av ASTRID ORTIZ 10 måneder siden
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El muestreo no probabilístico es un método de selección de una muestra en el que los elementos de la población no tienen una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionados para formar parte de la muestra. En este tipo de muestreo, la selección de los elementos se basa en criterios que no están relacionados con la probabilidad, como conveniencia, juicio del investigador o disponibilidad.
Algunos ejemplos comunes de muestreo no probabilístico incluyen: 1. Muestreo por conveniencia: Se eligen los elementos que están fácilmente disponibles y accesibles para formar parte de la muestra. 2. Muestreo por juicio: El investigador utiliza su juicio y experiencia para seleccionar los elementos que considera representativos o relevantes para el estudio. 3. Muestreo de bola de nieve: Los participantes iniciales reclutados en el estudio ayudan a identificar y reclutar a otros participantes. 4. Muestreo intencional o de expertos: Se seleccionan deliberadamente ciertos elementos que se consideran más relevantes para el estudio.
muestreo probabilístico
El muestreo probabilístico es un método de selección de una muestra en el que cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado para formar parte de la muestra. En otras palabras, en el muestreo probabilístico, todos los elementos de la población tienen la oportunidad de ser seleccionados y la selección se basa en el azar.
Existen varios tipos de muestreo probabilístico, entre ellos: 1. Muestreo aleatorio simple: Cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Este método es como sacar nombres de una urna. 2. Muestreo sistemático: Se elige un elemento al azar y luego se eligen los siguientes elementos a intervalos regulares. Por ejemplo, cada décimo elemento. 3. Muestreo estratificado: La población se divide en subgrupos o estratos y luego se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato basada en la proporción que representan en la población total. 4. Muestreo por conglomerados: La población se divide en grupos o conglomerados, y se seleccionan algunos de estos grupos para formar la muestra, en lugar de elegir individuos específicos.
1. Tamaño de la muestra: El número de elementos o individuos seleccionados para formar la muestra es crucial, ya que un tamaño inadecuado puede afectar la precisión y validez de los resultados. 2. Representatividad: La muestra debe ser representativa de la población en estudio, lo que implica que las características relevantes de la población estén reflejadas en la muestra. 3. Aleatoriedad: En muchos casos, es fundamental que la selección de la muestra se realice de manera aleatoria para minimizar el sesgo y garantizar que todos los individuos tengan igual probabilidad de ser seleccionados.
1. Tamaño: La población puede ser grande o pequeña, lo que afecta la viabilidad de estudiar a toda la población o trabajar con una muestra representativa. 2. Heterogeneidad: La población puede ser homogénea (similar en cuanto a ciertas características) o heterogénea (diversa en términos de características relevantes para el estudio). 3. Delimitación: Es crucial definir claramente los límites de la población para asegurar que se incluyan únicamente los individuos o elementos pertinentes al estudio.
1. Accesibilidad: El espacio físico debe ser accesible para el investigador y los participantes, si los hay. Debe estar ubicado en un lugar conveniente y seguro. 2. Equipamiento: El espacio físico debe contar con el equipamiento necesario para llevar a cabo la investigación, como laboratorios, ordenadores, material de laboratorio, etc. 3. Ambiente controlado -En algunos casos, es importante que el espacio físico permita controlar variables como la temperatura, la humedad, la iluminación, etc., para garantizar la validez de los resultados.
