1.1. Este se realiza cuando es imposible el muestreo aleatorio simple debido al tamaño de la población.
1.2. El investigador identifica las fronteras; El investigador selecciona aleatoriamente un número de áreas identificadas. El investigador puede incluir todos los individuos dentro de las áreas seleccionadas o seleccionar aleatoriamente a los sujetos de las áreas identificadas.
2. Muestreo aleatorio estratificado
2.1. También conocido como muestreo aleatorio proporcional. Técnica donde los sujetos son inicialmente agrupados en diferentes categorías, tales como la edad, el nivel socio-económico o el género.
2.2. Al finalizar, el investigador selecciona aleatoriamente la lista final de sujetos de los distintos estratos. Es importante tener en cuenta que los estratos no se superpongan. Este es recomendable si se quiere estudiar un determinado grupo.
3. Muestreo aleatorio simple
3.1. Forma más fácil de muestreo probabilístico. El investigador tiene que es asegurarse de que todos los miembros de la población sean incluidos en la lista y luego seleccionar al azar el número deseado de sujetos.
3.2. Ejemplos: sacar tiras de papel de un sombrero con nombres escritos mientras el investigador tiene los ojos vendados o usar un software de computadora para hacer la selección aleatoria.
4. Técnica de muestreo en la que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, todas las posibles muestras tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Sólo este método de muestreo nos asegura la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables.
5. La ventaja de utilizar una muestra aleatoria es la ausencia de sesgos de muestreo y sistemáticos. Si la selección aleatoria se hace correctamente, la muestra será representativa de toda la población.
