{"id":117638,"date":"2021-03-17T02:00:21","date_gmt":"2021-03-17T09:00:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=117638"},"modified":"2023-06-14T17:00:59","modified_gmt":"2023-06-14T17:00:59","slug":"metodos-de-muestreo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/metodos-de-muestreo\/","title":{"rendered":"M\u00e9todos de muestreo: Ejemplos y usos"},"content":{"rendered":"\n

Los investigadores utilizan ampliamente diferentes m\u00e9todos de muestreo en los estudios de mercado, de modo que no necesitan investigar a toda la poblaci\u00f3n para recoger percepciones procesables.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Hoy conoceremos las caracter\u00edsticas de cada uno de estos m\u00e9todos para que decidas cu\u00e1l es el que necesitas llevar a cabo para que tu proyecto de investigaci\u00f3n sea todo un \u00e9xito.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Definici\u00f3n de muestreo <\/span><\/h2>\n\n\n\n

El muestreo es una t\u00e9cnica de selecci\u00f3n de miembros individuales o de un subconjunto de la poblaci\u00f3n para hacer inferencias estad\u00edsticas a partir de ellos y estimar las caracter\u00edsticas de toda la poblaci\u00f3n. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n es un m\u00e9todo conveniente en cuanto al tiempo y eficaz en funci\u00f3n de los costos y, por lo tanto, constituye la base de cualquier <\/span>dise\u00f1o de investigaci\u00f3n<\/span><\/a>. Las t\u00e9cnicas de muestreo pueden utilizarse en un programa inform\u00e1tico de encuestas de investigaci\u00f3n para una derivaci\u00f3n \u00f3ptima.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, si un fabricante de medicamentos desea investigar los efectos secundarios adversos de un medicamento en la poblaci\u00f3n del pa\u00eds, es casi imposible llevar a cabo un estudio de investigaci\u00f3n en el que participen todos. Para ello, el investigador elige tener una muestra de personas de cada grupo demogr\u00e1fico para luego investigar, d\u00e1ndole una retroalimentaci\u00f3n indicativa sobre el comportamiento del medicamento.<\/span><\/p>\n\n\n\n

M\u00e9todos de muestreo <\/span><\/h2>\n\n\n\n

Existen dos m\u00e9todos de muestreo: El muestreo probabil\u00edstico y el no probabil\u00edstico:<\/span><\/p>\n\n\n\n

Muestreo probabil\u00edstico<\/span><\/a>: El muestreo probabil\u00edstico es una t\u00e9cnica de muestreo en la que un investigador establece una selecci\u00f3n de unos pocos criterios y elige al azar a los miembros de una poblaci\u00f3n. Todos los miembros tienen la misma oportunidad de formar parte de la muestra con este par\u00e1metro de selecci\u00f3n.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Muestreo no probabil\u00edstico<\/span><\/a>: En el muestreo no probabil\u00edstico, el investigador elige al azar a los miembros de la investigaci\u00f3n. Este m\u00e9todo de muestreo no es un proceso de selecci\u00f3n fijo o predefinido. Esto dificulta que todos los elementos de una poblaci\u00f3n tengan las mismas posibilidades de ser incluidos en una muestra.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Ejemplos de m\u00e9todos de muestreo<\/span><\/h2>\n\n\n\n

Conozcamos diversos <\/span>tipos de muestreo<\/span><\/a> probabil\u00edstico y no probabil\u00edstico que pueden aplicarse en cualquier estudio de investigaci\u00f3n de mercado.<\/span><\/p>\n\n\n\n

El muestreo de probabilidad es una t\u00e9cnica de muestreo en la que los investigadores eligen muestras de una poblaci\u00f3n m\u00e1s grande utilizando un m\u00e9todo basado en la teor\u00eda de la probabilidad. Este es uno de los m\u00e9todos de muestreo que considera a todos los miembros de la poblaci\u00f3n y forma muestras basadas en un proceso fijo.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, en una poblaci\u00f3n de 1000 miembros, cada miembro tendr\u00e1 una probabilidad de 1\/1000 de ser seleccionado para formar parte de una muestra. El muestreo probabil\u00edstico elimina el sesgo en la poblaci\u00f3n y da a todos los miembros una oportunidad justa de ser incluidos en la muestra.<\/span><\/p>\n\n\n\n

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Te puede interesar: Ejemplo de encuestas por muestreo<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Existen cuatro tipos de t\u00e9cnicas de muestreo probabil\u00edstico<\/b>:<\/span><\/p>\n\n\n\n

Muestreo aleatorio simple:<\/span><\/a> Una de las mejores t\u00e9cnicas de muestreo probabil\u00edstico que ayuda a ahorrar tiempo y recursos es el m\u00e9todo de muestreo aleatorio simple. Es un m\u00e9todo fiable de obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n en el que cada uno de los miembros de una poblaci\u00f3n se elige al azar, simplemente por casualidad. Cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido para formar parte de una muestra.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, en una organizaci\u00f3n de 500 empleados, si el equipo de recursos humanos decide llevar a cabo actividades de creaci\u00f3n de equipos, es muy probable que prefieran escoger fichas de un taz\u00f3n. En este caso, cada uno de los 500 empleados tiene la misma oportunidad de ser seleccionado.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Muestreo por conglomerados<\/span><\/a>: Tambi\u00e9n conocido como muestreo por racimos<\/a>, es un m\u00e9todo en el que los investigadores dividen a toda la poblaci\u00f3n en secciones o conglomerados que representan a una poblaci\u00f3n. Los grupos se identifican e incluyen en una muestra basada en par\u00e1metros demogr\u00e1ficos como la edad, el sexo, la ubicaci\u00f3n, etc. Esto hace que sea muy sencillo para el creador de la encuesta obtener una inferencia efectiva a partir de la retroalimentaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, si el gobierno de los Estados Unidos desea evaluar el n\u00famero de inmigrantes que viven en su territorio, puede dividirlos en grupos basados en estados como California, Texas, Florida, Massachusetts, Colorado, Hawai, etc. Esta forma de realizar una encuesta ser\u00e1 m\u00e1s efectiva ya que los resultados se organizar\u00e1n por estados y proporcionar\u00e1n datos de inmigraci\u00f3n objetivos.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Muestreo sistem\u00e1tico<\/span><\/a>: Los investigadores utilizan el m\u00e9todo de muestreo sistem\u00e1tico para elegir los miembros de la muestra de una poblaci\u00f3n a intervalos regulares.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Para ello es necesario seleccionar un punto de partida para la muestra y un tama\u00f1o de muestra que pueda repetirse a intervalos regulares. Este tipo de m\u00e9todo de muestreo tiene un alcance predefinido y, por lo tanto, esta t\u00e9cnica de muestreo es la que menos tiempo consume.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, un investigador tiene la intenci\u00f3n de recoger una muestra sistem\u00e1tica de 500 personas en una poblaci\u00f3n de 5000. Numera cada elemento de la poblaci\u00f3n de 1 a 5.000 y elegir\u00e1 a cada 10 individuos para que formen parte de la muestra (Poblaci\u00f3n total\/tama\u00f1o de la muestra = 5.000\/500 = 10).<\/span><\/p>\n\n\n\n

Muestreo estratificado<\/span><\/a>: El muestreo aleatorio estratificado es un m\u00e9todo en el que el investigador divide la poblaci\u00f3n en grupos m\u00e1s peque\u00f1os que no se superponen, sino que representan a toda la poblaci\u00f3n. Durante el muestreo, estos grupos pueden organizarse y luego extraer una muestra de cada grupo por separado.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, un investigador que desee analizar las caracter\u00edsticas de las personas pertenecientes a diferentes divisiones de ingresos anuales crear\u00e1 estratos (grupos) seg\u00fan los ingresos anuales de la familia.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, menos de 20.000 d\u00f3lares, 21.000 a 30.000 d\u00f3lares, 31.000 a 40.000 d\u00f3lares, 41.000 a 50.000 d\u00f3lares, etc.<\/p>\n\n\n\n

Con esto, el investigador concluye las caracter\u00edsticas de las personas que pertenecen a diferentes grupos de ingresos. Los comercializadores pueden analizar a qu\u00e9 grupos de ingresos dirigirse y a cu\u00e1les eliminar para obtener los resultados deseados.<\/span><\/p>\n\n\n\n

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Quiz\u00e1 te interese conocer sobre muestreo poliet\u00e1pico<\/a> o muestreo multietapas<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Usos del muestreo probabil\u00edstico<\/span><\/h3>\n\n\n\n

Existen m\u00faltiples usos del muestreo probabil\u00edstico:<\/span><\/p>\n\n\n\n