Muestreo por conveniencia (Muestreo accidental): definición, ejemplos

Actualizado por ultima vez el 29 de agosto de 2021, por Luis Benites.

¿Qué es el muestreo por conveniencia/muestreo accidental?

Mire el video para obtener una descripción general del muestreo de conveniencia:

Muestreo de conveniencia

muestreo de conveniencia
El muestreo de conveniencia (también llamado muestreo accidental o muestreo aleatorio ) es donde incluye personas a las que es fácil llegar . Por ejemplo, podrías encuestar a personas de:

  • Tu lugar de trabajo,
  • Su escuela,
  • Un club al que perteneces,
  • El centro comercial local.

El muestreo por conveniencia es un tipo de muestreo no probabilístico , que no incluye la selección aleatoria de participantes. Lo opuesto es el muestreo probabilístico , donde los participantes se seleccionan al azar y cada uno tiene la misma posibilidad de ser elegido.

¿Por qué utilizar el muestreo por conveniencia?

Si bien el muestreo por conveniencia es, como su nombre lo indica, conveniente, corre un alto riesgo de que su muestra no represente a la población . Sin embargo, a veces una muestra de conveniencia es la única forma de atraer a los participantes. Según Barbara Sommer de UC Davis , podría ser «… una cuestión de tomar lo que puedas».

El muestreo de conveniencia tiene sus usos, especialmente cuando necesita realizar un estudio rápidamente o tiene un presupuesto reducido. También es uno de los únicos métodos que puede usar cuando no puede obtener una lista de todos los miembros de una población . Por ejemplo, supongamos que está realizando una encuesta para una empresa que desea saber qué piensan los empleados de Walmart sobre sus salarios. Es poco probable que pueda obtener una lista de empleados, por lo que es posible que deba recurrir a pararse afuera de Walmart y agarrar a los empleados que salen por la puerta (de ahí el nombre de «muestra aleatoria»).

Ventajas del muestreo por conveniencia

  • Es relativamente fácil obtener una muestra .
  • Es económico, en comparación con otros métodos.
  • Los participantes están disponibles.

Desventajas del muestreo por conveniencia

El método elimina a una gran parte de la población. Como resultado, esto conduce a varios problemas, que incluyen:

  • Incapacidad para generalizar los resultados de la encuesta a la población en su conjunto.
  • La posibilidad de infra o sobre representación de la población.
  • Resultados sesgados , debido a las razones por las cuales algunas personas optan por participar y otras no.

Cómo analizar una muestra de conveniencia

Los resultados de estas muestras son fáciles de analizar pero difíciles de replicar . Si bien puede utilizar cualquier método de análisis que desee, no podrá generalizar sus resultados a la población en general.

Quizás el mayor problema con el muestreo por conveniencia es la dependencia. Dependiente significa que todos los elementos de la muestra están conectados entre sí de alguna manera. Esta dependencia interfiere con el análisis estadístico. La mayoría de las pruebas de hipótesis (p. ej., la prueba t o la prueba de chi-cuadrado ) y las estadísticas (p. ej., el error estándar de medición ) tienen una suposición subyacente de selección aleatoria, que usted no tiene. Quizás lo más problemático es el hecho de que los valores de p producidos para muestras de conveniencia pueden ser muy engañosos.

Recomendaciones para el análisis

La mayor recomendación es simple: si es posible, use muestreo probabilístico (Berk & Freedman, 2003). Otras recomendaciones:

  • Tome varias muestras en el transcurso de su estudio. Si hace esto, podrá modelar el proceso de selección, produciendo resultados más confiables .
  • No utilice pruebas post-hoc como una herramienta para ajustar sus resultados en un intento de tratar con datos dependientes.
  • Repita su estudio nuevamente para ver si sus resultados son verdaderamente replicables (Freedman, 1991; Berk, 1991; Ehrenberg y Bound, 1993).
  • Para muestras más grandes, utilice la validación cruzada para modelar la mitad de los datos. Luego puede comparar los resultados con la segunda mitad de los datos para ver si coinciden.
  • No meta analice muestras de conveniencia. El metanálisis combina los hallazgos de la investigación existente en una tesis integral. Un metanálisis puede descubrir tendencias o temas que no eran evidentes en investigaciones individuales. Si está utilizando datos sesgados de muestras de conveniencia, cualquier «tendencia» que descubra será sospechosa. En su lugar, resuma los resultados .

Referencias:

Berk RA (1991) “Toward a Methodology for Mere Mortals,” en PV Marsden (ed.), Sociological Methodology, Volumen 21, Washington, DC: The American Sociological Association.
Berk, R. y Freedman, D. (2003) Supuestos estadísticos como compromisos empíricos. En TG Blomberg y S Cohen, eds. Ley, castigo y control social: ensayos en honor a Sheldon Messinger . Aldine de Gruyter, Nueva York. págs. 235-54.
Ehrenberg ASC y Bound JA (1993) “Predictability and Prediction”, Journal of the Royal Statistical Society, Serie A, 156 Parte 2: 167–206.
Freedman D. (1991) «Modelos estadísticos y cuero de zapatos», en PV Marsden (ed.). Metodología Sociológica, Volumen 21, Washington, DC: Asociación Americana de Sociología.
Sommer, B. (sf). Tipos de muestras. Recuperado el 13 de septiembre de 2017 de: http://psc.dss.ucdavis.edu/faculty_sites//sommerb/sommerdemo/sampling/types.htm

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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