Los censos de población están utilizando cada vez más información administrativa y muestreo como alternativas para recopilar datos detallados de individuos. Las muestras no probabilísticas también pueden ser una fuente de datos adicional, relativamente económica, aunque requieren un tratamiento especial. En este documento, consideramos métodos para integrar una muestra de voluntarios no representativa en una encuesta de censo de población, donde la muestra de probabilidad complementaria se extrae del resto de la población. Investigamos dos enfoques para corregir el sesgo de selección de muestra no probabilística: ajuste utilizando puntajes de propensión, que modela la participación en la muestra voluntaria, y estimación doblemente robusta, que tiene la propiedad de persistir en la posible mala especificación del último modelo. Combinamos los estimadores de parámetros de población que corrigen el sesgo de selección con los estimadores basados en una unión representativa de ambas muestras. Nuestro análisis muestra que la disponibilidad de información auxiliar detallada simplifica los procedimientos de estimación aplicados, que son eficientes en la encuesta de censo lituana. Nuestros hallazgos también revelan la naturaleza sesgada de la muestra no probabilística. Por ejemplo, al estimar las proporciones de religiones profesadas, las comunidades religiosas más pequeñas muestran una tasa de participación más alta que otros grupos. La combinación de estimadores corrige dicho sesgo de selección. Nuestra metodología para combinar las muestras voluntarias y de probabilidad se puede aplicar a otras encuestas de muestra.