{"id":931772,"date":"2024-06-27T07:00:00","date_gmt":"2024-06-27T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=931772"},"modified":"2024-06-27T07:00:32","modified_gmt":"2024-06-27T14:00:32","slug":"muestreo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/muestreo\/","title":{"rendered":"Muestreo: Qu\u00e9 es, tipos y caracter\u00edsticas"},"content":{"rendered":"\n
Cualquier persona que haya trabajado en un proyecto de investigaci\u00f3n sabe que los recursos son limitados. Es por eso que la mayor\u00eda de los proyectos buscan recolectar datos de una muestra de personas, y no de toda la poblaci\u00f3n (el censo es una de las pocas excepciones), para optimizar al m\u00e1ximo los resultados. Pero, \u00bfc\u00f3mo se hace un muestreo<\/strong>?\u00a0<\/p>\n\n\n\n\n\n El muestreo es el proceso mediante el cual ciertos individuos son seleccionados de una poblaci\u00f3n que es objeto de an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n Es necesario porque las poblaciones pueden ser demasiado grandes y no es viable (econ\u00f3mica y materialmente hablando) recolectar datos de todos los individuos (como se mencion\u00f3).<\/p>\n\n\n\n El objetivo es que la muestra sea representativa.<\/a> Es decir, sus indicadores, tales como edad media, ingreso medio, porcentaje de hombres y mujeres, entre otros, deben ser los mismos o muy similares a los de la poblaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Los investigadores operan en condiciones donde el error es posible. Por lo tanto, es importante tener una estrategia que proporcione, como m\u00ednimo, un plan de qu\u00e9 y d\u00f3nde medir, cu\u00e1ntas unidades de muestreo recolectar, el per\u00edodo en que las unidades deben ser recolectadas y la frecuencia.<\/p>\n\n\n\n Puede ser \u00fatil consultar a estad\u00edsticos experimentados durante el proceso de dise\u00f1o, ya que varios factores importantes deben ser considerados, tales como los aspectos estad\u00edsticos y de an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n Cuando se realiza una investigaci\u00f3n, rara vez es posible estudiar toda la poblaci\u00f3n de inter\u00e9s. Es por eso que los investigadores utilizan varios tipos de muestreo<\/a> cuando desean recolectar datos y responder a preguntas de investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Existen dos t\u00e9cnicas principales de muestreo en la investigaci\u00f3n: las que se basan en la probabilidad y las que no. Veamos los diferentes tipos que se pueden utilizar con ambas t\u00e9cnicas para una recolecci\u00f3n eficiente de datos en tu pr\u00f3xima investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n El muestreo probabil\u00edstico<\/a> es un m\u00e9todo que se refiere al estudio o an\u00e1lisis de peque\u00f1os grupos de una poblaci\u00f3n que utiliza formas de m\u00e9todos de selecci\u00f3n aleatoria. Se divide en:<\/p>\n\n\n\n El muestreo aleatorio simple<\/a>, como su nombre indica, es un m\u00e9todo completamente aleatorio utilizado para seleccionar una muestra. Este m\u00e9todo es tan sencillo como asignar n\u00fameros a individuos (muestra) y luego elegir n\u00fameros al azar a trav\u00e9s de un proceso automatizado. Finalmente, los n\u00fameros elegidos son los miembros incluidos en la muestra.<\/p>\n\n\n\n Este es un m\u00e9todo en el que una gran poblaci\u00f3n se divide en dos grupos m\u00e1s peque\u00f1os, que generalmente no se superponen, pero representan a toda la poblaci\u00f3n en su totalidad.<\/p>\n\n\n\n Durante el muestreo, estos grupos pueden ser organizados y luego cada grupo puede ser muestreado por separado.<\/p>\n\n\n\n Una caracter\u00edstica com\u00fan del muestreo estratificado<\/a> es organizar o clasificar las muestras por sexo, edad, etnia, etc. Este m\u00e9todo divide a los sujetos en grupos mutuamente excluyentes y luego utiliza un muestreo aleatorio simple para seleccionar a los miembros de los grupos.<\/p>\n\n\n\n Generalmente analiza una determinada poblaci\u00f3n en la cual la muestra consiste en varios elementos, por ejemplo, ciudad, familia, universidad, etc. Los conglomerados son b\u00e1sicamente seleccionados a trav\u00e9s de la divisi\u00f3n de la poblaci\u00f3n mayor en varias secciones m\u00e1s peque\u00f1as.<\/p>\n\n\n\n Conoce m\u00e1s del muestreo por conglomerados<\/a><\/p>\n\n\n\n Este se enfoca en la elecci\u00f3n de cada \u00aben\u00e9sima\u00bb persona para formar parte de la muestra. Por ejemplo, puedes elegir a cada quinta persona para formar parte de la muestra, o cada d\u00e9cima persona para formar parte de la muestra.<\/p>\n\n\n\n El muestreo sistem\u00e1tico<\/a> es una implementaci\u00f3n extendida de la misma t\u00e9cnica de probabilidad en la que cada miembro de un grupo es seleccionado en per\u00edodos regulares para formar una muestra.<\/p>\n\n\n\n Es una t\u00e9cnica donde el investigador selecciona muestras bas\u00e1ndose en el juicio subjetivo y no en la selecci\u00f3n aleatoria.<\/p>\n\n\n\n A diferencia del probabil\u00edstico, en el que cada miembro de la poblaci\u00f3n tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado, en el muestreo no probabil\u00edstico<\/a>, no todos los miembros de la poblaci\u00f3n tienen la oportunidad de participar en el estudio. Se divide en los siguientes tipos:<\/p>\n\n\n\n El muestreo por conveniencia <\/a>es una t\u00e9cnica no probabil\u00edstico en la que las muestras de la poblaci\u00f3n son seleccionadas simplemente porque est\u00e1n convenientemente disponibles para el investigador. Estas muestras son seleccionadas solo porque son f\u00e1ciles de reclutar y porque el investigador no consider\u00f3 seleccionar una muestra que representara a toda la poblaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Esta t\u00e9cnica es muy similar a la anterior (con una ligera variaci\u00f3n). En un muestreo consecutivo<\/a>, el investigador elige a una sola persona o a un grupo de muestra, realiza una investigaci\u00f3n durante un per\u00edodo, analiza los resultados, y luego pasa a otro sujeto o grupo de sujetos, si es necesario.<\/p>\n\n\n\n Hipot\u00e9ticamente, supongamos que un investigador quiere estudiar los objetivos de carrera de los empleados de una organizaci\u00f3n. Hay 500 empleados trabajando en esta organizaci\u00f3n y estos son colectivamente conocidos como la \u00abpoblaci\u00f3n\u00bb.<\/p>\n\n\n\n Para comprender mejor una poblaci\u00f3n, el investigador solo necesitar\u00e1 una muestra, no toda la poblaci\u00f3n. Adem\u00e1s, el investigador est\u00e1 interesado en ciertos estratos de la poblaci\u00f3n. Es aqu\u00ed donde el muestreo por cuotas<\/a> ayuda a dividir la poblaci\u00f3n en estratos o grupos.<\/p>\n\n\n\n Conoce m\u00e1s de la diferencia entre poblaci\u00f3n y muestra<\/a>.<\/p>\n\n\n\n En esta t\u00e9cnica, las muestras son seleccionadas \u00fanicamente en base al conocimiento y la credibilidad del investigador. En otras palabras, los investigadores eligen solo a aquellos que creen que son apropiados (en lo que respecta a los atributos y representaci\u00f3n de una poblaci\u00f3n) para participar en un estudio de investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Aqu\u00ed m\u00e1s informaci\u00f3n del muestreo casual<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Este tipo de t\u00e9cnica ayuda a los investigadores a encontrar muestras cuando estas son dif\u00edciles de localizar. Los investigadores utilizan esta t\u00e9cnica cuando el tama\u00f1o de la muestra es peque\u00f1o y no est\u00e1 f\u00e1cilmente disponible.<\/p>\n\n\n\n Encuentra aqu\u00ed c\u00f3mo realizar un muestreo bola de nieve<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Conoce la calculadora de muestra<\/a> de investigaci\u00f3n de QuestionPro<\/p>\n\n\n\n Algunas de las mejores pr\u00e1cticas para ejecutar correctamente una estrategia de muestreo<\/a> son:<\/p>\n\n\n\n Ahora que sabes qu\u00e9 son las estrategias, es momento de definir tu marco de muestreo<\/a> y elegir los m\u00e9todos m\u00e1s apropiados para alcanzar tu objetivo de investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Afortunadamente, existen herramientas como QuestionPro que te pueden ayudar en este camino hacia el \u00e9xito.<\/p>\n\n\n\n Agenda una demostraci\u00f3n y aprende c\u00f3mo comenzar a utilizar la plataforma para ayudarte a reunir el conocimiento que necesitas para maximizar resultados y minimizar errores.<\/p>\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 es el muestreo?<\/h2>\n\n\n\n
\u00bfCu\u00e1l es la importancia del muestreo?<\/h2>\n\n\n\n
Tipos de muestreo<\/h2>\n\n\n\n
Muestreo probabil\u00edstico<\/h3>\n\n\n\n
Muestreo aleatorio simple<\/h4>\n\n\n\n
Muestreo estratificado<\/h4>\n\n\n\n
Muestreo por conglomerados<\/h4>\n\n\n\n
Muestreo sistem\u00e1tico<\/h4>\n\n\n\n
Ventajas del muestreo probabil\u00edstico<\/h3>\n\n\n\n
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Muestreo no probabil\u00edstico<\/h3>\n\n\n\n
Muestreo de conveniencia<\/h4>\n\n\n\n
Muestreo consecutivo<\/h4>\n\n\n\n
Muestreo por cuotas<\/h4>\n\n\n\n
Muestreo casual<\/h4>\n\n\n\n
Muestreo bola de nieve<\/h4>\n\n\n\n
Ventajas del muestreo no probabil\u00edstico<\/h3>\n\n\n\n
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Pr\u00e1cticas para una buena estrategia de muestreo<\/h2>\n\n\n\n
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\u00bfPreparado para optimizar tus procesos de muestreo?<\/h2>\n\n\n\n
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