Estadística inferencial

MUESTREO DE BOLA DE NIEVE

El método de muestreo de bola de nieve (o muestreo por referidos) es un método de muestreo no probabilístico. El muestreo se realiza sobre poblaciones en las que no se conoce a sus individuos o es muy difícil acceder a ellos. Podrían ser los casos de sectas secretas, indigentes, grupos minoritarios, etc.

Se llama muestreo de bola de nieve porque cada sujeto estudiado propone a otros, produciendo un efecto acumulativo parecido al de la bola de nieve.

Ejemplos

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• Un investigador quiere hacer un estudio sobre el comportamiento de los individuos de una secta secreta. Empieza estudiando a tres integrantes de misma que conoce y ellos le van presentando a otros sujetos para incluirlos en su estudio.
• Un médico ha tratado a un paciente con una enfermedad rara y decide hacer un estudio sobre ella. Para ello, recurre al paciente, que le va derivando a sus conocidos con dicha enfermedad y a través del muestreo de bola de nieve entrevista al número de individuos que precisa.

Cuando utilizarlo

• El muestreo de bola de nieve se utiliza cuando se va a estudiar a una población a la que es muy difícil acceder. El investigador conoce algún componente de la población y a través de ellos va completando la muestra.
• El investigador depende mucho de la información que pueda obtener de los sujetos que estudia, y podría darse el caso de que se quede con muy pocos individuos en la muestra.

MUESTREO CASUAL O ACCIDENTAL

El muestreo casual o accidental es un método de muestreo no probabilístico donde los individuos se eligen de manera casual, sin ningún juicio previo. Las personas que realizan el estudio eligen un lugar o un medio, y desde ahí realizan el estudio a los individuos de la población que accidentalmente se encuentren a su disposición. Veamos algunos ejemplos:

Ejemplos

• Se realiza una encuesta de opinión sobre un producto de higiene personal que se ha lanzado al mercado recientemente. La empresa contrata a una serie de entrevistadores que realizan las encuestas en la calle. Éstos van entrevistando a los que se van encontrando accidentalmente por la calle.
  
• Una productora desea saber la opinión general de la población de una ciudad respecto a su última película. Para ello desplaza a los cines de la ciudad a un equipo de entrevistadores para preguntar directamente a la gente que sale de la sala si les gustó su película.

Cuando utilizarlo

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• Utilizaremos el muestreo casual o accidental únicamente para hacernos una idea de cual es la opinión de la gente respecto a algún producto o tema de actualidad.
• Los resultados obtenidos mediante muestreo casual o accidental no son representativos de la opinión de toda la población, sino que el resultado es orientativo.

MUESTREO DISCRECIONAL O POR JUICIO

El método de muestreo discrecional (o muestreo por juicio) es un método de muestreo no probabilístico. Los sujetos se seleccionan a base del conocimiento y juicio del investigador.

El investigador selecciona a los individuos a través de su criterio profesional. Puede basarse en la experiencia de otros estudios anteriores o en su conocimiento sobre la población y el comportamiento de ésta frente a las características que se estudian.

Ejemplos

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• Supongamos que el investigador va a realizar un estudio sobre el nivel de satisfacción del profesorado de cierta universidad. El estudio se suele realizar cada dos años, por lo que el responsable del estudio, gracias a su experiencia y sus antecedentes, sabe perfectamente cual puede ser la mejor muestra para el estudio.
• A un jefe de estudios le encomiendan un estudio del nivel de satisfacción de los alumnos con un determinado profesor. El investigador, que conoce a todos los alumnos de esa clase, decide utilizar el muestreo discrecional seleccionando a los alumnos que cree que serán los más representativos.

Cuando utilizarlo

• Este método de muestreo es aconsejable cuando el responsable del estudio conoce estudios anteriores similares o idénticos y sabe con precisión que la muestra que utilizaron fue útil para el estudio.
• Si la población es muy reducida y conocida por el investigador.

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