Muestreo de casos típicos

Actualizado por ultima vez el 21 de septiembre de 2021, por Luis Benites.

Qué es el muestreo de casos típicos>

muestreo de casos típicosEl muestreo de casos típicos le permite desarrollar un perfil sobre lo que es habitual o promedio para un fenómeno en particular. Por ejemplo, supongamos que estabas estudiando la violencia en las escuelas. El primer paso sería enumerar todos los criterios que definen la violencia para una escuela “típica”. Luego, elegiría escuelas que cumplan con ese criterio. Le gustaría seleccionar escuelas que sean » promedio » (que cumplan con los criterios seleccionados) en lugar de escuelas con índices de violencia muy altos o muy bajos.

«Típico» en el muestreo no probabilístico no tiene el mismo significado que un resultado típico de los métodos de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple . En el muestreo probabilístico, un resultado típico sería uno que reflejara el resultado promedio encontrado en toda la población. Por ejemplo, si su población pesaba alrededor de 200 libras, entonces su miembro típico también pesaría alrededor de 200 libras. En el muestreo no probabilístico, un caso típico significa que puede usar sus hallazgos para realizar una comparación cruzada entre muestras , o cotejar sus resultados con estudios similares (en lugar de comparar sus resultados con lo que se esperaría en una población).

Limitaciones

Como la mayoría de los métodos de muestreo no probabilístico, el muestreo de casos típicos es menos que ideal y generalmente se usa cuando hay limitaciones severas de tiempo o recursos (Henry, 1990). Este tipo de muestreo generalmente está sujeto a un escrutinio minucioso, por lo que debe tomar medidas para evitar trampas como el sesgo de selección o minimizar su impacto. Por ejemplo, una forma sencilla de minimizar el sesgo de selección es evitar incluir casos extremos en su muestra.

Otra limitación con este tipo de muestreo es que es posible que no pueda deducir cuál puede ser un caso “típico”. Una solución es preguntar a tantos expertos en el campo como sea posible cuáles considerarían que son casos típicos. Otra opción es utilizar otra técnica de muestreo, como el muestreo de variación máxima , para identificar los casos típicos antes de elegir los casos para su estudio (Baran, 2016). También podría utilizar datos demográficos para identificar sus casos. Wolcott (1994) utilizó una Encuesta Nacional de Educación, que informó que el director de escuela típico era “un hombre, casado, de entre 35 y 49 años de edad, con una experiencia total de 10 a 19 años en las escuelas, y era maestro de escuela primaria” ( Wolcott, 1994, p.117); Luego buscó a una persona que encajara en esa descripción.

Referencias :
Baran, M. (2016). Investigación de métodos mixtos para un estudio científico mejorado . IGI Global.
Enrique, G. (1990). Muestreo práctico . publicaciones SAGE.
Wolcott, H. (1994). Transformación de datos cualitativos . Descripción, Análisis e Interpretación. publicaciones SAGE.

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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