Para obtener información sobre grandes poblaciones, los investigadores utilizan cuatro métodos de muestreo probabilístico: aleatorio simple, sistemático, estratificado y de conglomerados. Todos en una población dada tienen una probabilidad conocida e igual de ser seleccionados en el muestreo probabilístico y, lo que es más importante, las personas se eligen al azar.
Utilidad de la muestra de probabilidad

Imagine lo difícil y costoso que sería para un compañía para encuestar a todos en los Estados Unidos cada vez que quiere saber algo sobre los estadounidenses. Si se crea una muestra al azar y todos tuvieron la oportunidad de participar, los resultados de la muestra estarían cerca de los resultados de un censo, que encuesta a todos. El muestreo de probabilidad es una forma crucial, que ahorra tiempo y es mucho menos costosa para obtener información de la sociedad que un censo porque sus resultados pueden reflejar una gran población a pesar de que encuesta a un pequeño número de personas. Si no se creó una muestra al azar, que es un muestreo no probable, entonces es poco probable que los resultados reflejen a toda la población.
Muestreo aleatorio simple y sistemático

En el muestreo aleatorio simple, las personas se seleccionan al azar de un Típicamente, cada persona u hogar en la población recibe un número y una computadora genera números aleatorios que indican quién es elegido para la muestra. Las loterías son una muestra puramente aleatoria. Todos los poseedores de boletos están en una lotería, pero solo unos pocos son elegidos al azar.

El muestreo sistemático es similar al muestreo aleatorio simple con una diferencia: un patrón para la selección de participantes. Por ejemplo, un investigador puede comenzar en un punto aleatorio y tomar cada centésimo nombre que encuentre en la guía telefónica de Atlanta, Georgia. Este método de muestreo se usa ampliamente para las entrevistas telefónicas y por correo de los consumidores.
Muestreo estratificado y por conglomerados

El muestreo estratificado es útil al comparar diferentes partes de una población. Los investigadores dividen o segmentan a la población de una manera relevante a sus necesidades y toman una muestra aleatoria simple en cada segmento. Los segmentos se denominan subpoblaciones o estratos. Si desea comparar cómo se sienten 1,000 mujeres y hombres con respecto a la atención médica, puede segmentar o estratificar a la población por género y elegir aleatoriamente 500 hombres y 500 mujeres. Puede segmentar o estratificar a una población de muchas maneras, incluyendo edad, educación, ingresos y ubicación.

El muestreo por conglomerados incluye dos procesos aleatorios. El primer paso es dividir a la población en grupos específicos y luego seleccionar al azar grupos, no personas específicas. Luego, los investigadores ejecutan una muestra aleatoria simple solo en cada grupo elegido. Los investigadores a menudo usan códigos postales o grandes áreas de la ciudad para crear un grupo. Cuatro ejemplos

Un investigador puede querer saber cómo se sienten todos los estadounidenses sobre la atención médica al encuestar a 520 personas. Si tiene una lista de todos los estadounidenses y selecciona al azar a 520 personas de todo el país, entonces esa es una simple muestra aleatoria. Si, en cambio, comienza en un punto aleatorio en la lista de cada estadounidense y selecciona a cada 700,000 personas, entonces eso es un muestreo sistemático.

Si divide la lista de cada estadounidense en 50 estados y atrae al azar a 10 personas de cada estado, entonces él usa muestreo estratificado. Si elige aleatoriamente 26 estados de los 50 estados y luego atrae aleatoriamente a 20 personas de cada uno de los 26 estados, entonces utiliza el muestreo por conglomerados.