Muestreo probabilístico y no probabilístico

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Muestreo Probabilístico y No Probabilístico
Elaborado por: Karla Sofía Carrasquedo Velázquez
Universidad del Istmo Campus Ixtepec
M.I.A. Laura Yazmín Parra Velasco
Introducción
El mundo de los negocios es muy amplio, abarca muchas situaciones de nuestra
vida cotidiana, pero también este mundo es muy complejo, pues los negocios son
manejados por personas y estas son seres complejos y difíciles de entender.
En ocasiones para lograr ejecutar bien los negocios u otras cuestiones, existe una
herramienta que es de mucha ayuda para entender y a conocer el comportamiento
de una población hacia un tema en específico, esta herramienta es el muestreo,
que es de vital importancia en varios aspectos de la vida cotidiana como, los
negocios, la política, entre otros. Para esto a continuación se analizará que es
muestreo, y lo más importante, el conocer que es el muestreo probabilístico y no
probabilístico y por qué el conocer esto resulta relevante.
¿Qué es Muestreo?
El muestreo es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es
determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo) debe
examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.
Concepto de Probabilidad
La probabilidad mide la frecuencia con la que se obtiene un resultado al llevar a
cabo un experimento aleatorio, del que se conocen todos los resultados posibles,
bajo condiciones suficientemente estables.
Muestreo Probabilístico
Se basan en el principio de equiprobabilidad, ya que cada elemento del universo
tiene una probabilidad conocida y no nula de figurar en la muestra, es decir, todos
los elementos del universo pueden formar parte de la muestra.
Tipos de Muestreo Probabilístico
Muestreo Aleatorio Simple
Muestreo Aleatorio Sistemático
Muestreo Aleatorio Estratificado
Muestreo Aleatorio por Conglomerados
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Muestreo Aleatorio Simple
La selección de la muestra se realiza en una sola etapa, directamente y sin
reemplazamientos.
Se aplica fundamentalmente en investigaciones sobre poblaciones pequeñas y
plenamente identificables, por ejemplo cuando disponemos de la lista completa de
todos los elementos del universo.
Ventajas
Es sumamente sencillo y de fácil comprensión.
Permite el cálculo rápido de medias y varianzas.
Está basado en la teoría estadística, por esta razón existen paquetes
informáticos analizar todos los datos.
Desventajas
Requiere que se posea un listado completo de toda la población.
El trabajar con muestras pequeñas es posible que no represente a la
población adecuadamente.
Muestreo Aleatorio Sistemático
Se utiliza en muestras ordenadas. Consiste en seleccionar al azar un elemento y a
partir de él, incrementando un intervalo fijo, seleccionar toda la muestra.
Procedimiento
N: Tamaño del universo
n: el tamaño de la muestra
Primero se determina de qué tamaño es la muestra, una vez determinado el
tamaño, se calcula el coeficiente de elevación, esto es, el cociente, la división,
entre el tamaño del universo y el tamaño de la muestra.
Se opta por un número al azar que sea como el máximo coeficiente de elevación,
un número entre 1 y K, a este número se le nombrará “i”.
Se debe de contar con un listado de todos los elementos del universo, donde i+K,
i+2K, i+3K, i+4K, i+5K… de tal manera que se continúe hasta completar toda la
muestra.
Ventajas
Es de fácil aplicación.
En algunas ocasiones no es necesario tener un listado de toda la población.
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Desventajas
Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, se
pueden hallar estimaciones desniveladas.
Muestreo Aleatorio Estratificado
Se basa en dividir los elementos del universo en grupos, donde cada elemento del
universo pertenece a un solo grupo, y el conjunto de los grupos forman la totalidad
del universo. A cada grupo lo llamamos estrato.
Cuanto más homogéneos seas los estratos, más precisas resultaran las
estimaciones.
Ventajas
Se pueden obtener estimaciones más precisas y confiables.
Puede realizar diferentes métodos de muestreo y/o estimación en
determinados estratos, lo que permite reducir la varianza (desviación
estándar) y por tanto disminuir el tamaño de la muestra.
Facilita la coordinación y realización de los trabajos de campo.
Desventajas
Los análisis son complicados
Muestreo Aleatorio por Conglomerados
Se realiza cuando es imposible el muestreo aleatorio simple debido al tamaño de
la población.
En este tipo de muestreos la unidad muestral no son los elementos del universo,
sino un conjunto de elementos que bajo determinados aspectos se puede
considerar que forman una unidad.
Ventajas
Resulta muy eficiente cuando la población es enorme.
Minimiza Costos.
No es necesario tener un listado de toda la población, pueden ser necesario
solo de las unidades primarias del muestreo.
Desventajas
El error estándar es mayor que en el muestreo aleatoria simple o
estratificado.
Es complejo su cálculo de error estándar.
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Muestreo No Probabilístico
No se efectúa bajo normas probabilísticas de selección, durante sus procesos
intervienen opiniones y criterios personales del investigador o no existe norma
bien definida o validada. Por esta razón es aquel que se utiliza de forma empírica.
Tipos de Muestreo No Probabilístico
Muestreo por Cuotas
Muestreo Intencional o de Conveniencia
Bola de Nieve
Muestreo Discrecional
Muestreo por Cuotas
También denominado en ocasiones accidental. Se asienta generalmente sobre la
base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos
más representativos o adecuados para los fines de la investigación. Mantiene, por
tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter
de aleatoriedad de aquél.
Ventajas
Es semejante al muestreo aleatorio estratificado.
Se basa en los individuos más representativos de la población.
Desventajas
En algunos casos esta técnica no es totalmente representativa de la
población.
Se debe saber que se han tenido en cuenta solo los rasgos seleccionados
de la población para formar los subgrupos.
Muestreo Intencional o de Conveniencia
Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener
muestras representativas mediante la inclusión en la muestra de grupos
supuestamente típicos. Pretende seleccionar unidades de análisis que cumplen
los requisitos de la población objeto de estudio, pero que sin embargo, no son
seleccionadas al azar.
Se utiliza preferentemente en estudios exploratorios. Las pruebas pilotos, también
usan con frecuencia éste tipo de muestreo, es muy frecuente su utilización en
sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado
tendencias de voto.
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Ventajas
Menos costoso.
No requiere mucho tiempo.
Fácil de administrar.
Por lo general asegura alta tasa de participación.
Posible generalización a sujetos similares.
Desventajas
Difícil generalizar a otros sujetos.
Menos representativa de una población específica.
Los resultados dependen de las características únicas de la muestra.
Mayor probabilidad de error debido al investigador o influencia de sujetos
(sesgos).
Bola de Nieve
Se lleva a cabo generalmente cuando hay una población muy pequeña. En este
tipo de muestreo, el investigador le pide al primer sujeto que identifique a otro
sujeto potencial que también cumpla con los criterios de la investigación.
Para llevarlo a cabo se reúnen los datos de los pocos miembros de la población
objetivo que se puedan localizar y se les pide información necesaria para ubicar a
otros miembros que conozcan de esa población.
Ventajas
El proceso en cadena permite que el investigador llegue a poblaciones que
son difíciles de probar cuando se utilizan otros métodos de muestreo.
El proceso es barato, simple y rentable.
Esta técnica de muestreo necesita poca planificación y menos mano de
obra que otras técnicas de muestreo.
Desventajas
El investigador tiene poco control sobre el método de muestreo. Los sujetos
que el investigador puede obtener se basan principalmente en los sujetos
observados anteriormente.
La representatividad de la muestra no está garantizada.
El investigador no tiene ni idea de la verdadera distribución de la población
ni de la muestra.
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Muestreo Discrecional
A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que
pueden aportar al estudio.
Aplica bien para estudios de pre-prueba o prueba piloto para un instrumento. La
idea se centra en que el investigador elige la muestra por que los considera los
s representativos.
Ventajas
Este método es sumamente fácil de aplicar.
No es costoso.
Depende del conocimiento que tiene el investigador.
Desventajas
No es tan preciso, ya que depende del juicio del investigador.
Conclusión
Existen diversos tipos de muestreo, lo más difícil es el saber cuál es el adecuado
para cada circunstancia, ya que el muestreo resulta ser sumamente importante en
una investigación.
Además de que en ocasiones se escucha hablar del termino probabilidad e
inmediatamente se relaciona con cuestiones de matemáticas, haciendo de este
término, algo complejo.
Sin embargo el campo de estudio de la probabilidad es muy amplio, un buen
ejemplo de esto es el tema de muestreo probabilístico y el muestreo no
probabilístico, así que en este documento se descubre los principales métodos de
estos dos tipos de muestreo, así como conocer que, estos métodos de muestreo
son de vital importancia en muchos ámbitos de la vida, como la política y sobre
todo, el campo de los negocios, que son los que mueven al mundo.
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Bibliografía
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probabilistico-y-no.html
Muestreo Probabilístico y No
Probabilístico
Universidad del Istmo
Campus Ixtepec
Materia: Probabilidad y Estadística
Lic. Ciencias Empresariales
M.I.A. Laura Yazmín Parra Velasco
Alumna:
Karla Sofía Carrasquedo Velázquez
Cd. Ixtepec, Oaxaca, a 13 de Enero de 2017
Grupo: 306
Introducción .................................................................................................................. 3
¿Qué es Muestreo? ........................................................................................................ 3
Concepto de Probabilidad .............................................................................................. 3
Muestreo Probabilístico ................................................................................................. 3
Tipos de Muestreo Probabilístico ................................................................................... 3
Muestreo Aleatorio Simple ............................................................................................ 4
Muestreo Aleatorio Sistemático ..................................................................................... 4
Muestreo Aleatorio Estratificado ................................................................................... 5
Muestreo Aleatorio por Conglomerados ........................................................................ 5
Muestreo No Probabilístico ........................................................................................... 6
Tipos de Muestreo No Probabilístico .............................................................................. 6
Muestreo por Cuotas ..................................................................................................... 6
Muestreo Intencional o de Conveniencia ........................................................................ 6
Bola de Nieve ................................................................................................................ 7
Muestreo Discrecional ................................................................................................... 8
Conclusión ..................................................................................................................... 8
Bibliografía ................................................................................................................... 9

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Carrasquedo Velázquez Karla Sofía. (2017, Enero 23). Muestreo probabilístico y no probabilístico. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/muestreo-probabilistico-y-no-probabilistico/
Carrasquedo Velázquez, Karla Sofía. "Muestreo probabilístico y no probabilístico". GestioPolis. 23 Enero 2017. Web. <https://www.gestiopolis.com/muestreo-probabilistico-y-no-probabilistico/>.
Carrasquedo Velázquez, Karla Sofía. "Muestreo probabilístico y no probabilístico". GestioPolis. Enero 23, 2017. Consultado el 24 de Junio de 2017. https://www.gestiopolis.com/muestreo-probabilistico-y-no-probabilistico/.
Carrasquedo Velázquez, Karla Sofía. Muestreo probabilístico y no probabilístico [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/muestreo-probabilistico-y-no-probabilistico/> [Citado el 24 de Junio de 2017].
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Imagen del encabezado cortesía de victorcamilo en Flickr