1. Muestreo probabilístico
1.1. Muestreo aleatorio simple
1.1.1. Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.
1.1.1.1. Ejemplo
1.1.1.1.1. ante la siguiente pregunta de investigación ¿Cuál es la muestra necesaria para establecer la prevalencia de cambios inflamatorios en biopsias hepáticas de pacientes con colangitis aguda (CA)?
1.2. Muestreo aleatorio sistemático
1.2.1. Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno
1.2.1.1. Ejemplo
1.2.1.1.1. Ante la pregunta ¿Cuál es la muestra necesaria para establecer la revalencia de cambios inflamatorios en biopsias hepáticas de pacientes con CA?
1.3. Muestreo aleatorio estratificado
1.3.1. Se determina los estratos que conforman la población blanco para seleccionar y extraer de ellos la muestra (se define como estrato a los sub-grupos de unidades de análisis que difieren en las características que van a ser analizadas).
1.3.1.1. Ejemplo
1.3.1.1.1. Ante la pregunta ¿Cuál es la muestra necesaria para establecer la prevalencia de cambios inflamatorios en biopsias hepáticas de pacientes con CA?
1.4. Muestreo aleatorio por conglomerados
1.4.1. En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado.
1.4.1.1. Ejemplo
1.4.1.1.1. Ante la pregunta ¿Cuál es la muestra necesaria para establecer la prevalencia de cambios inflamatorios en biopsias hepáticas de pacientes con CA?
1.5. Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra.
2. Métodos de muestreo no probabilísticos
2.1. Muestreo por cuotas
2.1.1. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.
2.1.1.1. Ejemplo
2.1.2. Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente.
2.1.2.1. El investigador debe realizar una muestra sobre empleados de una empresa en donde 60% son mujeres y 40% son hombres. Por lo tanto, el investigador debe realizar la muestra seleccionando individuos para que dicha muestra sea proporcional a la población.
2.1.2.2. Ejemplo
2.1.2.2.1. Un investigador decide realizar una investigación en donde la muestra va a estar conformada por individuos que posean una rara enfermedad. Por lo tanto, al encontrar un individuo que posea dicha enfermedad, el investigador le pide ayuda a este individuo para encontrar otros con sus mismas características, conformándose de esta manera la muestra.
2.2. Muestreo de conveniencia
2.2.1. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto
2.2.1.1. Ejemplo
2.2.1.1.1. Entre todos los sujetos con CA, solamente aquellos que se encuentren hospitalizados en el Hospital Regional de Temuco.
2.3. Bola de nieve
2.4. Muestreo Discrecional
2.4.1. A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.
2.4.1.1. Ejemplo
2.4.1.1.1. Un muestreo aleatorio simple aplicaría de la siguiente forma: entre todos los sujetos con CA, seleccionar al azar un sub-grupo que los represente.