Introducción

 

Existen dos métodos de muestreo:

El muestreo probabilístico y no probabilístico

Métodos de muestreo probabilístico
Los métodos de muestreo probabilísticas son aquellos que se basan en el principio de equi-probabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticas nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticas encontramos los siguientes tipos:

 

• Muestreo aleatorio simple.

• Muestreo aleatorio sistemático.

• Muestreo aleatorio estratificado.

• Afijación simple.

• Afijación proporcional.

• Afijación Óptima.

• Muestreo aleatorio por conglomerados

Métodos de muestreo no probabilísticos 

A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aún siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa.

Algunos métodos de muestreo no probabilísticos son:

• Muestreo por cuotas.

• Muestreo opinático o intencional.

• Muestreo casual o incidental.

• Bola de nieve.

Error Muestral
De estimación o estándar. Es la diferencia entre un estadístico y su parámetro correspondiente. Es una medida de la variabilidad de las estimaciones de muestras repetidas en torno al valor de la población, nos da una noción clara de hasta dónde y con qué probabilidad una estimación basada en una muestra se aleja del valor que se hubiera obtenido por medio de un censo completo. Siempre se comete un error, pero la naturaleza de la investigación nos indicará hasta qué medida podemos cometerlo (los resultados se someten a error muestral e intervalos de confianza que varían muestra a muestra). Varía según se calcule al principio o al final. Un estadístico será más preciso en cuanto y tanto su error es más pequeño. Podríamos decir que es la desviación de la distribución muestral de un estadístico y su fiabilidad.