He aquí por qué:
* Representante de la población: Las muestras de probabilidad permiten a los investigadores hacer inferencias sobre toda la población en función de la muestra, ya que cada miembro de la población tiene una posibilidad conocida de ser seleccionados. Esto es crucial para generalizar los hallazgos más allá de los participantes del estudio.
* Análisis estadístico: Las muestras de probabilidad son esenciales para usar métodos estadísticos para analizar datos y sacar conclusiones significativas.
* Evitar el sesgo: A diferencia de las muestras de no probabilidad, las muestras de probabilidad tienen como objetivo minimizar el sesgo en el proceso de selección, asegurando una representación más precisa de la población.
Los tipos comunes de muestras de probabilidad incluyen:
* Muestreo aleatorio simple: Cada miembro de la población tiene la misma posibilidad de ser seleccionado.
* Muestreo aleatorio estratificado: La población se divide en subgrupos (estratos), y se toma una muestra aleatoria de cada estrato.
* Muestreo de clúster: La población se divide en grupos y se selecciona una muestra aleatoria de grupos.
Si bien las muestras de probabilidad son muy valiosas, a veces pueden ser difíciles o costosas de conducir. En algunos casos, los investigadores pueden usar muestras no probabilidad Cuando los recursos son tipos limitados o específicos de participantes. Sin embargo, es importante tener en cuenta que las muestras de no probabilidad no permiten la generalización a la población más amplia.
