TÉCNICAS DE MUESTREO

NO PROBABILÍSTICO

     Muestreo por conveniencia

• Se le conoce como selección intencionada, muestreo accidental o muestreo por oportunidad.
• Consiste en la elección por métodos no aleatorios de una muestra cuyas características sean similares a las de la población objetivo.
• En este tipo de muestreo la “representatividad” la determina el investigador de modo subjetivo, siendo este el mayor inconveniente del método ya que no podemos cuantificar la representatividad de la muestra.

Ejemplo:

Una empresa de conserva de frutas registra un descenso en la calidad de la materia prima. Se necesita evaluar las causas de este déficit y se plantea como hipótesis una plaga en las diferentes áreas de cultivo. Para tener acceso a una muestra de las diferentes hectáreas de frutas, se realiza el contacto con un familiar encargado para tener acceso a un área determinada y analizar 200 frutas para descartar o aprobar el supuesto de la plaga. 

     Muestreo por juicio

• La muestra se elige sobre la base de conocimientos que el investigador tenga de la población, sus elementos y la naturaleza de los objetivos de la investigación.
• El asunto crítico es la objetividad. Que tanto se puede confiar en el juicio del investigador al seleccionar una muestra.
• Aplica bien para estudios de pre-prueba o prueba piloto para un instrumento. La idea   se centra en que el investigador elige la muestra por que los considera los más  representativos.
• Se caracteriza este tipo de muestreo por un esfuerzo deliberado de obtener muestras representativas mediante la inclusión en la muestra de sujetos supuestamente típicos.

Ejemplo:

-       El Jefe de Planta de la empresa PETROPERÚ requiere evaluar el rendimiento de sus laburadores para motivarlos a través de un aumento de sueldo a los de mejor rendimiento. Cabe resaltar, él ya lleva trabajando 5 años en la empresa y conoce perfectamente sus movimientos.

      Muestreo por cuotas

• Es similar al muestreo aleatorio estratificado pero no tiene el carácter de aleatoriedad.
• La población se fracciona en subpoblaciones y de cada población se fija una cuota, que consisten en un número de individuos, que reúnen unas determinadas condiciones.
• Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren (siendo mejor los más representativos o adecuados) que cumplan con tales condiciones.
• La asignación de las cuotas puede ser proporcional o igual, de la misma manera que en muestreo aleatorio estratificado.
• Es un método muy utilizado en encuestas de opinión.

      Ejemplo:

     En el pasado Congreso Nacional de Ingeniería Industrial realizado en Lima, se desea evaluar, a través de encuestas a los estudiantes que participan de una visita técnica, las deficiencias en la Planta de Producción de la empresa Ajinomoto Perú. Para realizar la visita se requiere de un determinado equipamiento (cascos, botas con punta de acero, etc.), pero el grupo estudiantil consta de 80 individuos y la empresa solo puede costear 30 equipamientos. Por limitaciones de recursos, se decide trabajar con 30 estudiantes para aplicarles la respectiva encuesta.

     Muestreo por bola de nieve

• Apropiado cuando es difícil localizar a los miembros de una población. (Desamparados, Trabajadores foráneos, Indocumentados)
• Para llevarlo a cabo se reúnen los datos de los pocos miembros de la población objetivo que se puedan localizar y se les pide información necesaria para ubicar a otros miembros que conozcan de esa población.
• La bola de nieve se refiere a la acumulación que resulta de que cada sujeto localizado proponga a otros.

Ejemplo:

-        

          En una empresa minera ilegal, se desea investigar la producción no declarada anualmente. Para ello, se necesitar obtener información de las cabezas de estas mafias y, que por obvias razones no son accesibles. Se acude a un obrero, que si bien se muestra reacio al principio, nos conecta con otros posibles compañeros de trabajo y así sucesivamente hasta llegar a la muestra requerida y extraer conclusiones pertinentes.

PROBABILÍSTICO

a)   MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

• Es el prototipo de muestro probabilístico, y en referencia al cual se llevan a cabo las fórmulas básicas del error muestral y el tamaño muestral.
• A cada unidad del marco muestral se le asigna un número y se les elige de forma aleatoria hasta completar la muestra.
• Se necesita un listado de números aleatorios.

b)   MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

• Busca asegurar la representación de la heterogeneidad de la población dentro de una muestra, agrupando a las unidades por estratos homogéneos internamente y heterogéneos entre sí.
• Para la definición de cada estrato se requiere elegir por parte del investigador el tipo de afijación. Los principales tipos de afijación son los siguientes:

o    Simple: se asigna el mismo tamaño de la muestra a cada estrato.

o    Proporcional: el tamaño de la muestra asignado está en función del peso relativo de cada estrato en el conjunto de la población.

o    Óptima: Al peso relativo de cada estrato se añade la varianza del estrato respecto a la variable considerada en la estratificación.

c) MUESTREO PROBABILISTICOS SISTEMÁTICO

• Es una derivación del Muestreo Aleatorio Simple.
• Se calcula el coeficiente de elevación (k), que se calcula dividiendo el tamaño del universo (N) por el tamaño de la muestra (n): k=N/n
• En el universo (N) se elige el primer elemento al azar, con la condición de que el número escogido sea inferior al coeficiente de elevación.
• Luego los demás se escogen cada cierto intervalo (k), hasta completar el tamaño muestral (n).

d)   MUESTERO PROBABILISTICO POR CONGLOMERADOS

• La unidad muestral ya no son los individuos, sino un conjunto de individuos que bajo determinados aspectos, se considera que forman una unidad.
• Busca, al contrario que el estratificado, heterogeneidad dentro de los estratos y homogeneidad entre estratos. En pequeña escala, cada conglomerado es una representación del universo. 

VIDEO