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muestreo probabilístico

Te detallamos todo lo que quieres saber sobre el muestreo probabilístico 

Si acabas de llegar a este sitio sin tener idea de qué es, para qué sirve o qué tipos de muestreo probabilístico hay, es tu día de suerte, porque aquí tenemos todo lo que necesitas. Adicionalmente, te presentaremos los mejores ejemplos para que puedas comprender su aplicación práctica, ya que no sabes cuándo te pedirán uno para un ensayo o tesis académica. 

Definición de muestreo 

Bueno, antes de saber qué es el muestreo probabilístico, no puedes no saber sobre el muestreo habitual. El mismo funciona como un procedimiento en el que debes seleccionar y analizar a determinados individuos de una población. Es aleatorio y se realiza porque las poblaciones son muy extensas y es muy costoso para las economías mundiales poder obtener los datos de todos.

El muestreo tiene como objetivo generar una muestra representativa de la población. Es decir, utilizar y analizar indicadores como el ingreso promedio, la edad, el porcentaje de habitantes hombres y mujeres, entre otros, para medir el tamaño y características de la muestra o población. 




¿Qué es y para qué sirve el muestreo probabilístico? 

Entonces, podemos definir al muestro probabilístico como el método de investigación en el que puedes realizar la selección una muestra estadística centrada en el estudio y análisis de grupos específicos de una población por medio de una elección aleatoria. 

El principal requisito que presenta este método es que todos los individuos de la población que estudies deben tener las mismas posibilidades de ser seleccionados. 

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Tipos de muestreo probabilístico + Ejemplos

El muestreo probabilístico se clasifica en otros tipos de muestreos, clasificándose en: aleatorio simple, sistemático, estratificado y conglomerados. 

Muestreo aleatorio simple 

Este tipo de muestreo es de lo más sencillos de realizar para una muestra. Tendrás que elegir, de manera aleatoria, a los individuos que participarán. Para dicha selección, deberás asignar un número a cada sujeto y luego, a modo de sorteo, seleccionar los números para ver quien queda elegido. 

Por ejemplo: quieres tomar las muestras de los colegios de una determinada ciudad, pero necesitas 5 y hay 30 en total. Entonces, utilizando este modo de sorteo y de muestreo, podrás elegir de manera totalmente aleatoria los 5 establecimientos educativos.

Sistemático

El muestreo probabilístico sistemático lo realizarás fragmentando a la población en subgrupos, en formato de lista, y luego elegir aleatoriamente. Para eso, designarás un número y todas las personas que correspondan con dicho número serán los elegidos. 

Por ejemplo: tienes una población de 100.000 individuos y necesitas a 1.000. Entonces los dividirás en 200 grupos de 500 y asignarás los números 15, 50, 68, 87 y 150. Todos los individuos que posean esos números, serán elegidos para formar los 1.000 que buscabas. 

Muestreo estratificado

Este tipo de muestreo probabilístico especifica que debes dividir a la población en subgrupos que compartan o contengan las mismas características. Después, por medio del método de muestreo aleatorio simple que ya te hemos explicado, elige un individuo de cada tipo para formar la muestra. 

Por ejemplo: tienes que hacer una investigación sobre una población que se compone de individuos que trabajan para una determinada empresa. Entonces, como investigador, divides la población en los siguientes estratos: 

  • Hombre que trabajan media jornada.
  • Hombre que trabajan jornada completa.
  • Mujer que trabajan media jornada.
  • Mujer que trabajan jornada completa.

De ese modo, verás que es más cómodo dividir a la población de esta manera, en integrantes que compartan determinadas características. 

Por conglomerados

El método de muestro probabilístico por conglomerados es aplicado cuando no se puede, o es imposible, realizar una lista exacta de los elementos de una determinada población. Para que puedas realizarlo, tienes que obtener detalles de la población agrupados en listas. 

Por ejemplo: si quieres hacer una investigación sobre un país entero, puedes utilizar este método para realizar una separación por ciudades, lo que facilitará y ordenará tu trabajo. 

Diferencias con el muestreo no probabilístico

El muestreo no probabilístico es una técnica que utilizarás para investigar pero que, a diferencia del probabilístico, no se utiliza de manera aleatoria. Aquí tomarás a los individuos que cumplan con ciertos requisitos, características y cualidades que ciertamente beneficien a tu investigación. 

Por ejemplo: las entrevistas laborales, donde se buscan individuos con habilidades determinadas. 

En definitiva, las principales diferencias radican en que uno es aleatorio y el otro no. El muestreo probabilístico tiene por finalidad investigar, mientras que el no probabilístico puede buscar algún beneficio concreto. Uno se amolda a las condiciones de los individuos, el otro busca individuos que se amolden a sus exigencias y necesidades. 

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