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INTRODUCCION AL MUESTREO NO PROBABILISTICO - Coggle Diagram
INTRODUCCION AL MUESTREO NO PROBABILISTICO
Muestreo discrecional o de juicio
Un experto selecciona las muestras basándose en su criterio, experiencia o conocimiento del tema.
• Ideal cuando se requiere seleccionar sujetos con características muy específicas.
• Ventaja: permite centrarse en casos relevantes y con datos fiables.
• Desventaja: puede introducir sesgos subjetivos, afectando la representatividad
Muestreo bola de nieve
Utilizado cuando la población es difícil de localizar (ej. personas con características raras o redes cerradas).
• Se comienza con un pequeño grupo inicial (semilla), y luego estos recomiendan o refieren a otros participantes, formando una “bola de nieve”.
• Ventaja: permite accionar en comunidades cerradas o poco accesibles.
• Desventaja: muy dependiente de las conexiones iniciales, lo que puede causar infrarrepresentación de subgrupos.
a diferencia del muestreo probabilístico, en este enfoque no todos los individuos tienen una probabilidad conocida o igual de ser seleccionados. Este método se utiliza cuando no es posible o necesario tener una muestra representativa de toda la población
Otros métodos
Se mencionan también, sin tanto detalle, métodos como:
• Muestreo por conveniencia, donde se eligen individuos fácilmente accesibles (ej. en la calle, amigos, colegas).
• Muestreo voluntario, basado en quienes deciden participar por su propia iniciativa (encuestas abiertas, redes sociales).
• Ambos formatos son rápidos y económicos, pero con limitada generalización debido a su alta subjetividad y falta de representatividad estadística.
Aplicabilidad en investigación cualitativa
Usado con frecuencia en estudios exploratorios, estudios de casos o investigaciones cualitativas.
• Permite generar hipótesis, identificar temas emergentes, y profundizar donde los métodos probabilísticos no alcanzan.
• No es aconsejable cuando se busca inferencia estadística o evaluar la prevalencia en una población amplia.
Conclusión
El muestreo no probabilístico ofrece alternativas valiosas para cuando el muestreo probabilístico no es viable, pero su naturaleza subjetiva limita la generalización de los hallazgos. La elección del método debe alinearse con los objetivos de la investigación, considerando cuidadosamente las compensaciones entre eficiencia y validez.
