ESTADÍSTICA PARA LA INVESTIGACIÓN EN SEGURIDAD PÚBLICA.

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Tipos Muestreo Probabilístico

Muestreo aleatorio simple

Muestreo sistemático

Muestreo aleatorio estratificado

Muestreo por conglomerados

Desventajas

- Es necesario contar con el listado completo de toda la población.

- La población puede no estar representada correctamente en muestras pequeñas.

- De menor precisión y con errores estándar mayores a los del resto de las muestras probabilísticas.

- Las estimaciones obtenidas de la muestra pueden contener sesgo de selección, cuando la constante de muestreo se asocia al problema de interés del investigador.

- Una muestra sencilla puede no ser representativa.

- Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.

- Requiere control sobre variables extrañas que puedan aumentar el error muestral.

- Los costos aumentan con el uso de una muestra estratificada proporcional,

- El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado.

- El cálculo del error estándar es complejo.

Características, ventajas y desventajas de los distintos tipos de muestreo no probabilístico

Cuadro comparativo 3: Los tipos de muestreo no probabilístico.

Tipos de muestreo no probabilístico

Muestreo por cuotas

Muestreo intencional o de conveniencia

Bola de nieve

Muestreo discrecional

Consiste en:

- Son una especie de muestra estratificada, se requiere un amplio conocimiento de los estratos de la población.

- Son una selección de casos de acuerdo al criterio del experto (selección de casos típicos).

- Se usan informantes para llegar a poblaciones especiales.

- Selección de elementos bajo el criterio de lo que el experto supone que éstos aportan al caso.

Tipos de muestreo no probabilístico

Muestreo por cuotas

Muestreo intencional o de conveniencia

Bola de nieve

Muestreo discrecional

Ventajas

- Se obtienen muestras representativas a bajo costo.

- En algunas circunstancias pueden obtenerse resultados cercanos a los obtenidos por un muestreo probabilístico.

- Técnica económica y fácil.

- Disponibilidad de los sujetos de la muestra.

- Uso en pruebas pilotos.

- Facilita el acceso a poblaciones difíciles de encuestar.

- Requiere poca planificación.

- Proceso simple y rentable.

- Técnica económica.

- Las unidades muestrales son definidas por el criterio del investigador.

- Uso en estudios de mercadotecnia.

- Útil cuando no se requieren inferencias amplias.

Desventajas

- No hay certeza de la representatividad de la muestra.

- Al pasar por alto una característica relevante la muestra no será representativa.

- No permite evaluar el error de muestreo.

- Sesgo sistemático.

- Limita las generalizaciones.

- Poca validez externa de los estudios.

- Subgrupos pequeños de población o limitados de encontrar.

- La representatividad no está garantizada.

- Alta probabilidad de sesgo muestral.

- La población no está definida de forma explícita.

- No permite generalizaciones directas.

- El muestreo es subjetivo.

Características de un buen muestreo y errores a la hora de realizar un muestreo

De acuerdo con Ruiz (2008), el tamaño de la muestra depende de varios aspectos:

- Del error permitido.

- Del nivel de confianza con el que se desea el error. A mayor precisión de la estimación requerida, mayor tendrá que ser el tamaño de la muestra.

- De la heterogeneidad de la población. A mayor homogeneidad, será necesario menor número de elementos para hacer una adecuada estimación de las características seleccionadas.

- Del carácter finito o infinito de la población.

Las características que debe observar un buen muestreo son:

- La delimitación muestral depende de los objetivos del estudio.

- Definir qué o quiénes serán medidos (población), su tamaño y elementos que la componen (listado completo y exacto de las unidades de muestreo).

- Delimitar la unidad de análisis y sus características.

- Definir la información que es necesaria para realizar la selección muestral.

- Delimitar el tamaño de la muestra.

- Elegir el método de selección de la muestra que más se adapte a las necesidades y recursos de la investigación.