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El muestreo en la investigación es crucial para obtener datos representativos. El muestreo no probabilístico, como por conveniencia, intencional, bola de nieve y por cuotas, ofrece flexibilidad y acceso a poblaciones específicas, aunque con limitaciones en la generalización. Por otro lado, el muestreo probabilístico, incluyendo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, permite estimaciones imparciales y reduce sesgos, siendo esencial para estudios representativos y generalizables.
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El muestreo no probabilístico puede conducir a muestras con sesgo, limitando la generalización de los resultados
Costo y conveniencia
A pesar de sus limitaciones, el muestreo no probabilístico ofrece ventajas significativas en términos de costo y conveniencia
Utilidad en ciertos contextos de investigación
El muestreo no probabilístico es particularmente útil en investigaciones cualitativas, estudios exploratorios o cuando la población objetivo es difícil de acceder
Aunque es útil en ciertos contextos, el muestreo no probabilístico puede limitar la generalización de los resultados y conducir a muestras con sesgo
El muestreo por conveniencia se basa en la accesibilidad y proximidad de los participantes al investigador
Aunque puede carecer de rigor en términos de representatividad, el muestreo por conveniencia es una opción práctica cuando se dispone de recursos limitados
Sus hallazgos deben ser interpretados con cautela y no se recomienda su uso para inferencias estadísticas generalizables
El muestreo intencional o por juicio se basa en el criterio del investigador para seleccionar una muestra representativa de una característica o fenómeno específico
Este método es valioso para obtener información detallada sobre comportamientos o situaciones específicas
La subjetividad del investigador puede influir en la selección, lo que requiere un cuidadoso escrutinio para minimizar el sesgo
El muestreo bola de nieve es una técnica útil para acceder a poblaciones que son difíciles de identificar o alcanzar
Este método es especialmente valioso en estudios de poblaciones ocultas o marginales, como individuos con enfermedades raras o comunidades estigmatizadas
Aunque puede ser difícil garantizar la representatividad, el muestreo bola de nieve puede proporcionar acceso a información que de otro modo sería inaccesible
00
Sesgo en muestreo no probabilístico
Posible distorsión de resultados debido a la selección no aleatoria de la muestra.
01
Generalización de resultados
Limitada en muestreo no probabilístico por no representar adecuadamente a la población total.
02
Ventajas de muestreo no probabilístico
Menor costo y mayor conveniencia, útil en estudios cualitativos y poblaciones de difícil acceso.
