Existen dos tipos de muestreo como vemos en la imagen de a continuación, cada uno con sus subtipos.
El muestreo probabilístico
Es aquel en el que todas las unidades que componen la población tienen una probabilidad de ser elegidos y se puede calcular de antemano.
Dentro del muestreo probabilístico encontramos tres subtipos.
-El muestreo aleatorio, que puede ser simple cuando se selecciona al azar la muestra, se usan poblaciones pequeñas y es el más representativo, aunque no siempre se ven representados todos los grupos de población. O sistemático cuando se seleccionan individuos según una regla.
-El muestreo estratificado, qué se utiliza cuando la característica objeto de estudio no se distribuye de forma homogénea en la población, pero existen grupos o estratos dónde se que si se presenta de manera homogénea. Estos grupos tienen alguna característica en común pero son mutuamente excluyentes. Un ejemplo de este muestreo estratificado puede ser un estudio sobre el nivel de bourneaut en enfermeros.
-El muestreo en conglomerados, si obtiene como muestra un grupo o conglomerados ya establecidos cuando no hay listado de población.
En poblaciones muy dispersas o cuando no hay un listado completo de individuos pero sí de los grupos por ejemplo las unidades de un hospital.
El muestreo no probabilistico
Es aquí en el que las unidades que componen la población tienen diferente probabilidad de ser elegidos ya que no solo interviene el azar sino también otras condiciones. No se puede calcular la probabilidad de antemano y no todos los elementos tienen alguna posibilidad de ser incluidos.
Dentro del muestreo no probabilistico encontramos 5 subtipos:
-El muestreo consecutivo, es el más utilizado, se recluta a todos los individuos de una población que son accesibles y que cumplan con los criterios de inclusión durante un periodo de reclutamiento fijado.
-El muestreo de conveniencia, en el se reclutará a los individuos que son más accesibles para el equipo investigador o que se presenten voluntariamente, por su facilidad y poco coste se suele usar muy a menudo.
-El muestreo intencional, el propio investigador es quién selecciona a los individuos al considerarlos los más apropiados, se suele usar cuando se quiere contar con una muestra de expertos o en estudios cualitativos.
-El muestreo bola de nieve, es en el que el propio investigador elige a un participante que cumpla los criterios de inclusión y al mismo tiempo se le pide que identifique a otros individuos con sus mismas características para invitarles a participar y así sucesivamente hasta que se tenga recogida la muestra.
-El muestreo teórico, es aquel en el que la selección de la muestra se hace de forma gradual debido a que el propósito del estudio es la generación de una teoría, o por qué la integración de la muestra se va decidiendo sobre la marcha. Los participantes deben cubrir todas las características exigidas que puedan influir en el fenómeno estudiado.
Cálculo del tamaño muestral
En todos estos casos siempre hemos hablado de la muestra, dirigir una cantidad de la población que la represente, … .
Para evitar que nos falten sujetos de estudio y no hagamos un estudio realmente representativo, o para evitar estudiar a más sujetos de la cuenta, llevando a cabo un gasto de tiempo y recursos extra innecesarios, es necesario calcular el tamaño muestral óptimo para un buen desarrollo y resultado de la investigación.
El tamaño de la muestra puede depender según distintos aspectos como vemos en la imagen, además existen reglas y ecuaciones matemáticas capaces de calcular el tamaño muestral óptimo según los requisitos de investigación que lee introduzcamos.
Es aquí en el que las unidades que componen la población tienen diferente probabilidad de ser elegidos ya que no solo interviene el azar sino también otras condiciones. No se puede calcular la probabilidad de antemano y no todos los elementos tienen alguna posibilidad de ser incluidos.
Dentro del muestreo no probabilistico encontramos 5 subtipos:
-El muestreo consecutivo, es el más utilizado, se recluta a todos los individuos de una población que son accesibles y que cumplan con los criterios de inclusión durante un periodo de reclutamiento fijado.
-El muestreo de conveniencia, en el se reclutará a los individuos que son más accesibles para el equipo investigador o que se presenten voluntariamente, por su facilidad y poco coste se suele usar muy a menudo.
-El muestreo intencional, el propio investigador es quién selecciona a los individuos al considerarlos los más apropiados, se suele usar cuando se quiere contar con una muestra de expertos o en estudios cualitativos.
-El muestreo bola de nieve, es en el que el propio investigador elige a un participante que cumpla los criterios de inclusión y al mismo tiempo se le pide que identifique a otros individuos con sus mismas características para invitarles a participar y así sucesivamente hasta que se tenga recogida la muestra.
-El muestreo teórico, es aquel en el que la selección de la muestra se hace de forma gradual debido a que el propósito del estudio es la generación de una teoría, o por qué la integración de la muestra se va decidiendo sobre la marcha. Los participantes deben cubrir todas las características exigidas que puedan influir en el fenómeno estudiado.
Cálculo del tamaño muestral
En todos estos casos siempre hemos hablado de la muestra, dirigir una cantidad de la población que la represente, … .
Para evitar que nos falten sujetos de estudio y no hagamos un estudio realmente representativo, o para evitar estudiar a más sujetos de la cuenta, llevando a cabo un gasto de tiempo y recursos extra innecesarios, es necesario calcular el tamaño muestral óptimo para un buen desarrollo y resultado de la investigación.
El tamaño de la muestra puede depender según distintos aspectos como vemos en la imagen, además existen reglas y ecuaciones matemáticas capaces de calcular el tamaño muestral óptimo según los requisitos de investigación que lee introduzcamos.
Existen paginas web que calculan el tamaño muestral como vemos en la foto
No te preocupes si aún no tienes del todo claro los tipos de muestreo o no sabes calcular con exactitud el tamaño adecuado, cuando lleguemos al tema 8 retomaremos estos conceptos con más amplitud.
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