Muestreo de variación máxima

Actualizado por ultima vez el 17 de diciembre de 2021, por Luis Benites.

¿Qué es el muestreo de variación máxima?

muestreo de variación máximaEl muestreo de máxima variación es lo que su nombre implica: una muestra se compone de extremos. o se elige para asegurar una amplia variedad de participantes. Las muestras recogidas suelen ser pequeñas (desde 3 hasta unas 50). Por encima de 50 artículos, el muestreo por cuotas o un método no probabilístico similar es más sencillo de implementar y logra mejores resultados.

¿Por qué se usa?

Las razones incluyen:

  • Desea comprender cómo los diferentes grupos de personas ven un tema específico.
  • Usted sabe poco sobre la población (y por eso le resulta difícil o imposible obtener una muestra aleatoria ).
  • De lo contrario, el muestreo aleatorio no es práctico (debido a la logística oa una población pequeña).
  • Quiere que su muestra sea lo más representativa posible; al muestrear los extremos, juntos pueden representar un encuestado “ promedio ”.

Ejemplos de muestreo de variación máxima

1. Un investigador está realizando una encuesta puerta a puerta para encontrar las actitudes hacia los padres solteros. Durante el día, es más probable que se encuentren con padres y jubilados que se quedan en casa. Por lo tanto, los investigadores escalonan las horas de la encuesta a las 8 am, 4 pm y 8 pm para incluir una amplia variedad de personas.

2. Un investigador está investigando por qué las personas no completan el ciclo prescrito de antibióticos y piensa que la clase socioeconómica puede ser una razón. Encuestan una comunidad rica y una comunidad pobre.

3. Un investigador está estudiando las elecciones voluntarias de los estudiantes universitarios. Incluyen estudiantes de diferentes niveles socioeconómicos. El investigador también se asegura de incluir estudiantes de diferentes razas, nacionalidades, culturas y experiencias laborales.

Incluso cuando se toman muestras de los extremos (es decir, ricos y pobres, viejos y jóvenes), la población debe ser lo más homogénea posible. Por ejemplo, si recopila datos de personas urbanas ricas y habitantes rurales pobres, es probable que su muestra se vea afectada por otros factores como el acceso a los servicios, el transporte público o las perspectivas laborales.

Referencia :
Organización Mundial de la Salud. Recuperado el 22 de junio de 2016 de http://apps.who.int/medicinedocs/en/d/Js6169e/7.3.html.

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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