la diferencia entre el muestreo de no probabilidad y el muestreo de probabilidad es que el muestreo de no probabilidad no implica la selección aleatoria y el muestreo de probabilidad sí. ¿Significa eso que las muestras no probables no son representativas de la población? No necesariamente. Pero sí significa que las muestras no probables no pueden depender de la lógica de la teoría de la probabilidad. Al menos con una muestra probabilística, conocemos bien las probabilidades o probabilidad de que hayamos representado bien a la población. Somos capaces de estimar los intervalos de confianza para la estadística., Con muestras no probables, podemos o no representar bien a la población, y a menudo será difícil para nosotros saber qué tan bien lo hemos hecho. En general, los investigadores prefieren métodos probabilísticos o de muestreo aleatorio sobre los no probabilísticos, y los consideran más precisos y rigurosos. Sin embargo, en la investigación social aplicada puede haber circunstancias en las que no sea factible, práctico o teóricamente sensato hacer muestreo aleatorio. Aquí, consideramos una amplia gama de alternativas no probables.,

podemos dividir los métodos de muestreo no probables en dos tipos amplios: accidentales o intencionales. La mayoría de los métodos de muestreo son de naturaleza intencional porque generalmente abordamos el problema de muestreo con un plan específico en mente. Las distinciones más importantes entre estos tipos de métodos de muestreo son las que existen entre los diferentes tipos de métodos de muestreo intencionales.

muestreo Accidental, fortuito o por conveniencia

uno de los métodos más comunes de muestreo va bajo los diversos títulos enumerados aquí., Incluiría en esta categoría las entrevistas tradicionales del «hombre en la calle» (por supuesto, ahora es probablemente la «persona en la calle») conducidas con frecuencia por los programas de noticias de la televisión para conseguir una lectura rápida (aunque no representativa) de la opinión pública. También argumentaría que el uso típico de estudiantes universitarios en mucha investigación psicológica es principalmente una cuestión de conveniencia. (Usted realmente no cree que los psicólogos usan estudiantes universitarios porque creen que son representativos de la población en general, ¿verdad?)., En la práctica clínica, podemos utilizar clientes que están disponibles para nosotros como nuestra muestra. En muchos contextos de investigación, tomamos muestras simplemente pidiendo voluntarios. Claramente, el problema con todos estos tipos de muestras es que no tenemos evidencia de que sean representativas de las poblaciones a las que estamos interesados en generalizar, y en muchos casos sospecharíamos claramente que no lo son.

Muestreo Intencional

En el muestreo intencional, se muestra con un propósito en mente. Por lo general, tendríamos uno o más grupos predefinidos específicos que estamos buscando., Por ejemplo, ¿alguna vez se ha encontrado con personas en un centro comercial o en la calle que llevan un portapapeles y que están deteniendo a varias personas y preguntándoles si podrían entrevistarlas? Lo más probable es que estén llevando a cabo una muestra intencional (y lo más probable es que estén involucrados en estudios de mercado). Podrían estar buscando mujeres caucásicas de entre 30 y 40 años de edad. Miden a las personas que pasan y a cualquiera que parezca estar en esa categoría se detienen para preguntar si participarán., Una de las primeras cosas que es probable que hagan es verificar que el encuestado cumple con los criterios para estar en la muestra. El muestreo intencional puede ser muy útil para situaciones en las que necesita llegar rápidamente a una muestra específica y en las que el muestreo por proporcionalidad no es la principal preocupación. Con una muestra intencional, es probable que obtenga las opiniones de su población objetivo, pero también es probable que tenga subgrupos de sobrepeso en su población que son más fácilmente accesibles.

Todos los métodos que siguen pueden considerarse subcategorías de métodos de muestreo intencionales., Podríamos muestrear para grupos específicos o tipos de personas como en la instancia modal, experto o muestreo de cuotas. Podríamos muestrear por diversidad como en el muestreo de heterogeneidad. O bien, podríamos aprovechar las redes sociales informales para identificar a los encuestados específicos que son difíciles de localizar de otra manera, como en el muestreo de bola de nieve. En todos estos métodos sabemos lo que queremos-estamos muestreando con un propósito.

muestreo de instancias modales

en Estadística, el modo es el valor que ocurre con más frecuencia en una distribución., En el muestreo, cuando hacemos una muestra de instancia modal, estamos muestreando el caso más frecuente, o el caso «típico». En muchas encuestas informales de opinión pública, por ejemplo, entrevistan a un votante «típico». Hay una serie de problemas con este enfoque de muestreo. Primero, ¿cómo sabemos cuál es el caso «típico» o «modal»? Podríamos decir que el votante modal es una persona que tiene una edad promedio, nivel educativo e ingresos en la población. Pero, no está claro que el uso de los promedios de estos es el más justo (considere la distribución sesgada del ingreso, por ejemplo)., Y, ¿cómo sabes que esas tres variables-edad, educación, ingresos-son las únicas o incluso las más relevantes para clasificar al votante típico? ¿Qué pasa si la religión o la etnia es un discriminador importante? Claramente, el muestreo de instancias modales solo es sensible para contextos de muestreo informales.

muestreo de expertos

el muestreo de expertos consiste en reunir una muestra de personas con experiencia y conocimientos conocidos o demostrables en alguna esfera. A menudo, convocamos una muestra de este tipo bajo los auspicios de un » panel de expertos.»En realidad, hay dos razones por las que podría hacer un muestreo experto., En primer lugar, porque sería la mejor manera de obtener las opiniones de personas con conocimientos específicos. En este caso, el muestreo de expertos es esencialmente solo una subcase específica del muestreo intencional. Pero la otra razón por la que podría usar el muestreo de expertos es para proporcionar evidencia de la validez de otro enfoque de muestreo que haya elegido. Por ejemplo, supongamos que toma muestras de instancias modales y le preocupa que los criterios que utilizó para definir la instancia modal estén sujetos a críticas., Puede convocar un panel de expertos compuesto por personas con experiencia reconocida y conocimiento de ese campo o tema y pedirles que examinen sus definiciones modales y comenten sobre su idoneidad y validez. La ventaja de hacer esto es que no estás solo tratando de defender tus decisiones, tienes algunos expertos reconocidos que te respaldan. La desventaja es que incluso los expertos pueden estar, y a menudo están, equivocados.

muestreo de cuotas

en el muestreo de Cuotas, se seleccionan personas no aleatoriamente de acuerdo con alguna cuota fija., Hay dos tipos de muestreo de cuotas: proporcional y no proporcional. En el muestreo de cuotas proporcionales se desea representar las principales características de la población mediante el muestreo de una cantidad proporcional de cada uno. Por ejemplo, si sabes que la población tiene un 40% de mujeres y un 60% de hombres, y que quieres un tamaño total de muestra de 100, continuarás muestreando hasta que obtengas esos porcentajes y luego te detendrás., Por lo tanto, si ya tiene las 40 mujeres para su muestra, pero no los sesenta hombres, continuará muestreando a los hombres, pero incluso si las mujeres encuestadas legítimas vienen, no las muestreará porque ya ha «cumplido su cuota.»El problema aquí (como en muchos muestreos intencionales) es que tienes que decidir las características específicas en las que basarás la cuota. Será por género, edad, educación, raza, religión, etc.?

el muestreo de cuotas No proporcional es un poco menos restrictivo. En este método, se especifica el número mínimo de unidades muestreadas que desea en cada categoría., aquí, no te preocupa tener números que coincidan con las proporciones de la población. En su lugar, simplemente desea tener suficiente para asegurarse de que podrá hablar incluso de grupos pequeños en la población. Este método es el análogo no probabilístico del muestreo aleatorio estratificado, ya que se usa típicamente para asegurar que los grupos más pequeños estén representados adecuadamente en su muestra.

muestreo de heterogeneidad

tomamos muestras de heterogeneidad cuando queremos incluir todas las opiniones o puntos de vista, y no nos preocupa representar estos puntos de vista proporcionalmente., Otro término para esto es muestreo para la diversidad. En muchos procesos de lluvia de ideas o grupos nominales (incluyendo el mapeo conceptual), usaríamos alguna forma de muestreo de heterogeneidad porque nuestro principal interés es obtener un amplio espectro de ideas, no identificar las «instancias modales» o «promedio». En efecto, lo que nos gustaría probar no son personas, sino ideas. Imaginamos que hay un universo de todas las ideas posibles relevantes para algún tema y que queremos muestrear a esta población, no a la población de personas que tienen las ideas., Claramente, para obtener todas las ideas, y especialmente las «atípicas» o inusuales, tenemos que incluir una amplia y diversa gama de participantes. El muestreo de heterogeneidad es, en este sentido, casi lo contrario del muestreo de instancia modal.

muestreo de bolas de nieve

en el muestreo de bolas de nieve, usted comienza por identificar a alguien que cumple con los criterios para la inclusión en su estudio. A continuación, se les pide que recomienden a otros que pueden conocer que también cumplen con los criterios. Aunque este método difícilmente conduciría a muestras representativas, hay momentos en que puede ser el mejor método disponible., El muestreo de bolas de nieve es especialmente útil cuando se trata de llegar a poblaciones que son inaccesibles o difíciles de encontrar. Por ejemplo, si usted está estudiando a las personas sin hogar, no es probable que pueda encontrar buenas listas de personas sin hogar dentro de un área geográfica específica. Sin embargo, si vas a esa área e identificas a uno o dos, es posible que sepan muy bien quiénes son las otras personas sin hogar en sus alrededores y cómo puedes encontrarlos.