Muestreo no probabilístico

El muestreo no probabilístico es una forma de muestreo que no utiliza técnicas de muestreo aleatorio, donde se puede calcular la probabilidad de obtener una muestra determinada.

Las muestras no probabilísticas no están diseñadas para inferir, en términos estadísticos, la generalización de la muestra a la población general. En los casos en que la validez externa no sea de vital importancia para los objetivos o el propósito del estudio, los investigadores podrían preferir el muestreo no probabilístico. Los investigadores pueden recurrir al muestreo no probabilístico iterativo con fines teóricos, donde se prioriza la generalización analítica sobre la estadística. ^{[ 1 ] [ 2 ]}

Si bien los métodos probabilísticos son adecuados para estudios a gran escala que buscan la representatividad, los enfoques no probabilísticos pueden ser más apropiados para la investigación cualitativa en profundidad , cuyo objetivo suele ser comprender fenómenos sociales complejos. ^{[ 3 ]} El análisis en profundidad de una pequeña muestra intencional o un estudio de caso permite descubrir e identificar patrones y mecanismos causales que no se basan en suposiciones ajenas al contexto y al tiempo. Otra ventaja del muestreo no probabilístico es su menor costo en comparación con el muestreo probabilístico.

El muestreo no probabilístico a menudo no es apropiado en la investigación estadística cuantitativa . ^{[ 4 ]}

El muestreo no probabilístico se utiliza ampliamente en la investigación cualitativa. Algunos ejemplos de muestreo no probabilístico son:

• El muestreo por conveniencia consiste en seleccionar a los miembros de la población en función de su relativa facilidad de acceso. Estas muestras están sesgadas porque los investigadores pueden, inconscientemente, acercarse a ciertos tipos de encuestados y evitar a otros, ^{[ 5 ]} y los encuestados que se ofrecen como voluntarios para un estudio pueden diferir de los demás en aspectos importantes. ^{[ 6 ]}
• El muestreo consecutivo , también conocido como muestreo enumerativo total, ^{[ 7 ]} es una técnica de muestreo en la que se selecciona a cada sujeto que cumple con los criterios de inclusión hasta alcanzar el tamaño de muestra requerido. ^{[ 8 ] [ 9 ]}
• El muestreo en cadena , en el que el primer encuestado recomienda a un conocido, y así sucesivamente, está sesgado porque otorga a las personas con más conexiones sociales una probabilidad desconocida pero mayor de selección, ^{[ 10 ]} pero conduce a tasas de respuesta más altas.
• El muestreo por juicio o muestreo intencional, en el que el investigador elige la muestra basándose en quién considera apropiado para el estudio. ^{[ 11 ]} Este método se utiliza principalmente cuando hay un número limitado de personas con experiencia en el área de investigación, o cuando el interés de la investigación se centra en un campo específico o un grupo pequeño. Los tipos de muestreo intencional incluyen:
  • Caso atípico: El investigador obtiene casos que difieren sustancialmente del patrón dominante. El caso se selecciona para obtener información sobre casos inusuales que pueden ser especialmente problemáticos o especialmente positivos.
  • Estudio de caso: La investigación se limita a un solo grupo, a menudo con características similares o de tamaño reducido.
• Muestreo por cuotas . Este método es similar al muestreo aleatorio estratificado , en el que el investigador identifica subconjuntos de la población de interés y luego establece un número objetivo para cada categoría en la muestra. A continuación, el investigador toma muestras de la población de interés de forma no aleatoria hasta que se completan las cuotas. ^{[ 12 ]}

Los estudios que pretenden utilizar muestreo probabilístico a veces terminan utilizando involuntariamente muestras no probabilísticas debido a las características del método de muestreo. El modelo estadístico utilizado también puede convertir los datos en una muestra no probabilística. ^{[ 13 ]}

• Muestreo (estadística)
• Muestreo por conglomerados
• Muestreo multietápico
• muestra aleatoria simple
• Muestreo sistemático

• Berg, Sven. (2006). "Muestreo en bola de nieve – I", págs.  7817–7821 en Enciclopedia de Ciencias Estadísticas , editada por Samuel Kotz, Campbell Read, N. Balakrishnan y Brani Vidakovic. Hoboken, NJ: John Wiley and Sons, Inc.
• Lucas, Samuel R (2014a). "Más allá de la prueba de existencia: condiciones ontológicas, implicaciones epistemológicas e investigación de entrevistas en profundidad" . Quality & Quantity . 48 : 387–408 . doi : 10.1007/s11135-012-9775-3 .
• Lucas, Samuel R (2014b). "Un conjunto de datos inconveniente: sesgo e inferencia inapropiada en el modelo multinivel" (PDF) . Quality & Quantity . 48 : 1619–1649 . doi : 10.1007/s11135-013-9865-x .
• Marshall, Martin N (1996). "Muestreo para la investigación cualitativa". Family Practice . 13 : 522–526 . doi : 10.1093/fampra/13.6.522 .
• Pequeño, Mario L (2009).«¿Cuántos casos necesito?» Sobre la ciencia y la lógica de la selección de casos en la investigación de campo. Etnografía . 10 : 5–38 . doi : 10.1177/1466138108099586 .
• Steinke, I. (2004). «Criterios de calidad en la investigación cualitativa». Un compañero de la investigación cualitativa , 184-190. Londres: Sage Publications.
• Strauss, A. y Corbin, J. (1990). "Fundamentos de la investigación cualitativa" . Londres: Sage Publications.
• Wiederman, Michael W (1999). "Sesgo de voluntariado en la investigación sobre sexualidad utilizando estudiantes universitarios participantes". Journal of Sex Research . 36 : 59–66 . doi : 10.1080/00224499909551968 .
• Yin, Robert K. (2014[1984]). Investigación de estudios de caso: Diseño y métodos . Thousand Oaks: Sage publications.