Tipos de Muestreo en Investigación: Probabilístico y No Probabilístico
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Tipos de Muestreo en Investigación
Muestreo Probabilístico
El muestreo probabilístico se utiliza cuando se conoce la posibilidad de seleccionar un miembro determinado de la población y dicha selección se realiza al azar.
- Muestreo aleatorio simple: es una estrategia muestral en la cual cada miembro de la población tiene la misma probabilidad e independencia de ser elegido.
- Muestreo sistemático: se escoge cada k-ésimo individuo entre 0 y el tamaño de la población.
- Muestreo estratificado: consiste en agregar niveles con el fin de conseguir representatividad, cuando se divide un grupo por sexo, religión, etc.
- Muestreo por conglomerados: esta estrategia muestral consiste en seleccionar unidades de individuos en vez de individuos mismos.
Muestreo No Probabilístico
El muestreo no probabilístico se utiliza cuando se desconoce la probabilidad de escoger un solo individuo. Esto sucede, en general, en situaciones en las cuales es imposible confeccionar un listado completo de la población estudiada.
- Muestreo de conveniencia: utiliza el público cautivo, es decir, aquel que está al alcance del investigador.
- Muestreo por cuotas: se establecen cuotas o cupos para cada variable estudiada, como las seis primeras mujeres, los cuatro primeros hombres, etc.
Marco Teórico
El marco teórico implica y analiza teorías, investigaciones y antecedentes que se consideran válidos para el encuadre del estudio.
Hipótesis
Las hipótesis son suposiciones tentativas dentro de un proyecto.
Población
La población es el objetivo de todas las cosas que se encuentran con una serie de especificaciones.
Tipos de Marco Teórico
- Descriptivo: se manifiesta en determinados fenómenos, busca especificar las propiedades importantes de personas, grupos, comunidades, etc. Mide de manera más bien independiente los conceptos o variables y describe situaciones y eventos.
- Explorativo: examina un tema o un problema de investigación poco estudiado. En pocas ocasiones constituye un fin en sí mismo, pero sirve para obtener información sobre la posibilidad de llevar a cabo una investigación y explica por qué dos o más variables están relacionadas.
- Explicativo: va más allá de la descripción de conceptos o fenómenos, estableciendo relaciones entre conceptos y está dirigido a responder a las causas de eventos físicos.
- Correlativo: pretende responder a preguntas de investigación.