1. Introducción
La muestra es una porción de una población o universo . Sin embargo, por población, muchos a menudo consideran a las personas solamente. Población no significa necesariamente un número de personas . También puede referirse a la cantidad total de las cosas o casos que son objeto de nuestra investigación. El muestreo probabilístico se define como el que tiene la «característica distintiva de que cada unidad de la población tiene una posibilidad conocida, distinta de cero, de ser incluida en la muestra» ., Se describe más claramente como «cada participante tiene la misma probabilidad de ser seleccionado» de la población . En el muestreo probabilístico, cada elemento de la población tiene una posibilidad conocida distinta de cero de ser seleccionado mediante el uso de un procedimiento de selección aleatoria . En el muestreo no probable, la aleatorización no es importante para seleccionar una muestra de la población de interés. Más bien, se utilizan métodos subjetivos para decidir qué elementos se incluyen en la muestra., Por lo tanto, el muestreo no probable es una técnica de muestreo donde las muestras se recogen en un proceso que no da a todos los participantes o unidades de la población iguales oportunidades de ser incluidos.
¿Por qué el investigador consideraría el uso de muestras no probables? En algunas situaciones, la población puede no estar bien definida. En otras situaciones, puede no haber gran preocupación en sacar inferencias de la muestra a la población. Tal vez, la razón más común para usar el muestreo no probable es que es más barato que el muestreo probabilístico y, a menudo, se puede implementar más rápidamente .,
es muy crucial para un investigador determinar qué técnica de muestreo no probabilístico es aplicable a su estudio. La técnica a utilizar depende del tipo, naturaleza y propósito del estudio. Cuando los sujetos son elegidos debido a la proximidad a un investigador, es decir, los que son más fáciles de acceder para el investigador, el investigador está haciendo un muestreo de conveniencia. Pero para el muestreo intencional, un investigador tiene algo en mente y se incluyen los participantes que se adaptan al propósito del estudio.
2., Muestreo por conveniencia
en cada tipo de investigación, sería superlativo utilizar toda la población, pero en la mayoría de los casos, no es posible incluir todos los sujetos porque la población es casi finita. Esta es la razón detrás del uso de técnicas de muestreo como el muestreo por conveniencia por la mayoría de los investigadores .,
el muestreo por conveniencia (también conocido como muestreo fortuito o muestreo Accidental) es un tipo de muestreo no probable o no Aleatorio donde los miembros de la población objetivo que cumplen con ciertos criterios prácticos, como la fácil accesibilidad, la proximidad geográfica, la disponibilidad en un momento dado o la voluntad de participar se incluyen para el propósito del estudio . También se refiere a los sujetos de investigación de la población que son de fácil acceso para el investigador ., Las muestras de conveniencia a veces se consideran «muestras accidentales» porque los elementos pueden seleccionarse en la muestra simplemente porque están situados, espacial o administrativamente, cerca de donde el investigador está llevando a cabo la recolección de datos. Los datos ecológicos a menudo se toman utilizando muestras de conveniencia, aquí los datos se recopilan a lo largo de carreteras, senderos o corredores de servicios públicos y, por lo tanto, no son representativos de la población de interés. Otro ejemplo de muestreo de conveniencia incluye datos tomados subjetivamente cerca del campamento, alrededor de áreas de estacionamiento o áreas donde se sabe que la densidad es alta., Los biólogos a menudo usan el muestreo de conveniencia en el trabajo de campo porque es más fácil como caminar en una carretera y detenerse ocasionalmente para registrar números. Con los números derivados del muestreo de conveniencia, uno puede hacer solo una declaración débil sobre alguna característica de la muestra en sí en lugar de una inferencia inductiva formal con respecto a la población de interés. Explica además que «los participantes cautivos, como los estudiantes de la propia institución del investigador, son los principales ejemplos de muestreo por conveniencia».
El muestreo de conveniencia es asequible, fácil y los sujetos están fácilmente disponibles., Es obligatorio para el investigador describir cómo la muestra diferiría de la que fue seleccionada al azar. También es necesario describir los sujetos que podrían ser excluidos durante el proceso de selección o los sujetos que están sobrerrepresentados en la muestra . El objetivo principal del muestreo de conveniencia es recopilar información de los participantes que son de fácil acceso para el investigador, como proveedores de reclutamiento que asisten a una reunión de personal para la participación en el estudio. Aunque se usa comúnmente, no es ni intencional ni estratégico ., El principal supuesto asociado con el muestreo por conveniencia es que los miembros de la población objetivo son homogéneos. Es decir, que no habría diferencia en los resultados de la investigación obtenidos a partir de una muestra aleatoria, una muestra cercana, una muestra cooperativa o una muestra recogida en alguna parte inaccesible de la población .
señala que la desventaja obvia del muestreo por conveniencia es que es probable que esté sesgado . Aconsejan a los investigadores que el muestreo por conveniencia no debe tomarse como representativo de la población., Sin embargo, hay otro problema de gran preocupación relacionado con el muestreo por conveniencia, es decir, el problema de los valores atípicos. Debido a la alta posibilidad de autoelección en el muestreo no probabilístico, el efecto de los valores atípicos puede ser más devastador en este tipo de selección de sujetos. Los valores atípicos son casos que consideran que no pertenecen a los datos. En una muestra de conveniencia, por el contrario, no se cuantifican los sesgos ni sus probabilidades . De hecho, el investigador no sabe qué tan bien una muestra de conveniencia representará a la población con respecto a los rasgos o mecanismo bajo investigación., Lo que hace que las muestras de conveniencia sean tan impredecibles es su vulnerabilidad a graves sesgos ocultos .
2.1. Problema de referencia
un psicólogo está interesado en los impactos de las redes sociales en los hábitos de estudio de los estudiantes universitarios nigerianos. Para poner a prueba a toda la población, el investigador necesitaría a todos los estudiantes universitarios actuales y, por lo tanto, mucho tiempo, energía y recursos.
una muestra sería una selección de pocos estudiantes de todas las universidades de Nigeria, que el investigador tiene que obtener para la prueba.,
la muestra de conveniencia aquí sería un grupo de estudiantes de la Universidad Abubakar Tafawa Balewa, Bauchi, una universidad nigeriana donde el psicólogo está trabajando como profesor.
de lo anterior aprendimos que el psicólogo era subjetivo ya que los únicos estudiantes de la Universidad Abubakar Tafawa Balewa, Bauchi, fueron incluidos en el estudio. Con esta muestra el investigador utilizaría poco tiempo y recursos. Los estudiantes seleccionados en este estudio son diferentes de otros estudiantes universitarios nigerianos., Por lo tanto, esto puede socavar la capacidad del psicólogo para hacer generalizaciones de la muestra a la población.
Por lo tanto, en el muestreo por conveniencia, los individuos seleccionados por el investigador pueden no ser aplicables al problema de investigación. Por lo tanto, existe el riesgo de recopilar datos de mala calidad debido a los malos resultados de la investigación y, como tal, es difícil convencer a otros para que acepten los hallazgos de la investigación basada en una base pobre . Algunos métodos la literatura ignora el muestreo por conveniencia como un método inapropiado en la investigación social debido a las severas limitaciones .
2.2., Muestreo intencional
la recolección de datos es crucial en la investigación, ya que los datos están destinados a contribuir a una mejor comprensión de un marco teórico . Entonces se vuelve imperioso que la selección de la manera de obtener los datos y de quién se adquirirán los datos se haga con buen juicio, especialmente porque ninguna cantidad de análisis puede compensar los datos recopilados incorrectamente . La técnica de muestreo intencional, también llamada muestreo de juicio, es la elección deliberada de un participante debido a las cualidades que posee., Es una técnica no aleatoria que no necesita teorías subyacentes o un número determinado de participantes. En pocas palabras, el investigador decide lo que necesita ser conocido y se propone encontrar personas que pueden y están dispuestas a proporcionar la información en virtud del conocimiento o la experiencia . Se utiliza típicamente en la investigación cualitativa para identificar y seleccionar los casos ricos en información para la utilización más adecuada de los recursos disponibles . Esto implica la identificación y selección de individuos o grupos de individuos que son competentes y bien informados con un fenómeno de interés ., Además del conocimiento y la experiencia, y señalar la importancia de la disponibilidad y la voluntad de participar, y la capacidad de comunicar experiencias y opiniones de una manera articulada, expresiva y reflexiva. A diferencia de los estudios aleatorios, que deliberadamente incluyen una sección transversal diversa de edades, orígenes y culturas, la idea detrás del muestreo intencional es concentrarse en personas con características particulares que estarán en mejores condiciones de ayudar con la investigación relevante.
3. Métodos de muestreo intencionales
3.1., Muestreo de máxima variación
la idea detrás de MVS es mirar a un sujeto desde todos los ángulos disponibles, logrando así una mayor comprensión. También conocido como «muestreo heterogéneo», implica la selección de candidatos a través de un amplio espectro relacionado con el tema de estudio. Por ejemplo, si uno estaba investigando un programa de educación incluiría estudiantes que odiaban el programa, estudiantes clasificados como «típicos» y estudiantes que sobresalían. Este tipo de muestreo es útil cuando no se toma una muestra aleatoria, por ejemplo, si el conjunto de muestras es demasiado pequeño.
3.2., Muestreo homogéneo
esta forma de muestreo, a diferencia del MVS, se centra en candidatos que comparten rasgos similares o características específicas. Por ejemplo, los participantes en el muestreo homogéneo serían similares en términos de edades, culturas, empleos o experiencias de vida. La idea es centrarse en esta similitud precisa y cómo se relaciona con el tema que se investiga. Por ejemplo, si uno estaba investigando los efectos secundarios a largo plazo de trabajar con asbesto, para un muestreo homogéneo, se incluyen las únicas personas que habían trabajado con asbesto durante 20 años o más.
3.3., TCS es útil cuando un investigador está tratando con programas grandes, ayuda a establecer el listón de lo que es estándar o»típico». Los candidatos generalmente se eligen en función de su probabilidad de comportarse como todos los demás. Por ejemplo, si uno estuviera investigando las reacciones de los estudiantes de 9º grado a un programa de colocación laboral, seleccionaría clases de regiones socioeconómicas similares, en lugar de seleccionar una clase de una escuela del centro de la ciudad más pobre, otra de una comunidad agrícola del medio oeste y otra de una escuela privada acomodada.
3.4., Muestreo de casos extremos/desviados
el polo opuesto del muestreo de casos típicos, el muestreo de casos extremos (o desviados) está diseñado para centrarse en individuos que son inusuales o atípicos. Esta forma de muestreo se usa más a menudo cuando los investigadores están desarrollando pautas de » mejores prácticas «o están investigando»qué no hacer». Un ejemplo sería un estudio en pacientes de cirugía cardíaca que se recuperaron significativamente más rápido o más lento que el promedio. Los investigadores buscarían variaciones en estos casos para explicar por qué sus recuperaciones eran atípicas.
3.5., Muestreo de casos críticos
extremadamente popular en las etapas iniciales de la investigación para determinar si se justifica o no un estudio más profundo, o donde los fondos son limitados, el muestreo de casos críticos es un método donde se selecciona un número selecto de casos importantes o «críticos» y luego se examinan. El criterio para decidir si un ejemplo es o no «crítico» generalmente se decide usando las siguientes afirmaciones: «si sucede allí, ¿sucederá en algún lugar?»o» si ese grupo está teniendo problemas, entonces podemos estar seguros de que todos los grupos están teniendo problemas?»
3.6., Muestreo de la población total
en ocasiones, puede ser que omitir ciertos casos de su muestreo sería como si tuviera un rompecabezas incompleto, con piezas obvias faltantes. En este caso, el mejor método de muestreo es el muestreo de la población Total. TPS es una técnica donde toda la población que cumple con los criterios (por ejemplo, conjunto de habilidades específicas, experiencia, etc.) se incluyen en la investigación que se está llevando a cabo. El muestreo de la población Total se utiliza más comúnmente cuando el número de casos que se investigan es relativamente pequeño.
3.7., Muestreo de expertos
como indica el nombre, el muestreo de expertos requiere que los expertos en un campo particular sean los sujetos del muestreo intencional. Este tipo de muestreo es útil cuando se espera que la investigación tarde mucho tiempo antes de proporcionar resultados concluyentes o cuando Actualmente hay una falta de evidencia observacional. El muestreo de expertos es una herramienta positiva para usar cuando se investigan nuevas áreas de investigación, para determinar si vale la pena o no realizar más estudios.
4., Problema de referencia
un analista de datos desea obtener una opinión de las mujeres embarazadas que asisten a la segunda atención prenatal (ANC2 o 2nd ANC) relacionada con su embarazo en el estado de Kano de Nigeria para el mes de octubre de 2015. El analista va a los centros de salud que ofrecen servicio de atención prenatal y luego se centra en las mujeres embarazadas que vienen para el segundo ANC (ANC2).
aquí, el objetivo del analista son las mujeres embarazadas que vienen para el segundo RNA y se excluyen las que vienen para el primero, el tercero y 4 o más RNA., Ese es el muestreo intencional porque comienza con un propósito en mente y la muestra se selecciona para incluir a personas de interés y excluir a aquellas que no se ajustan al propósito.
5. Muestreo de conveniencia Versus muestreo intencional
La técnica de muestreo de conveniencia es aplicable tanto a estudios cualitativos como cuantitativos, aunque se usa con mayor frecuencia en estudios cuantitativos, mientras que el muestreo intencional se usa típicamente en estudios cualitativos ., Los métodos cuantitativos están destinados a lograr la amplitud de la comprensión, mientras que los métodos cualitativos están destinados en su mayor parte a lograr la profundidad de la comprensión . Observe, si la técnica empleada es muestreo de conveniencia o muestreo intencional, la validez y la eficiencia son de suma importancia . Sin embargo, el muestreo debe ser coherente con los supuestos y objetivos esenciales en el uso del muestreo de conveniencia o el muestreo intencional. Los métodos de muestreo intencional ponen énfasis principal en la saturación (i. e.,, obteniendo una comprensión completa mediante la continuación de la muestra hasta que no se adquiera nueva información sustantiva). Los métodos de muestreo de conveniencia hacen hincapié principalmente en la generalización (es decir, garantizar que los conocimientos adquiridos sean representativos de la población de la que se extrajo la muestra). Cada metodología, a su vez, tiene diferentes expectativas y estándares para determinar el número de participantes necesarios para lograr sus objetivos., En el muestreo por conveniencia, el investigador Selecciona los sujetos que son más fácilmente accesibles, por lo tanto, la oportunidad de participar no es igual para todos los individuos calificados en la población objetivo y los resultados del estudio no son necesariamente generalizables para la población, mientras que en el muestreo intencional, los sujetos son seleccionados con base en el propósito del estudio con la expectativa de que cada participante proporcionará información única y rica de valor para el estudio., A medida que aumenta el tamaño de la muestra, la potencia estadística de la muestra de conveniencia también aumenta mientras que en el muestreo intencional, el tamaño de la muestra está determinado por la saturación de datos y no por el análisis de potencia estadística .
6. Conclusión
la comparación anterior muestra que, tanto el muestreo por conveniencia como el muestreo intencional comparten algunas limitaciones que incluyen la selección no aleatoria de los participantes, es decir, el investigador es subjetivo y sesgado en la elección de los sujetos del estudio. Esto impide la capacidad del investigador para sacar inferencias sobre una población., El estudio también muestra que, aunque, el muestreo de conveniencia se puede utilizar tanto en el estudio cualitativo como cuantitativo, pero se utiliza con frecuencia en el estudio cuantitativo, mientras que el muestreo intencional se utiliza típicamente en el estudio cualitativo. La técnica de muestreo intencional no puede ser utilizada cuando las variables en el estudio son cuantitativas en naturaleza y también en muestreo de conveniencia, la naturaleza de la investigación es mayormente cuantitativa. Por lo tanto, la elección de la técnica a utilizar depende del tipo y la naturaleza del estudio.