• Muestreo no probabilístico:

  
  Técnica de muestreo que no usan procedimientos de selección al azar, sino que se basan en el juicio personal del investigador. El investigador decide que elementos incluirá en la muestra.
  

• Muestreo probabilístico:

  
  Procedimiento de muestreo donde cada elemento de la población tiene una oportunidad probabilística fija para ser elegido y se seleccionan al azar

TECNICAS DE MUESTREO NO PROBABILISTICO

Muestreo por conveniencia:

Busca obtener una muestra de elementos convenientes. La selección de las unidades de muestreo se deja principalmente al entrevistador. El entrevistador selecciona las unidades del muestreo.  Mas económica y que necesita menos tiempo.

Ejemplo:

Uso de estudiantes, grupos de la iglesia y miembros de organizaciones sociales. Entrevistas en centros comerciales sin calificar a los encuestados.

Uso de listas de cuentas de créditos de tiendas departamentales. Cuestionarios desprendibles incluidos en revistas. Entrevistas con “gente en la calle”.

Limitaciones

Presencia de muchas fuentes potenciales de sesgo de selección, como autoselección del encuestado. No son representativas en ninguna población definible. Tampoco son adecuadas para proyectos de investigación de mercados que impliquen inferencia sobre la población, no se recomiendan para la investigación descriptiva o causal.

Muestreo por juicio:

Forma de muestreo por conveniencia, en el cual los elementos de la población se seleccionan de forma deliberada con base en el juicio del investigador.

Ejemplo:

Mercados de prueba seleccionado para determinar el potencial de un nuevo producto.// Ingenieros de compra elegidos en una investigación de mercados industriales, porque se les considera representativos de la compañía.// Indicadores de distritos electorales seleccionados en la investigación de la conducta de emitir sufragios.//Testigos expertos usados en tribunales.// Tiendas departamentales elegidas para probar un nuevo sistema de exhibición de mercancía.

Muestreo por cuotas:

Técnica de muestreo no probabilístico, que es un muestreo por juicio restringido de dos etapas. La primera etapa consiste en desarrollar categorías de control o cuotas de elementos de la población. La segunda etapa, se seleccionan los elementos de la muestra con base en la conveniencia o el juicio. Pretende obtener muestras representativas a un costo relativamente bajo.

Muestreo de bola de nieve:

Técnica de muestreo no probabilístico en la cual se selecciona al azar al grupo inicial de encuestados. Los encuestados posteriores se seleccionan con base en las referencias o la información proporcionada por los encuestados iniciales. Este proceso puede realizarse en olas para obtener referencias de las referencias. Busca estimar las características raras en la población.

TECNICAS DE MUESTREO PROBABILISTICO

• Varían en términos de la eficiencia del muestreo, un concepto que refleja compensaciones entre los costos y la precisión del muestreo (directamente proporcional).

Muestreo aleatorio simple (MAS):

Técnica de muestreo probabilístico donde cada elemento de la población tiene una probabilidad de selección equitativa y conocida. Cada elemento se selecciona de manera independiente a  los otros elementos y la muestra se extrae mediante un procedimiento aleatorio del marco de muestreo.

• El investigador primero recopila el marco de muestreo  en el que a cada elemento se le asigna un número de identificación único. Luego se generan números aleatorios para determinar qué elementos se incluirán en la muestra. El MAS es fácil de entender y los resultados de la muestra pueden extrapolarse a la población meta.
• Desventajas: es difícil construir un marco de muestreo que permita extraer un MAS. El MAS llega a generar muestras muy grandes o extendidas en amplias zonas geográficas, lo cual incrementaría el tiempo y costo de la recolección de datos. El MAS a menudo produce menor precisión con mayores errores estándar que otras técnicas. El MAS no genera una muestra representativa. Es por esto que en la investigación de mercado no se utiliza el MAS.

Muestreo sistemático:

Técnica de muestreo probabilístico en que la muestra se elige seleccionando un punto de inicio aleatorio, para luego elegir cada n elemento en sucesión del marco del muestreo.

• Solo las muestras permisibles de tamaño n que pueden extraerse tienen una probabilidad igual y conocida de seleccionarse. La probabilidad de que el resto de las muestras de tamaño n queden seleccionadas es cero.
• El investigador supone que los elementos de la población están ordenados de alguna manera. Si el ordenamiento de los elementos está relacionado con las características de interés, el muestreo sistemático incrementa la representatividad de la muestra. Este es menos costos y más sencillo que el MAS. Este puede usarse sin conocer la composición (elementos) del marco del muestreo.

Muestreo estratificado:

Técnica de muestreo probabilístico que usa un proceso de dos pasos para dividir a la población en subpoblaciones o estratos. Los elementos se seleccionan de cada estrato mediante un procedimiento aleatorio.

• Busca incrementar la precisión sin aumentar el costo. Las variables que se usan son características demográficas, tamaño de la empresa o tipo de industria. El número de estratos sugiere que no sean más de seis.

Muestreo por conglomerados:

Primero se divide a la población meta en subpoblaciones mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas llamadas conglomerados. Luego se selecciona una muestra aleatoria de conglomerados con base en una técnica de muestreo probabilístico, como el MAS. Para cada conglomerado seleccionado se incluyen todos los elementos en la muestra o se toma una muestra de elementos de forma probabilística.

• Busca incrementar la eficiencia del muestreo mediante la reducción de los costos. Los elementos en dentro de un conglomerado deben ser tan heterogéneos como sea posible. El marco del muestreo solo se necesita para los conglomerados seleccionados para la muestra.

Tipo de Variable Según el tipo de medición:

A) Cualitativa:Atributo, condición o característica que permite clasificar el

concepto:

Variable Nominal

Variable de conceptos que no pueden ser sometidos a

criterios de orden. Ejemplo: Sexo, Residencia, Colores, etc.

Variable Ordinal

Variable de conceptos que pueden tomar distintos valores

ordenados según escala establecida Ejemplo: leve, moderado, grave. (El

intervalo no necesariamente debe ser uniforme entre mediciones).

B) Cuantitativa:Variables que se expresan mediante cantidades numéricas:

Variable Discreta

Variable de conceptos que presentan separaciones o

interrupciones escalares entre los valores. Estas separaciones o interrupciones

indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos que la

variable pueda asumir. Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3 ó más)

Variable Continua

Variable de conceptos que pueden adquirir cualquier valor

dentro de un intervalo especifico de valores. Ejemplo: el peso (2.3 kg, 2.4 kg,

2.5 kg….)

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