Estadística inferencial

MUESTREO POR CUOTAS

El muestreo por cuotas es un método de muestreo no probabilístico. Se basa en seleccionar la muestra después de dividir la población en grupos o estratos.

Supongamos que tenemos una población de N individuos y que queremos elegir una muestra de n sujetos. Tomaremos los individuos para la muestra mediante el siguiente proceso:

1. La población se divide en k estratos o grupos, tales como la edad, sexo, nivel educativo, etc. Supongamos que los estratos tienen N₁, N₂,…, N_k elementos, tales que:
   
2. El investigador elige las cuotas (número de sujetos) n₁, n₂,…, n_k que se van a tomar de cada grupo, siendo su suma el total de elementos n de la muestra:
   
   Las cuotas se pueden decidir a criterio lógico del investigador o mediante criterios adaptados a la muestra.
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3. Se eligen los elementos en cada estrato o grupo por métodos no probabilísticos. Por ejemplo, podríamos elegir los elementos de la muestra de nuestra ciudad porque resulta más cómodo, o de un grupo de voluntarios, etc.

Cuando utilizarlo

1. El muestreo por cuotas se utiliza cuando se tienen datos adicionales de los individuos (edad, sexo, etc.) y se pueden utilizar ya que el investigador considera que estos datos pueden influenciar en las características que se estudian.
2. El análisis por estratos permite un posterior análisis de las diferencias entre grupos.

Criterios de elección de las cuotas

Las cuotas de los grupos se pueden elegir a criterio del investigador o mediante criterios estadísticos. Veamos tres criterios estadísticos:

1. Elección simple: Las cuotas serán las mismas en los k estratos. De cada estrato se seleccionarían n/k individuos. Este criterio no es recomendable cuando los estratos tienen diferente número de individuos.
2. Elección proporcional al tamaño del estrato: la cuota en cada grupo es proporcional a los elementos de dicho grupo. En cada estrato se tomarán n_i elementos, calculados mediante la fórmula:
   
   Por ejemplo, suponemos que estamos haciendo un estudio sobre la vista de la población de una ciudad. Supongamos que el 30% de la población lleva gafas y el 70% no. Mediante este método se escogería el 30% de la muestra de personas que lleven gafas y el 70% del resto.
3. Elección proporcional a la variabilidad del estrato: si se conoce la variabilidad de la característica que estamos tomando en cuenta en cada estrato, las cuotas son proporcionales a ella en cada grupo. En los grupos donde la varianza es mayor, la cuota, por tanto, es mayor.
   

Diferencia con el muestreo estratificado

El muestreo por cuotas se diferencia del muestreo estratificado en que la elección de los sujetos en cada estrato se realiza a criterio del investigador, y no aleatoriamente como en el muestreo estratificado.

MUESTREO POR CONVENIENCIA

El muestreo por conveniencia es un método de muestreo no probabilístico. Consiste en seleccionar a los individuos que convienen al investigador para la muestra. Esta conveniencia se produce porque al investigador le resulta más sencillo examinar a estos sujetos, ya sea por proximidad geográfica, por ser sus amigos, etc.

Ejemplos

1. El médico de un instituo quiere realizar un estudio óptico para comprobar si los jóvenes mejoran su vista después de unos determinados ejercicios visuales. Para ello decide realizar el estudio a los alumnos de un curso del instituto.
2. Un hospital desea hacer un estudio para testar la eficacia de su nueva vacuna contra la gripe que acaba de patentar un laboratorio farmacéutico. Realizan el estudio sobre sus pacientes por que así al hospital le supone menos costes económicos.

Cuando utilizarlo

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1. El método del muestreo por conveniencia permite seleccionar una muestra con muchísima facilidad. Suele utilizarse en estudios iniciales para comprobar si se cumplen las hipótesis que se plantea el investigador. Una vez realizado el estudio, si se comprueba que los resultados son favorables a sus predicciones, ya se puede plantear la posibilidad de hacer el estudio con muestras probabilísticas para generalizar el resultado.
2. Si se quisieran obtener resultados para generalizar a toda la población, este método no es aconsejable.