Muestreo Por Cuota

Reseña Histórica

Las muestras que parecen aleatorias son, en realidad, muestras con cuotas. En el muestreo con cuotas, la población se divide en diferentes subpoblaciones, como en el muestreo aleatorio estratificado, pero con una variante importante: el muestreo de probabilidad no se utiliza para elegir a los individuos de la subpoblacion para la muestra. En el muestreo con cuotas se necesita un número dado (cuota) de tipos particulares de población e la muestra final. La gran desventaja del muestreo por cuotas es que no sabemos si las unidades elegidas para la muestra exhiben un sesgo de selección. Si la selección de unidades queda totalmente en manos del investigador, este podría elegir a los miembros más accesibles de la población, las personas que puedan localizarse fácilmente por teléfono, familias sin perros fieros o áreas del bosque cercanas al camino. Es probable que los miembros más accesibles de una población difieran de una manera sistemática de los miembros de menos accesibles. Así la diferencia del muestreo aleatorio estratificado, no se puede inferir que la estimación total de la población a partir de un muestro con cuotas sea insesgado en un muestreo repetido, que es uno de los criterios de bondad en las muestras de probabilidad. De hecho, en las muestras con cuotas no se puede medir el error de muestreo a través de muestras repetidas y no podemos estimar el sesgo a partir de los datos muestrales. Como la selección de unidades queda a cargo de cada entrevistador, no se puede esperar que la repetición de la muestra arroje datos similares: Así cualquier persona que extraiga inferencias de una muestra con cuotas debe asumir necesariamente un enfoque basado en el modelo.

Aunque el muestreo con cuotas no es tan bueno como el muestreo de probabilidad bajo condiciones ideales, por lo general, da mejores resultados que las muestras de conveniencia que se toman con frecuencia, debido a que al menos obliga a incluir a los miembros de los distintos grupos de cuotas. Las muestras con cuotas tienen la ventaja de ser menos caras que las muestras de probabilidad. La calidad de los datos mediante muestras con cuotas se puede mejorar al restringir el criterio del investigador en la elección de personas o pro-babilidad junto con el de cuotas; emplean el muestreo de probabilidad para elegir pequeños bloques de encuestados potenciales y luego toman una muestra con cuotas de encuestados potenciales y luego toman una muestra con cutas dentro de cada bloque, al usar variables como la edad, el sexo o la raza para definir las clases de las cuotas.

Una muestra con cuotas tiene un desempeño poco favorable en comparación con una muestra aleatoria estratificada, sobre todo cuando esta ultima presenta esta última no presenta una ausencia de respuestas. Cuando hay una ausencia de respuestas la comparación no es clara. El muestreo con cuotas se puede considerar como un método de sustitución para trabajar con la ausencia de respuestas. Como no se conocen las probabilidades con las que se extraen unidades, debemos asumir un enfoque basado en el modelo al analizar los datos de una muestra con cuotas. Tal modelo implica que cualquier selección de unidades de la subclase producirá una muestra representativa; si el modelo es válido, entonces es probable que el muestreo con cuotas de buenas estimaciones de la cantidad relativa a la población. Si el modelo no es válido, entonces las estimaciones del muestreo con cuotas puede quedar demasiado sesgado.

Deville (1991, 177) argumenta que laque muestras con cuotas pueden ser utiles para la investigación de mercado, cuando la organización que solicita la encuesta esta consci3ente del modelo utilizado. Sin embargo, las personas que reúnen las estadísticas oficiales de crímenes, desempleo y otros temas que pueden ser tema de debate deben utilizar muestras de probabilidad.

El autor Sanzo utilizo una combinación de muestreo

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