TIPOS DE MUESTREO: MUESTREOS NO PROBABILISTICOS.

Muestreos NO probabilísticos.

Muestreo por cuotas.

Se basa en un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los elementos más “representativos” o “adecuados” para los fines de la investigación. Mantiene semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad del método probabilístico.

Muestreo opinático.

Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras “representativas” mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su uso en sondeo preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto, es decir, el resultado de las elecciones en esa zona fue el mismo que el resultado global.

Muestreo causal.

Se trata de un proceso en el que el investigador o investigadora selecciona directa o intencionalmente los elementos del universo que formaran parte de la muestra. El caso más frecuente de este procedimiento es el utilizar como muestra los elementos a los que se tiene fácil acceso, un caso particular es el de las y los voluntarios a participar en una investigación.
Ejemplos cercanos:
• Cuando un profesor o profesora pregunta a un par de estudiantes, los que tiene más cerca por ejemplo.
• Cuando un programa de televisión o radio realiza un sondeo mediante las llamadas
telefónicas al programa.
• Cuando un programa de televisión saca un equipo a la calle y le pregunta a unas cuantas personas.

Muestreo por bola de nieve.

Se localiza a algunos elementos del universo, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente, llegando incluso a completar el censo del universo.
Aunque pueda parecer que no tiene utilidad, se utiliza frecuentemente cuando con conocemos la población, por ejemplo con poblaciones como delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermedades,…

Afijación de la muestra.

La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos.

Afijación Simple. A cada estrato le corresponde igual número de elementos de la muestra.


Afijación Proporcional. La distribución se hace de acuerdo con el peso de la población en cada estrato, la cantidad de elementos del universo que tiene cada estrato.

Afijación Óptima.  Se  tiene  en  cuenta  la  previsible  dispersión  de  los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación estándar previamente en cada estrato. Aunque cuando se puede utilizar reduce costos y mejora la precisión de los resultados.

Nivel de desagregación.

En ocasiones, además de obtener resultados, estimaciones, para todo el universo pretendemos obtener estimaciones para diferentes subgrupos en los que se puede subdividir el universo objeto del estudio.
Ejemplo:
Al realizar un estudio sobre el nivel de satisfacción de las y los clientes de una empresa, podemos pretender determinar el nivel de satisfacción de cada uno de los departamentos, por ejemplo a nivel general y también la satisfacción con vendedores, con caja, con servicio técnico,…
Para resolver estas situaciones se suele recurrir a dos técnicas:

1.  Aumentamos el tamaño de la muestra total hasta conseguir que el número de elementos de la población de cada subgrupo sea suficiente.

2.  Realizar una afijación no proporcional, tratando cada subgrupo como si fuera una división diferente.
Ejemplo:
Realizar  un  estudio  a  nivel  nacional  pero  en  el  que  pretendemos  dar resultados de cada una de las regiones del país, requiere que cada región se trabaje como un universo diferente.
Como  la  precisión  del  estimador,  de  la  variable  que  queremos  estimar,  está
íntimamente relacionada con el tamaño de la muestra y no con la fracción del muestreo, esto hace que en ciertos casos pueda necesitarse una muestra prácticamente del mismo tamaño para obtener datos de una región o departamento y la totalidad del país.

Hemos de tener en cuenta estas técnicas en el ejemplo del estudio del nivel de satisfacción en el caso que las y los clientes no reciban los servicios de todas y cada una de las áreas que queremos analizar. Por ejemplo si el servicio técnico atiende a una minoría de las y los clientes, será necesario realizar una  afijación no proporcional entre las y los clientes de esta área o incrementar la muestra hasta que tengamos suficientes clientes de esta área.


Para ampliar la informacíon puedes revisar los siguientes videos:

Por Daniela Sarabia.