Un ejemplo para cada uno de los métodos de muestreo no probabilístico:

Muestreo por conveniencia: Imagina que estás realizando una encuesta sobre el consumo de café en una ciudad determinada. Para obtener los datos, decides realizar la encuesta en una cafetería cercana a tu ubicación. Eliges a las personas que se encuentran en ese momento en la cafetería y están dispuestas a responder la encuesta. Este método de muestreo por conveniencia se basa en la facilidad y conveniencia de acceso a los participantes, pero no proporciona una representación precisa de la población general.

Muestreo por juicio: Supongamos que estás realizando un estudio sobre los hábitos de compra de teléfonos móviles en una ciudad específica. Para aplicar el muestreo por criterio, decides seleccionar a los participantes en función de un criterio específico, como la edad. Estableces como criterio de selección que los participantes deben tener entre 18 y 35 años, ya que estás interesado en conocer las preferencias de compra de la población joven. A través de un directorio telefónico, seleccionas aleatoriamente números de teléfono y los llamas para verificar si cumplen con el criterio establecido. Si cumplen con el rango de edad deseado, los consideras como participantes potenciales y los incluyes en tu muestra.

Muestreo por cuotas: Supongamos que deseas realizar una encuesta sobre el uso de redes sociales en una determinada área geográfica. Estableces cuotas para cada grupo demográfico relevante, como edad y género, y seleccionas a los participantes dentro de esas cuotas para asegurarte de tener una muestra equilibrada y representativa. Por ejemplo, si la cuota para mujeres de 25 a 35 años es del 30%, seleccionarías a las participantes dentro de este grupo hasta alcanzar el 30% de tu muestra total. El muestreo por cuotas se basa en la selección de participantes de acuerdo con ciertas características predefinidas, pero no permite la inclusión de todos los individuos en la población objetivo.

Muestreo por bola de nieve: Supongamos que estás investigando la adopción de una nueva tecnología en una comunidad cerrada. Comienzas seleccionando a algunos participantes clave que ya utilizan la tecnología y les pides que te recomienden a otros usuarios potenciales dentro de la comunidad. A medida que obtienes nuevas recomendaciones, continúas contactando y entrevistando a esos participantes y solicitándoles más recomendaciones. Este proceso se repite hasta que hayas recopilado suficientes datos. El muestreo por bola de nieve se basa en las recomendaciones de los participantes iniciales para identificar y seleccionar a nuevos participantes, pero puede generar sesgos si algunos grupos de la población no están bien conectados o representados en la red de recomendaciones.

Muestreos probabilísticos:

Muestreo aleatorio simple: Los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra. Se emplea en poblaciones poco heterogéneas o en las que no se quiere captar heterogeneidad. Conocido el tamaño muestral:

• Se censa la población (marco).
• Se asigna un número a cada elemento.
• Se eligen aleatoriamente las unidades muestrales (sorteos, tablas de números aleatorios).
• Se identifican en el censo las unidades muestrales seleccionadas

Muestreo sistemático: Los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra. Se emplea en poblaciones poco heterogéneas o no se quiere captar esa heterogeneidad. Conocido el tamaño muestral:

• Se censa la población (marco) y se asigna un número a cada elemento.
• Se calcula el coeficiente de elevación (k = tamaño marco poblacional/tamaño muestra).
• Se selecciona un punto de partida aleatorio en censo, escogiendo después cada k-ésimo elemento.
• Se identifican en el censo las unidades muestrales seleccionadas.

Muestreo estratificado: Los elementos de la población no tienen la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra. Se aplica cuando se desea captar la heterogeneidad de la población. Se busca representatividad de cada grupo o estrato de la población.

1. Se censa la población (marco).
2. Se identifican la o las características de la población (fuentes de heterogeneidad) y se fijan los niveles para cada una.
3. Se divide a la población en estratos poblacionales.
   • Homogéneos internamente y heterogéneos entre sí.
   • Mutuamente excluyentes.
   • No necesariamente de igual tamaño.
   Y se busca información de cada estrato poblacional, sobre todo su tamaño con relación al total de N, en fuentes secundarias.
4. Se determina el tamaño de la muestra.
5. Se determina el número de unidades muestrales a seleccionar de cada estrato poblacional:
   • Afijación simple.
   • Afijación proporcional.
   • Afijación óptima.
6. Selección aleatoria de las unidades muestrales a elegir de cada estrato poblacional.

Muestreo por conglomerados:

1. Se elige una o varias variables para dividir a la población en conglomerados.
2. Se divide la población en conglomerados: mutuamente excluyentes, “representaciones” a escala de la población; homogéneos entre sí.
3. Se obtiene información de cuántas unidades muestrales hay en cada conglomerado (en fuentes secundarias).
4. Se censan los conglomerados.
5. Se seleccionan aleatoriamente un número de conglomerados cuya suma total de unidades muestrales proporcione el tamaño muestral.