilidad que tienen los diferentes
elementos de la población de estudio de ser seleccionados y en general se eligen a
estos siguiendo determinados criterios haciendo que la muestra sea representativa.
3.2.1 Muestro Por Conveniencia
Se trata de una técnica en la cual es la muestra que está disponible en el tiempo o
periodo de investigación.
Ejemplo: Todos los pacientes que asistan a un hospital en particular cierto día,
semana, pueden ser requeridos para participar.
Este tipo de muestreo no es muy utilizado, ya que la muestra resulta ser poco
representativa de la población que se desea estudiar.
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Ilustración 5: Muestreo Por Conveniencia
3.2.2 Muestreo Por Cuotas
En esta técnica de muestreo No probabilístico se debe tener un buen conocimiento
sobre los estratos de la población para así seleccionar a los individuos más
representativos o adecuados para los fines de la investigación.
Ejemplo: Seleccionar 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes
en Ciudad de México. Una vez determinada la cuota de lo que se requiere se eligen
a los primeros que cuenten con esas características.
“Cuota. Parte o porción fija y proporcional de un todo”…7
Ilustración 6: Muestreo Por Cuotas
7 http://definicion.de/cuota/
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3.2.3 Muestro Incidental
Se trata de una técnica en la cual el investigador selecciona de manera intencional
a los individuos de una población que pasaran a ser parte de la muestra.
Ejemplo: Profesor de una universidad selecciona a alumnos con los cuáles tiene un
más fácil acceso de que accedan a ser parte de la muestra
3.2.4 Muestreo Intencional
Consiste en otra técnica en la cual las muestras son elegidas al azar, mientras que
las muestras intencionales se eligen con un propósito es decir de forma determinista
y no al azar.
Ejemplo: Los sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han
marcado tendencias de voto.
Ilustración 7: Muestreo Intencional
3.2.5 Bola De Nieve
Se localizan a individuos, los cuales conducen a otros y estos a otros, así hasta
conseguir la muestra requerida.
Ejemplo: Se utiliza para realizar estudios de poblaciones “Marginales como
delincuentes o sectas.
Ilustración 8: Muestreo Bola De Nieve
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Conclusión.
Las técnicas de muestreo resultan ser una importante herramienta para empleada
en el estudio de las poblaciones de algún país, sin embargo, sólo podemos hacer
uso de ellas cuando se dispone de un marco muestral, como por ejemplo los datos
del censo de un país, la lista de clientes de una empresa, características de una
población, etc.
Una vez que nosotros tengamos el marco muestral, podremos aplicar cualquiera de
las técnicas utilizadas para realizar el muestreo y posterior estudio de esa población.
Dentro de las ventajas que se obtienen al aplicar estas herramientas son que nos
ahorra tiempo y recursos, ya que disponemos de una menor cantidad de datos para
realizar estimaciones sobre alguna población que pueda tener una cantidad
considerable de individuos además de que podemos manipular o manejar esta
información con mayor facilidad.
Por lo contrario en las desventajas podemos hacer notar que debemos ser
cuidadosos al momento de introducir los datos, ya que pueden ser erróneos debido
a una inadecuada elección de la muestra, por lo cual los resultados pueden ser
alterados.
Aun así podemos concluir que las cnicas de muestreo probabilístico y no
probabilístico son una gran herramienta que nos auxilia en el estudio de poblaciones
siempre y cuando se manejen de manera correcta los datos.
11
Bibliografía.
Bvs. (28 de Diciembre de 2016). Obtenido de Bvs:
http://www.bvs.hn/Honduras/Embarazo/Tipos.de.Muestreo.Marzo.2016.pdf
Netquest. (28 de Diciembre de 2016). Obtenido de Netquest:
http://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-probabilistico-muestreo-aleatorio-
simple
Universidad Andres Bello. (1 de Enero de 2017). Obtenido de Universidad Andres Bello:
http://mey.cl/apuntes/muestrasunab.pdf
4-1-2017
UNIVERSIDAD DEL
ISTMO
Campus Ixtepec
Licenciatura En Ciencias Empresariales
Nombre:
Luis Enrique López Tolentino
Profesora:
M.I.A. Laura Yazmín Parra Velasco
Materia:
Probabilidad Y Estadística
Tema:
Muestreo Probabilístico Y No Probabilístico
1
INDICE
Introducción. ............................................................................................................ 2
1. Definición Y Conceptos .................................................................................... 3
3. Tipos De Muestreo ........................................................................................... 4
3.1 Métodos De Muestreo Probabilístico .......................................................... 4
3.1.1 Muestreo Aleatorio Simple ....................................................................... 4
3.1.2 Muestreo Aleatorio Sistemático ............................................................... 5
3.1.3 Muestreo Aleatorio Estratificado .............................................................. 6
3.1.4 Muestreo Por Conglomerados ................................................................. 6
3.2 Métodos De Muestreo No Probabilístico ..................................................... 7
3.2.1 Muestro Por Conveniencia ....................................................................... 7
3.2.2 Muestreo Por Cuotas ............................................................................... 8
3.2.3 Muestro Incidental.................................................................................... 9
3.2.4 Muestreo Intencional ................................................................................ 9
3.2.5 Bola De Nieve .......................................................................................... 9
Conclusión. ............................................................................................................ 10
Bibliografía. ........................................................................................................... 11
INDICE DE ILUSTRACIONES
ILUSTRACIÓN 1: MUESTREO ALEATORIO .......................................................... 4
ILUSTRACIÓN 2: MUESTREO ALEATORIO SIMPLE............................................ 5
ILUSTRACIÓN 3: MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO ................................ 6
ILUSTRACIÓN 4: MUESTREO POR CONGLOMERADOS .................................... 7
ILUSTRACIÓN 5: MUESTREO POR CONVENIENCIA .......................................... 8
ILUSTRACIÓN 6: MUESTREO POR CUOTAS ...................................................... 8
ILUSTRACIÓN 7: MUESTREO INTENCIONAL ...................................................... 9
ILUSTRACIÓN 8: MUESTREO BOLA DE NIEVE ................................................... 9

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López Tolentino Luis Enrique. (2017, Enero 23). Muestreo probabilístico y no probabilístico. Recuperado de http://www.gestiopolis.com/muestreo-probabilistico-no-probabilistico/
López Tolentino, Luis Enrique. "Muestreo probabilístico y no probabilístico". GestioPolis. 23 Enero 2017. Web. <http://www.gestiopolis.com/muestreo-probabilistico-no-probabilistico/>.
López Tolentino, Luis Enrique. "Muestreo probabilístico y no probabilístico". GestioPolis. Enero 23, 2017. Consultado el 22 de Febrero de 2017. http://www.gestiopolis.com/muestreo-probabilistico-no-probabilistico/.
López Tolentino, Luis Enrique. Muestreo probabilístico y no probabilístico [en línea]. <http://www.gestiopolis.com/muestreo-probabilistico-no-probabilistico/> [Citado el 22 de Febrero de 2017].
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Imagen del encabezado cortesía de aidanmorgan en Flickr