¿Qué es el Muestreo por Conveniencia / Muestreo Accidental?

El Muestreo de Conveniencia (también llamado prueba incidental o inspección de secuestro) es el lugar donde se incorporan individuos que son cualquier cosa menos difíciles de alcanzar. Por ejemplo, podrías revisar a los individuos de:

Tu ambiente de trabajo,

Tu escuela,

Un club con el que tienes un lugar,

El centro comercial del barrio.

El muestreo de conveniencia es una especie de prueba de no probabilidad, que excluye una elección arbitraria de los miembros. Lo contrario es la inspección de probabilidad, en la que los miembros son elegidos arbitrariamente, y cada ha una posibilidad equivalente de ser elegido.

¿Por qué usar el muestreo de conveniencia?

A pesar de que la prueba de alojamiento es, similar a lo que el nombre propone-ayuda-, corre un gran riesgo de que su ejemplo no hable a la población. No obstante, aquí y allá una prueba de acomodación es la principal forma de conseguir miembros. Como indicó Barbara Sommer de UC Davis, podría ser “… una cuestión de tomar lo que se puede obtener”.

La inspección por muestreo de conveniencia tiene sus usos, en particular cuando hay que dirigir un examen rápidamente o se está en un plan de gastos muy reducido. Además, es una de las principales técnicas que se pueden utilizar cuando no se puede obtener un resumen del considerable número de individuos de una población. Por ejemplo, supongamos que está dirigiendo un estudio para una organización que necesita comprender lo que los representantes de Walmart piensan sobre sus salarios. Es muy improbable que tenga la opción de obtener un resumen de los trabajadores, por lo que tal vez tenga que depender de permanecer fuera de Walmart y arrebatar a los representantes que dejen la entrada (de aquí en adelante, el nombre “get testing”).

Preferencias de muestreo de conveniencia

Por lo general, es sencillo obtener un ejemplo.

Es barato, contrasta con diferentes estrategias.

Los miembros son accesibles de inmediato.

Muestreo de Desviación de Conveniencia

La estrategia elimina una gran parte de la población. En consecuencia, esto provoca algunos problemas, incluyendo:

Una impotencia para resumir las consecuencias del estudio para la población en general.

La probabilidad de una baja o alta representación de la población.

Resultados unilaterales, debido a las razones por las que unos pocos participan y otros no.

Instrucciones paso a paso para examinar una prueba de muestreo de conveniencia

Los resultados de estos ejemplos son cualquier cosa menos difíciles de investigar, pero difíciles de imitar. Aunque puedes utilizar cualquier técnica de investigación que quieras, no tendrás la opción de resumir tus resultados a la población en general.

Tal vez el problema más grave de las pruebas de alojamiento es la dependencia. Ward implica que las cosas de ejemplo se asocian entre sí aquí y allá. Esta dependencia se entromete en la investigación medible. La mayoría de las pruebas de especulación (por ejemplo la prueba t o la prueba de chi cuadrado) y las mediciones (por ejemplo el error estándar de estimación), tienen una presunción fundamental de elección arbitraria, que no tiene. Tal vez lo más peligroso es la forma en que los valores p creados para las pruebas de acomodación pueden ser desviados.

Sugerencias para el examen

La mayor sugerencia es simple: Si es posible, utilizar la inspección de probabilidad (Berk y Freedman, 2003). Diferentes sugerencias:

Tome varios ejemplos a lo largo de su examen. En el caso de que lo hagas, podrías tener la opción de mostrar el procedimiento de elección, creando resultados progresivamente confiables.

No utilice las pruebas post-hoc como una herramienta para ajustar sus resultados en un intento de tratar con datos dependientes.

Repita su estudio de nuevo, para ver si sus resultados son realmente replicables (Freedman, 1991; Berk, 1991; Ehrenberg y Bound, 1993).

Para ejemplos más grandes, utilice la aprobación cruzada para mostrar una parte de la información. Así podrá contrastar los resultados y el segundo 50% de la información para comprobar si se coordinan.

No meta analizar muestras de conveniencia. El eta-análisis combina los hallazgos de la investigación existente en una tesis integral. Un meta-análisis puede descubrir tendencias o temas que no eran aparentes en piezas individuales de investigación. Si estás usando datos sesgados de muestras de conveniencia, entonces cualquier “tendencia” que descubras será sospechosa. Resume los resultados en su lugar.