POBLACIÓN Y MUESTRA. MUESTREO PROBABILÍSTICO Y NO PROBABILÍSTICO

¡Hola investigadores!

En esta nueva entrada, queremos explicaros las diferencias entre el muestreo probabilístico y el no probabilístico. Sin embargo, antes de abordar estos aspectos, conviene señalar la diferencia entre el concepto de población y el de muestra. Por un lado, la población es el “conjunto de todos los individuos (objetos, eventos…) en los que se desea estudiar un fenómeno” (González y Salcines, 2018). Por otro lado, la muestra es el “conjunto de casos extraídos de la población por algún método de muestreo, que son los que se analizan realmente” (González y Salcines, 2018). 

Por ejemplo, imaginemos que queremos hacer una investigación para conocer el nivel de autoestima de los niños de Educación Infantil de CEIP Menéndez Pelayo. La población de nuestra investigación estará constituida por todos los niños de Infantil de ese centro; pero, como no podemos comprobar el nivel de autoestima de todos esos niños, seleccionaremos solo a unos pocos para realizar la medición. Esta selección de niños forma la muestra.
Para poder profundizar sobre estos conceptos y ver más ejemplos, pincha aquí donde accederás a un vídeo en el que aparecen estos aspectos. 

Por otro lado, en esta ocasión, para abordar el tema que os vamos a explicar, la docente nos propuso en el aula que nos dividiéramos en parejas para que cada uno de los miembros leyese uno de los dos tipos de muestreo. Posteriormente, cada uno explicaría a su compañero en qué consistía el tipo que le había tocado leer para, finalmente, elaborar conjuntamente una tabla en la que se recogiesen los elementos principales de cada tipo de muestreo.

En nuestro caso, como nuestro grupo está formado por cinco miembros, salieron tres parejas, por lo que se elaboraron tres tipos de tablas. Sin embargo, a la hora de explicaros este tema hemos puesto en común los elementos recogidos en cada una de las tablas para facilitar la comprensión, reuniendo todos ellos en el siguiente cuadro.

	Muestreo probabilístico	Muestreo no probabilístico
Definición	Las conclusiones que se sacan de una muestra escogida al azar se generalizan a toda la población.	La selección de los sujetos de la muestra no se realiza al azar, sino que se escogen en función de su accesibilidad o del criterio del investigador. Asimismo, los resultados no se generalizan a toda la población.
Tipos	1.  Muestreo aleatorio simple: coge sujetos de forma aleatoria con los que después generalizar sus resultados a toda la población. 2.  Muestreo aleatorio estratificado: divide la población en subgrupos, escogiendo sujetos al azar de estos subgrupos, generalizando el resultado a la población. 3. Muestreo por conglomerados: utiliza varias fases para seleccionar la muestraà parte de una selección amplia para ir concretando en cada fase, siempre de forma aleatoria.	1.  Muestreo accidental o por cuotas: se centra en los sujetos más representativos de la población. 2.  Muestreo intencional: “obtener muestras representativas en grupos típicos en contextos naturales” (Sáez López, 2017, p. 72). 3.  Muestreo de bola de nieve: seleccionar a unos sujetos que llevan a otros sujetos, hasta que se tiene una muestra según los objetivos de la investigación. 4.  Muestreo por juicio o discrecional: se escoge la muestra en función de los criterios del investigador. Otra clasificación del muestreo no probabilístico diferencia entre: -       Muestreo incidental: la muestra está formada por personas cercanas y conocidas por el investigador. -       Muestreo deliberado: se escoge a los sujetos de la muestra en función de sus características.

Si queréis profundizar  un poco más en el muestreo probabilístico[1] y el no probabilístico[2] pincha aquí, donde accederás a un vídeo que te permitirá complementar las ideas presentes en el cuadro anterior.

¡Esperamos que os haya servido de ayuda!

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[1] En este vídeo aparece un tipo de muestreo probabilístico que no hemos dado en clase.

[2] En este vídeo aparece el muestreo intencional con el nombre de "muestreo por conveniencia".