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muestreo probabilístico

¿Cómo realizar un muestreo probabilístico?

Si necesitas recolectar datos cuantitativos para tu investigación, el muestreo probabilístico es una excelente opción para hacerlo y aquí te contaremos cómo aprovecharlo. Quédate con nosotros para conocer esta herramienta a fondo.

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¿Qué es el muestreo probabilístico? 

Para comprender a fondo qué es el muestreo probabilístico, antes debemos abordar el primer término que compone el concepto: muestreo. Esta palabra se refiere a la selección de un grupo pequeño, dentro de una población mayor. La premisa es que dicha selección sea representativa del conjunto.

Por ejemplo, para crear una muestra a partir de una población grande, puedes aplicar el muestreo probabilístico. En este sentido, ese recorte tendrá un rasgo en particular: cada uno de los miembros del grupo de estudio tendrá las mismas probabilidades de ser elegido.

En esencia, esta es la característica fundamental del muestreo probabilístico. Pero, ¿cuándo es conveniente aplicarlo?

¿Cuándo conviene usar un muestreo probabilístico?

Es conveniente usar esta metodología en diferentes ocasiones:

  • Cuando se busca obtener hallazgos de calidad: en la medida en que reduce el sesgo, también otorga jerarquía a los resultados obtenidos. Esto se debe a que la selección de la muestra a estudiar es imparcial.
  • En caso de que la población sea muy diversa: aquí, el muestreo probabilístico es especialmente útil para crear muestras representativas.
  • Cuando se busca crear una muestra precisa: ajustar la selección a un tamaño preciso ayuda a obtener datos mejor definidos.

Ahora bien, hay cuatro tipos de muestreo probabilístico que puedes aprovechar para tu proyecto. Conozcámoslos a continuación.

Tipos de muestreo probabilístico

Existen cuatro tipos de muestreo probabilísticos y veremos cada uno con un ejemplo para facilitar su comprensión. Para ello, diseñaremos una investigación ficticia donde nos propondremos conocer qué resultados tuvieron las clases virtuales con los estudiantes de la facultad de Derecho de la UNAM

Muestreo aleatorio simple

Este método consiste en asignar números a cada uno de los sujetos de la población y seleccionar los casos que serán estudiados mediante un sistema automatizado. Así, los números son elegidos aleatoriamente, como su nombre lo indica.

El ejemplo de este tipo de muestreo probabilístico, en este caso, consiste en asignarle un número a cada estudiante. Esto podría hacerse tomando el listado completo y ordenándolo alfabéticamente. Posteriormente, mediante una app de sorteos, se pueden obtener aleatoriamente los candidatos a estudiar.

👉 Conoce más al respecto ingresando aquí: Muestreo aleatorio simple, ¿qué es y cómo hacerlo?




Muestreo sistemático

Este método consiste en elegir a cada enésima persona de la lista para que conforme la muestra. Entonces, retomemos el ejemplo de muestreo probabilístico anterior, con la misma lista de estudiantes ordenada alfabéticamente.

En este caso, el primer candidato será seleccionado aleatoriamente y se encontrará entre los 10 primeros nombres de la lista. Si suponemos que salió sorteado el séptimo, el siguiente será el 17, luego el 27, y así sucesivamente.

Muestro estratificado

Este método implica dividir la población grande en grupos más pequeños, que presenten características distintivas del resto. Esto se aplica en caso de que las diferencias entre los miembros de la población sean muy pronunciadas. Sin embargo, debe existir cierta generalidad para conformar los grupos.

Por ejemplo, en este tipo de muestreo probabilístico se puede crear un grupo con estudiantes varones que estén cursando el último año, y otro con mujeres. Cualquiera sea el caso, se debe procurar hacer una buena división para obtener la misma información de diferentes estratos.

Muestreo por conglomerados

En el caso de que sea imposible obtener una lista con todos los miembros de una población, el investigador puede optar por aprovechar conglomerados existentes que sean representativos.

Por ejemplo, si la población de nuestra investigación ficticia estaría compuesta por todos los estudiantes de la UNAM, resultaría imposible estudiarlos. Por eso, limitar el análisis solamente a los de la facultad de Derecho o facultades de la zona, sería la opción más viable. Una vez hecho ese recorte, se puede aplicar cualquier método de muestreo probabilístico que vimos anteriormente. 

 

Hemos llegado al final y esperamos haber despejado todas tus dudas. Entendemos que llevar adelante una investigación no es tarea sencilla, pero no te preocupes, porque puedes contar con nuestra ayuda.

¿Necesitas ayuda para aplicar el muestreo probabilístico?

En Tesis y Másters sabemos que un artículo de blog, si bien puede orientarte, no resolverá tu proceso de investigación. La buena noticia es que puedes contar con nosotros para ayudarte.

En este sentido, ponemos a tu disposición a nuestro extenso equipo de especialistas en investigación académica. Así, podemos guiarte paso a paso mediante nuestro servicio de asesorías.

O bien, si prefieres quitarte de encima todos tus problemas, redactaremos tu proyecto de investigación para ti, y nos haremos cargo del muestreo probabilístico. Además, incluiremos un certificado otorgado por Turnitin, para constatar que tu trabajo es original

Si te interesa saber más al respecto, ¡contáctanos! Te diremos cómo hacerlo a continuación.

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