Studied by 6 people
probabilístico aleatorio simple
Selecciona una muestra de la población de manera aleatoria y cada unidad tiene la misma probabilidad de ser seleccionada. Es útil cuando la población es homogénea y se conoce toda su estructura.
probabilístico sistemático
Se elige un punto de partida aleatorio y luego se seleccionan elementos de la población a intervalos regulares. Es útil cuando la población está ordenada de alguna manera.
probabilístico estratificado
La población se divide en grupos homogéneos (estratos) y luego se toma una muestra aleatoria de cada estrato en proporción a su tamaño. Es útil cuando la población es heterogénea y se desea asegurar representatividad en cada grupo.
probabilístico por conglomerados
La población se divide en grupos o conglomerados y luego se seleccionan algunos de estos conglomerados de manera aleatoria, tomando una muestra de cada uno. Es útil cuando la población está dispersa geográficamente o cuando es costoso o difícil acceder a unidades individuales.
no probabilístico por conveniencia
Se seleccionan las unidades de la población que están más disponibles o accesibles para el investigador. Puede introducir sesgos y no garantiza representatividad.
no probabilístico por juicio
Se eligen las unidades de la población basadas en el juicio del investigador sobre cuáles son representativas o relevantes. Es subjetivo y puede estar influenciado por sesgos personales.
no probabilístico por cuotas
Se establecen criterios de selección basados en características específicas de la población y se seleccionan unidades que cumplan con esas características hasta alcanzar una cuota predeterminada. Puede ser útil en estudios exploratorios, pero no garantiza la representatividad de la muestra.
no probabilístico bola de nieve
Se comienza seleccionando algunos elementos de la población y luego se les pide que recomienden otros elementos similares, creando una cadena de referencias. Es útil en poblaciones difíciles de alcanzar, pero puede generar sesgos de selección.
Note
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