Técnicas de Muestreo: Tipos y Aplicaciones

Métodos de Muestreo No Probabilístico

• Muestreo por conveniencia: Consiste en seleccionar la muestra de acuerdo con la conveniencia del investigador. Es simple, cómodo y económico.
• Muestreo por juicio, criterio, discrecional, subjetivo u opinático: El investigador selecciona, o pide a un experto que elija, un conjunto de unidades que él piensa que van a ser representativas de toda la población. Este método tiene un bajo coste y es rápido.
• Muestreo por "bola de nieve": El entrevistador elige a los primeros elementos a entrevistar, a los que, tras la entrevista, les solicita que identifiquen a otros individuos.
• Muestreo por cuotas: Es muy utilizado. Busca conseguir una estructura de la muestra similar a la de la población. Se establecen categorías en las características que se consideran relevantes, como efectos demográficos, socioeconómicos, geográficos o de personalidad, estilo de vida, etc. Después, se fija una cuota de elementos a entrevistar para cada categoría.
• Muestreo por rutas aleatorias: Se utiliza cuando se realizan encuestas personales en grandes ciudades, en el hogar del entrevistado. El marco es un plano, en el que se elige un punto, al que se llama unidad de arranque. A partir de él, se van eligiendo viviendas de acuerdo con algún algoritmo determinado.

Métodos de Muestreo Probabilístico

• Muestreo aleatorio simple: Asocia la misma probabilidad de ser elegida a todas las posibles muestras de tamaño n. Hay dos tipos:
  • Muestreo sin reemplazamiento: Las unidades no se devuelven a la población; la muestra es finita.
  • Muestreo con reemplazamiento: Todas las unidades son devueltas a la población una vez analizadas y, por tanto, pueden volver a formar parte de otra muestra; el muestreo es infinito.
• Muestreo sistemático con arranque aleatorio: Consiste en ordenar las unidades muestrales de forma aleatoria y en ir seleccionándolas de una en una. Es un método sencillo, fácil de ejecutar y menos costoso que otros.
• Muestreo con probabilidad variable o desigual: Utiliza la información de una variable auxiliar, fuertemente correlacionada con la variable de estudio y sobre todas las unidades del universo, para asignar a estas diferentes probabilidades de ser elegidas. El más frecuente es el muestreo con probabilidad proporcional al tamaño.
• Muestreo estratificado: El universo está compuesto por subuniversos llamados estratos, formados por elementos similares respecto de determinadas características, y el muestreo se realiza independientemente en cada estrato. Se identifican una o varias características que se consideren importantes. Se lleva a cabo la estratificación de acuerdo con las variables anteriores. Se selecciona aleatoriamente la muestra en cada estrato mediante un muestreo aleatorio simple. La ventaja es que produce estimaciones con menor error y menor intervalo de confianza. Sin embargo, es más complicado, más costoso y requiere de mayor información.
• Muestreo por conglomerados: Se da cuando las unidades están agrupadas de forma natural o artificial en grupos (conglomerados).
• Muestreo por etapas: La muestra se selecciona en etapas sucesivas:
  1. Primero, el universo se divide en un número de unidades de primer nivel.
  2. Segundo, las unidades del primer nivel muestreadas en la primera etapa se subdividen en las unidades del segundo nivel, y de cada unidad de primer nivel de la muestra de la primera etapa se extrae una muestra de unidades de segundo nivel, y así sucesivamente en las restantes etapas.