Muestreo

## *Muestreo sistemático*

El muestreo sistemático es una técnica de muestreo aleatorio que los
investigadores eligen con frecuencia por su sencillez y calidad regular

En el muestreo aleatorio sistemático, el investigador primero escoge aleatoriamente la primera pieza o sujeto de la población. A continuación, el investigador seleccionará a cada enésimo sujeto de la lista.

El procedimiento del muestreo aleatorio sistemático es muy fácil y se puede hacer manualmente. Los resultados son representativos de la población a menos que se repitan ciertas características de la población
por cada enésimo individuo, lo que es muy poco probable.

El proceso de obtención de la muestra sistemática es muy similar a una progresión aritmética.

### Número de inicio

El investigador selecciona un número entero que debe ser menor al número total de individuos en la población. Este número entero corresponderá al primer sujeto.

### Intervalo

El investigador elige otro número entero que servirá como la diferencia constante entre dos números consecutivos en la progresión.

El número entero se selecciona típica mente de modo que el investigador obtenga el tamaño de la muestra correcto.

Por ejemplo, el investigador tiene una población total de 100 individuos y necesita 12 sujetos. Primero elige su número de partida, 5.

Luego, el investigador elige su intervalo, 8. Los miembros de su muestra serán los individuos 5, 13, 21, 29, 37, 45, 53, 61, 69, 77, 85, 93.

Otros investigadores utilizan una técnica de muestreo aleatorio sistemático modificada en donde primero identifican el
tamaño de la muestra necesario. A continuación, dividen el número total de la

población por el tamaño de la muestra para obtener la fracción de muestreo. La fracción de muestreo luego se utiliza como la diferencia constante entre los sujetos.

## Ventajas del muestreo sistemático

* La principal ventaja de utilizar un muestreo sistemático sobre un muestreo aleatorio simple es su sencillez. Permite que el investigador añada un grado de sistema o proceso en la selección

aleatoria de los sujetos.

* Otra ventaja del muestreo

aleatorio sistemático sobre el muestreo aleatorio simple es la garantía de que el muestreo se hará equitativamente sobre la población. Existe una posibilidad de un muestreo aleatorio simple que permite una selección por conglomerados de sujetos. Esto es eliminado sistemáticamente en el muestreo sistemático.

## Desventaja de muestreo sistemático

* El proceso de selección puede interactuar con un rasgo periódico oculto dentro de la población. Si la técnica de muestreo coincide con la periodicidad del rasgo, la técnica de muestreo ya

no será aleatoria y la representativo de la muestra se ve comprometida.

## Notas

* Dado que el muestreo aleatorio sistemático es un tipo de muestreo probabilístico, el investigador debe garantizar que todos los miembros de la población tengan las mismas posibilidades de ser seleccionados como el punto de partida o sujeto inicial.
* El investigador debe estar seguro de que el intervalo constante elegido entre los sujetos no refleje un cierto patrón de rasgos presentes en la población. Si existe un patrón en la población y coincide con el intervalo establecido por el investigador, la aleatoriedad de la técnica de muestreo se ve comprometida.

## *Muestreo no probabilístico*

El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo donde las muestras se
recogen en un proceso que no brinda a todos los individuos de la población iguales oportunidades de ser seleccionados

En cualquier tipo de investigación es difícil lograr un muestreo aleatorio auténtico.

La mayoría de los investigadores tienen limitaciones temporales, monetarias y de mano de obra y, gracias a
ellas, es casi imposible tomar una muestra aleatoria de toda la población. Generalmente, es necesario emplear otra técnica de muestreo, la técnica de muestreo no probabilístico.

A diferencia del muestreo probabilístico, la muestra no probabilística no es un producto de un proceso de selección aleatoria. Los sujetos en una muestra no probabilística generalmente
son seleccionados en función de su accesibilidad o a criterio personal e
intencional del investigador.

La desventaja del método de muestreo no probabilístico es que no se toman pruebas de una porción desconocida de la población. Esto implica que la muestra puede representar a toda la población
con precisión o no. Por lo tanto, los resultados de la investigación no pueden
ser utilizados en generalizaciones respecto de toda la población.

## Tipos de muestreo no probabilístico

### Muestreo por conveniencia

El muestreo por conveniencia es probablemente la técnica de muestreo más común. En el muestreo
por conveniencia, las muestras son seleccionadas porque son accesibles para el investigador. Los sujetos son elegidos simplemente porque son fáciles de
reclutar. Esta técnica es considerada la más fácil, la más barata y la que menos tiempo lleva.

### Muestreo consecutivo

El muestreo consecutivo es muy similar al muestreo por conveniencia, excepto que intenta incluir a TODOS los sujetos accesibles como parte de la muestra. Esta técnica de muestreo no probabilístico puede ser considerada la mejor muestra no probabilística, ya que incluye a todos los sujetos que están disponibles, lo que hace que la muestra represente mejor a toda la población.

### Muestreo por cuotas

El muestreo por cuotas es una técnica de muestreo no probabilístico en donde el investigador asegura una representación equitativa y proporcionada de los sujetos, en
función de qué rasgo es considerado base de la cuota.

Por ejemplo, si la base de la cuota es de nivel de año en la universidad y el investigador necesita
una representación igual, con un tamaño de muestra de 100, debe seleccionar 25 estudiantes de 1º año, 25 de 2° año, 25 de 3º año y 25 de 4º año. Las bases de
la cuota generalmente son la edad, el género, la educación, la etnia, la religión y el nivel socioeconómico.

### Muestreo discrecional

El muestreo discrecional es más comúnmente conocido como muestreo intencional. En este tipo de toma de muestras, los sujetos son elegidos para formar parte de la muestra con un objetivo específico. Con el muestreo discrecional, el investigador cree que algunos sujetos son más adecuados para la investigación que otros. Por esta razón, aquellos son elegidos deliberadamente como sujeto.

### Muestreo de bola de nieve

El muestreo de 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. La desventaja de usar
una muestra de bola de nieve es que difícilmente sea representativa de la población.

## Cuándo utilizar el muestreo no probabilístico

* ·Este tipo de muestreo puede ser utilizado cuando se quiere

mostrar que existe un rasgo determinado en la población.

* También se puede utilizar cuando el investigador tiene como

objetivo hacer un estudio cualitativo, piloto o exploratorio.

* Se puede utilizar cuando es imposible la aleatorización, como

cuando la población es casi ilimitada.

* Se puede utilizar cuando la investigación no tiene como

objetivo generar resultados que se utilicen para hacer generalizaciones respectó de toda la población.

* También es útil cuando el investigador tiene un presupuesto, tiempo y mano de obra limitados.
* Esta técnica también se puede utilizar en un estudio inicial

que será llevado a cabo nuevamente utilizando un muestreo probabilístico aleatorio.

## *Muestreo probabilístico y aleatorización*

El
muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en virtud de la cual las muestras son recogidas en un proceso que brinda a todos los individuos de la
población las mismas oportunidades de ser seleccionados.

En esta técnica de muestreo, el investigador debe garantizar que cada individuo tenga las mismas oportunidades de ser seleccionado y esto se puede lograr si el investigador utiliza la aleatorización.

La ventaja de utilizar una muestra aleatoria es la ausencia de sesgos de muestreo y sistemáticos. Si la selección aleatoria se hace correctamente, la muestra será representativa de toda la población.

El efecto de esto es un sesgo sistemático ausente o mínimo que es la diferencia entre los resultados de la muestra y los resultados de la población. El sesgo de muestreo también se elimina ya que los sujetos son
elegidos al azar.

## Tipos de muestreo probabilístico

### Muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple es la forma más fácil de muestreo probabilístico. Lo único que el investigador tiene que hacer es asegurarse de que todos los miembros de la población sean incluidos en la lista y luego seleccionar al azar el número deseado de sujetos.

Existen muchos métodos para hacer esto. Puede ser tan
mecánico como sacar tiras de papel de un sombrero con nombres escritos mientras el investigador tiene los ojos vendados o puede ser tan fácil como usar un software de computadora para hacer la selección aleatoria.

#### Formula

Donde **n0** es el tamaño de muestra necesario para un universo infinito y **N** es el tamaño del universo finito. Es posible demostrar que el tamaño de muestra cuando usamos reemplazo (**nr**) es siempre igual al tamaño necesario para universo infinito (**nr**=**n0**). Si eso sucede, podemos afirmar que

   https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-probabilistico-muestreo-aleatorio-simple

### Muestreo aleatorio estratificado

El muestreo aleatorio estratificado también es conocido como muestreo aleatorio proporcional. Ésta es una técnica de muestreo probabilístico en donde los sujetos son inicialmente agrupados en diferentes categorías, tales como la edad, el nivel socioeconómico o el género.

Luego, el investigador selecciona aleatoriamente la lista final de sujetos de los distintos estratos. Es importante tener en cuenta que los estratos no se superpongan.

Generalmente, los investigadores utilizan un muestreo
aleatorio estratificado si quieren estudiar un determinado subgrupo dentro de la población. También es preferible el muestreo aleatorio simple porque garantiza resultados estadísticos más precisos.

### *Muestreo* aleatorio sistemático

El muestreo aleatorio sistemático se puede comparar
con una progresión aritmética en donde la diferencia entre dos números consecutivos es la misma. Por ejemplo, supongamos que estás en una clínica y tienes 100 pacientes.

1. Lo primero que tienes que hacer es elegir un número entero

que sea menor que el número total de la población. Éste será tu primer sujeto, por ejemplo (3).

1. Selecciona otro número entero que será el número de

individuos entre los sujetos, por ejemplo, (5).

1. Tus sujetos serán los pacientes 3, 8, 13, 18, 23 y así sucesivamente.

No existe una ventaja clara en la utilización de esta
técnica.

## Muestreo aleatorio por conglomerados

El muestreo aleatorio por conglomerados se realiza
cuando es imposible el muestreo aleatorio simple debido al tamaño de la población. Imagínate hacer un muestreo aleatorio simple cuando la población en
cuestión es toda la población de Asia.

En el muestreo por conglomerados, la investigación
identifica primero las fronteras, en el caso de nuestro ejemplo. Pueden ser los países de Asia.

El investigador selecciona aleatoriamente un número de áreas identificadas. Es importante que todas las áreas (países) dentro de la población tengan las mismas posibilidades de ser seleccionadas.

El investigador puede incluir todos los individuos
dentro de las áreas seleccionadas o seleccionar aleatoriamente a los sujetos de las áreas identificadas.

## Muestreo aleatorio mixto/por etapas múltiples

Esta técnica de muestreo probabilístico implica una combinación de dos o más técnicas de muestreo enumeradas anteriormente. En la mayoría de las investigaciones complejas realizadas en el campo o en el
laboratorio, no es adecuado utilizar un solo tipo de muestreo probabilístico.

La mayoría de las investigaciones se realizan en
diferentes etapas y en cada etapa se aplica una técnica de muestreo aleatorio diferente.

## Vídeo explicativo.

https://www.youtube.com/watch?v=elTml6zLxy4

## Referencias usadas.

* Exprorable.com muestreo sistemático

https://explorable.com/es/muestreo-sistematico

* explorable.com Muestreo no probabilístico

https://explorable.com/es/muestreo-probabilistico

* explorable.com Muestreo probabilístico y aleatorización

https://explorable.com/es/muestreo-no-probabilistico