Cuadro Comparativo de los tipos de muestreo
Tipos de
muestreo
Método de
muestreo
Concepto Características Ventajas Desventajas Ejemplo
probabilístico Aleatorio simple Método por el cual todas las
personas de un universo y
que estén descritas en marco
muestral tienen las mismas
posibilidades de participar.
Cada uno de los
elementos que forman
parte de la población
objetivo, tiene la misma
probabilidad de ser
seleccionado para
formar parte de la
muestra
De igual forma, cada
muestra de tamaño
determinado tiene la
misma posibilidad de
ser seleccionado.
Es común para
muestras de tamaño
reducido.
Su aplicación es
prácticamente imposible
en los casos cuando la
muestra sea de gran
tamaño.
Sencillo y de fácil
comprensión
Calculo rápido de
medias y varianzas.
Se basa en la teoría
estadística, y por
tanto existen
paquetes
informáticos para
analizar los datos.
Requiere que se posea de
antemano un listado completo de
toda la población.
Cuando se trabaja con muestras
pequeñas es posible que no
represente a la población
adecuadamente.
Supongamos que tenemos
una caja con 5 canicas
marcadas con las letras a, b,
c, d, e, y se pide que tome
una muestra de dos canicas
y notes el resultado
Con reemplazo
Tomamos una canica, anotas
el resultado y la devuelves a
la caja (esa acción sería el
reemplazo), y tomas la
segunda canica anotas el
resultado y la devuelves a la
caja.
Sistemático Consiste en seleccionar a un
individuo de forma aleatoria
entre la población objetivo y
a partir de seleccionar para la
muestra a cada “n” individuo
disponible en el marco
muestral.
Este método es muy
simple de aplicar en la
practica y tiene la
ventaja de que no hace
falta disponer de un
marco de encuesta
elaborado.
Es una variación del
muestreo aleatorio
simple. Se elige
únicamente un
elemento al azar, a
partir del cual se aplica
una regla constante
para escoger los demás
elementos de la
muestra.
Fácil de aplicar.
No siempre es
necesario tener un
listado de toda la
población.
Cuando la población
esta ordenada
siguiendo una
tendencia conocida,
asegura una
cobertura de
unidades de todos
los tipos.
Si la constante de muestreo está
asociada con el fenómeno de
interés, se pueden hallar
estimaciones sesgadas.
En la base de estudiantes de
la universidad se encuentran
registradas 3000 personas,
dato que constituye la
población del estudio. Para
este caso, se utilizará un
tamaño muestral de 300
individuos.
Primero, se calculará el
coeficiente K.
Aho
ra, se realizarán las
operaciones
correspondientes para hallar
el número aleatorio inicial y
los demás.
Una vez calculados los
números aleatorios, se
pueden seleccionar las
personas que harán parte de
la muestra a través de un
conteo. Por ejemplo, el
número 7 corresponde a
Arturo.
