Muestreo de casos críticos

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Actualizado el 15 de septiembre de 2021, por Luis Benites.

¿Qué es el muestreo de casos críticos?

muestreo de casos críticos

Los casos críticos son los que tienen más probabilidades de brindarle la información que necesita.

El muestreo de casos críticos es donde recopila muestras que tienen más probabilidades de brindarle la información que está buscando; Son casos particularmente importantes o que resaltan información vital.

Este tipo de muestreo es “…particularmente útil si se puede muestrear un pequeño número de casos” (Strewig & Stead, 2001). Ese pequeño número de casos (suponiendo que puedan clasificarse como «críticos») son los que tienen más probabilidades de proporcionar una gran cantidad de información.

¿Por qué utilizar el muestreo de casos críticos?

Como afirma Patton (1990): “Si puede suceder allí, puede suceder en cualquier lugar”. Supongamos que estaba estudiando los niveles de lectura para una revista de divulgación científica, con niveles de lectura que van desde un nivel de octavo grado hasta la escuela de posgrado. Si los estudiantes de 8.° grado pueden entender los artículos de ciencia, entonces todos los que estén en ese nivel también deberían poder entender los artículos, lo que convierte a los lectores de 8.° grado en un “caso crítico”. El uso de casos críticos también tiene sentido si tiene un presupuesto ajustado y desea estudiar a los participantes que tienen más probabilidades de proporcionar información crucial.

Ejemplos

Los científicos se ocupan de casos críticos todo el tiempo. Por ejemplo, Gregor Mendel descubrió las leyes fundamentales de la herencia a través de su meticuloso estudio de las plantas de guisantes. Si Mendel hubiera intentado centrarse en una amplia gama de especies en lugar de solo una, es posible que no hubiera hecho los descubrimientos por los que es famoso, como su hallazgo de que los genes se heredan en pares, uno de cada padre.

Referencias:
Laboratorio Cold Spring Harbor. Centro de aprendizaje de ADN: Gregor Mendel. Recuperado el 20/1/2017 de: https://www.dnalc.org/view/16151-biography-1-gregor-mendel-1822-1884-.html
Patton, M. (1990). Evaluación cualitativa y métodos de investigación. Beverly Hills, CA: Sabio. PDF _
Strewig, F. & Stead, G. (2001) Planificación, elaboración de informes y diseño de la investigación. Pearson, Sudáfrica.

Redactor del artículo

  • Luis Benites
    Director de Statologos.com

    Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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