Los tipos de muestreo no probabilístico son una forma de obtener una muestra de los datos, en la que los elementos de la muestra no se seleccionan al azar. En lugar de esto, los elementos de la muestra se seleccionan por un método determinado que depende de la naturaleza y los objetivos del estudio. Existen algunos tipos de muestreo no probabilístico, como muestreo de conveniencia, muestreo bola de nieve, muestreo intencional, muestreo estratificado, muestreo jerárquico y muestreo por saturación. A continuación se presentan algunos ejemplos de cada uno de estos tipos de muestreo no probabilístico.
Muestreo de Conveniencia
El muestreo de conveniencia es un tipo de muestreo no probabilístico en el que los elementos de la muestra se seleccionan por comodidad o facilidad. Esto significa que los elementos de la muestra se seleccionan según la ubicación, el tiempo o la disponibilidad de los mismos. Por ejemplo, un investigador puede realizar una encuesta sobre el consumo de alcohol entre los estudiantes de una universidad. En este caso, los estudiantes seleccionados para la encuesta se seleccionarán según el lugar, el tiempo o la disponibilidad de los mismos.
Muestreo Bola de Nieve
El muestreo bola de nieve es un tipo de muestreo no probabilístico en el que los elementos de la muestra se seleccionan a partir de un punto de partida central. Este punto de partida puede ser una persona, un lugar o un grupo. Por ejemplo, un investigador puede realizar un estudio sobre la salud mental entre los estudiantes universitarios. En este caso, los estudiantes seleccionados para el estudio se seleccionarán a partir de un punto de partida, como un estudiante seleccionado al azar, una universidad o un grupo de estudiantes que el investigador seleccione.
Muestreo Intencional
El muestreo intencional es un tipo de muestreo no probabilístico en el que los elementos de la muestra se seleccionan de un grupo conocido de personas. Esto significa que el investigador sabe con antelación quiénes son los miembros del grupo que va a ser seleccionado para el estudio. Por ejemplo, un investigador puede realizar un estudio sobre el comportamiento de los consumidores en una determinada ciudad. En este caso, los consumidores seleccionados para el estudio serán aquellos de la ciudad que el investigador conoce previamente.
Muestreo Estratificado
El muestreo estratificado es un tipo de muestreo no probabilístico en el que los elementos de la muestra se seleccionan de varios grupos. Estos grupos se dividen en subgrupos conocidos como estratos. Estos estratos se seleccionan de acuerdo con la naturaleza del estudio. Por ejemplo, un investigador puede realizar un estudio sobre la satisfacción con el servicio al cliente en un restaurante. En este caso, los estratos se seleccionarán según el género, la edad, la ubicación geográfica, etc.
Muestreo Jerárquico
El muestreo jerárquico es un tipo de muestreo no probabilístico en el que los elementos de la muestra se seleccionan de varios niveles. Estos niveles se dividen en unidades, subunidades y subgrupos. Por ejemplo, un investigador puede realizar un estudio sobre la calidad de los alimentos en un restaurante. En este caso, los elementos de la muestra se seleccionarán de los niveles de unidades (platos), subunidades (ingredientes) y subgrupos (proveedores).
Muestreo Por Saturación
El muestreo por saturación es un tipo de muestreo no probabilístico en el que los elementos de la muestra se seleccionan hasta que se alcanza un nivel determinado de saturación. Esto significa que el investigador selecciona los elementos de la muestra hasta que se alcanza un nivel de conocimiento o comprensión acerca del tema de estudio. Por ejemplo, un investigador puede realizar un estudio sobre los factores que afectan la salud mental de los estudiantes universitarios. En este caso, los estudiantes seleccionados para el estudio se seleccionarán hasta que el investigador alcance un nivel de comprensión acerca de los factores que afectan la salud mental de los estudiantes universitarios.
