Tipos
De
muestreo
Muestreo
probabilístico
Muestreo
no probabilístico
Muestreo de
conveniencia
Muestreo con base
en el juicio
Muestreo por
cuotas
Muestreo en bola
de nieve
Muestreo
aleatorio simple
Muestreo
sistemático
Muestreo
estratificado
Muestreo de
conglomerados
Ventajas
• Menos costoso
• No requiere mucho tiempo
• Fácil de administrar
• Asegura alta tasa de participación
• Posible generalización a sujetos similares
Desventajas
• Difícil generalizra a otros sujetis
• Menos representativa de una población
especifica
• Mayor probabilidad de error debido a la
influencia de sujetos.
Desventajas
• Difícil generalizar a otros sujetos
• Menos representativa de una población
especifica
• Mayor probabilidad de error debido a la
influencia de sujetos.
Ventajas
• Se requiere información muy especifica
• Se hace la selección de la muestra de
acuerdo al juicio del investigador
• Reduce costos y tiempos
Desventajas
• Los resultados dependen de las
características de las muestras
• Mayor probabilidad de error debido al
investigador
• No son representativas de ninguna población
definida.
Ventajas
• Proceso de muestreo rápido y sencillo
• Interpretar la información es más fácil
para el investigador
• Estudia a la población por estratos por lo
que se elimina la sobrerrepresentación y
se consigue una representación efectiva.
Desventajas
• Al definir los estratos se deja de lado a
ciertos sectores de la población.
• Dificulta la estimación de un error encontrado
durante el muestro
• Eliminar o añadir una cuota en el estudio
puede alterara los resultados.
Ventajas
• El proceso de implementación es corto,
barato, simple y rentable.
• Tienen la capacidad de reclutar
poblaciones ocultas.
• Ayuda a descubrir características sobre
una población que no se conocía.
Desventajas
• Es imposible determinar el error de
muestreo.
• Poco control sobre el muestreo.
• El muestreo de una red particular de pares
puede llevar a un posible sesgo.
Ventajas
• Sencillo y fácil de compresión
• Calculo rápido de medias y varianzas
• Se basa en la teoría estadística y por lo
tanto existen paquetes informáticos para
analizar datos.
Desventajas
• Requiere que se posea de antemano un
listado completo de toda la población.
• Cuando se trabaja con muestras pequeñas es
posible que no se represente a toda la
población.
Ventajas
• Tiende a asegurar que la muestra
represente adecuadamente a la población
en función de unas variables
seleccionadas.
• Se obtienen estimaciones mas precisas.
Desventajas
• Se ha de conocer las distribuciones en la
población de las variables utilizadas para
estratificación.
• Los análisis son complicados, en muchos
casos las muestras tienden a ponderarse.
Ventajas
• Es muy eficiente cuando la población es
muy grande y dispersa.
• No es preciso tener un listado de toda la
población, solo de las unidades primarias
de muestreo.
Desventajas
• El error estándar es mayor que en el
muestreo aleatorio simple.
• El cálculo del error estándar es complejo.
Ventajas
• Es extremadamente simple y conveniente
para los investigadores.
• Las muestras creadas se basan en la
selección de miembros libre de
favoritismos.
Desventajas
• Riesgo de que la constante de muestreo este
asociado al fenómeno de interés.