Medir una población

Métodos de muestreo: Ejemplos y usos

 

Los investigadores utilizan ampliamente diferentes métodos de muestreo en los estudios de mercado, de modo que no necesitan investigar a toda la población para recoger percepciones procesables.

Hoy conoceremos las características de cada uno de estos métodos para que decidas cuál es el que necesitas llevar a cabo para que tu proyecto de investigación sea todo un éxito.

Definición de muestreo 

El muestreo es una técnica de selección de miembros individuales o de un subconjunto de la población para hacer inferencias estadísticas a partir de ellos y estimar las características de toda la población. 

También es un método conveniente en cuanto al tiempo y eficaz en función de los costos y, por lo tanto, constituye la base de cualquier diseño de investigación. Las técnicas de muestreo pueden utilizarse en un programa informático de encuestas de investigación para una derivación óptima.

Por ejemplo, si un fabricante de medicamentos desea investigar los efectos secundarios adversos de un medicamento en la población del país, es casi imposible llevar a cabo un estudio de investigación en el que participen todos. Para ello, el investigador elige tener una muestra de personas de cada grupo demográfico para luego investigar, dándole una retroalimentación indicativa sobre el comportamiento del medicamento.

Métodos de muestreo 

Existen dos métodos de muestreo: El muestreo probabilístico y el no probabilístico:

Muestreo probabilístico: El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en la que un investigador establece una selección de unos pocos criterios y elige al azar a los miembros de una población. Todos los miembros tienen la misma oportunidad de formar parte de la muestra con este parámetro de selección.

Muestreo no probabilístico: En el muestreo no probabilístico, el investigador elige al azar a los miembros de la investigación. Este método de muestreo no es un proceso de selección fijo o predefinido. Esto dificulta que todos los elementos de una población tengan las mismas posibilidades de ser incluidos en una muestra.

Ejemplos de métodos de muestreo

Conozcamos diversos tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico que pueden aplicarse en cualquier estudio de investigación de mercado.

El muestreo de probabilidad es una técnica de muestreo en la que los investigadores eligen muestras de una población más grande utilizando un método basado en la teoría de la probabilidad. Este es uno de los métodos de muestreo que considera a todos los miembros de la población y forma muestras basadas en un proceso fijo.

Por ejemplo, en una población de 1000 miembros, cada miembro tendrá una probabilidad de 1/1000 de ser seleccionado para formar parte de una muestra. El muestreo probabilístico elimina el sesgo en la población y da a todos los miembros una oportunidad justa de ser incluidos en la muestra.

 

Te puede interesar: Ejemplo de encuestas por muestreo

 

Existen cuatro tipos de técnicas de muestreo probabilístico:

Muestreo aleatorio simple: Una de las mejores técnicas de muestreo probabilístico que ayuda a ahorrar tiempo y recursos es el método de muestreo aleatorio simple. Es un método fiable de obtención de información en el que cada uno de los miembros de una población se elige al azar, simplemente por casualidad. Cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido para formar parte de una muestra.

Por ejemplo, en una organización de 500 empleados, si el equipo de recursos humanos decide llevar a cabo actividades de creación de equipos, es muy probable que prefieran escoger fichas de un tazón. En este caso, cada uno de los 500 empleados tiene la misma oportunidad de ser seleccionado.

Muestreo por conglomerados: También conocido como muestreo por racimos, es un método en el que los investigadores dividen a toda la población en secciones o conglomerados que representan a una población. Los grupos se identifican e incluyen en una muestra basada en parámetros demográficos como la edad, el sexo, la ubicación, etc. Esto hace que sea muy sencillo para el creador de la encuesta obtener una inferencia efectiva a partir de la retroalimentación.

Por ejemplo, si el gobierno de los Estados Unidos desea evaluar el número de inmigrantes que viven en su territorio, puede dividirlos en grupos basados en estados como California, Texas, Florida, Massachusetts, Colorado, Hawai, etc. Esta forma de realizar una encuesta será más efectiva ya que los resultados se organizarán por estados y proporcionarán datos de inmigración objetivos.

Muestreo sistemático: Los investigadores utilizan el método de muestreo sistemático para elegir los miembros de la muestra de una población a intervalos regulares.

Para ello es necesario seleccionar un punto de partida para la muestra y un tamaño de muestra que pueda repetirse a intervalos regulares. Este tipo de método de muestreo tiene un alcance predefinido y, por lo tanto, esta técnica de muestreo es la que menos tiempo consume.

Por ejemplo, un investigador tiene la intención de recoger una muestra sistemática de 500 personas en una población de 5000. Numera cada elemento de la población de 1 a 5.000 y elegirá a cada 10 individuos para que formen parte de la muestra (Población total/tamaño de la muestra = 5.000/500 = 10).

Muestreo estratificado: El muestreo aleatorio estratificado es un método en el que el investigador divide la población en grupos más pequeños que no se superponen, sino que representan a toda la población. Durante el muestreo, estos grupos pueden organizarse y luego extraer una muestra de cada grupo por separado.

Por ejemplo, un investigador que desee analizar las características de las personas pertenecientes a diferentes divisiones de ingresos anuales creará estratos (grupos) según los ingresos anuales de la familia.

Por ejemplo, menos de 20.000 dólares, 21.000 a 30.000 dólares, 31.000 a 40.000 dólares, 41.000 a 50.000 dólares, etc.

Con esto, el investigador concluye las características de las personas que pertenecen a diferentes grupos de ingresos. Los comercializadores pueden analizar a qué grupos de ingresos dirigirse y a cuáles eliminar para obtener los resultados deseados.

Quizá te interese conocer sobre muestreo polietápico o muestreo multietapas

 

Usos del muestreo probabilístico

Existen múltiples usos del muestreo probabilístico:

• Reducir el sesgo de la muestra: Mediante los métodos de muestreo probabilístico, el sesgo de la muestra derivada de una población es insignificante o inexistente.El muestreo probabilístico permite reunir datos de mayor calidad, ya que la muestra representa adecuadamente a la población.
• Población diversa: Cuando la población es vasta y diversa, es esencial tener una representación adecuada para que los datos no se desvíen hacia un solo grupo demográfico.
• Crear una muestra precisa: El muestreo probabilístico ayuda a los investigadores a planificar y crear una muestra precisa. Esto ayuda a obtener datos bien definidos.

Te compartimos nuestra calculadora de muestra

 

Tipos de muestreo no probabilístico con ejemplos

El método no probabilístico es uno de los métodos de muestreo que implica una recopilación de información basada en la capacidad de selección de muestras de un investigador o estadístico y no en un proceso de selección fijo. 

En la mayoría de las situaciones, el resultado de una encuesta realizada con una muestra no probabilística da lugar a resultados sesgados, que pueden no representar la población objetivo deseada. Pero hay situaciones, como las etapas preliminares de la investigación o las limitaciones de costos para llevar a cabo la investigación, en las que el muestreo no probabilístico será mucho más útil que el otro tipo.

Estos cuatro tipos de muestreo no probabilístico explican mejor la finalidad de este método de muestreo:

Muestreo por conveniencia: Este método depende de la facilidad de acceso a los sujetos como una encuesta a los clientes en un centro comercial o a los transeúntes en una calle concurrida. 

Se suele denominar muestreo por conveniencia, debido a la facilidad con que el investigador lo realiza y se pone en contacto con los sujetos. Los investigadores casi no tienen autoridad para seleccionar los elementos de la muestra, y se hace puramente en base a la proximidad y no a la representatividad.

Esta clase de métodos de muestreo no probabilístico se utiliza cuando hay limitaciones de tiempo y costo en la recogida de información. En situaciones en que hay limitaciones de recursos, como las etapas iniciales de la investigación, se utiliza un muestreo de conveniencia.

Por ejemplo, las empresas de nueva creación y las ONG suelen llevar a cabo un muestreo de conveniencia en un centro comercial para distribuir folletos de los próximos acontecimientos o de la promoción de una causa; lo hacen parándose a la entrada del centro comercial y repartiendo folletos al azar.

Muestreo deliberado, crítico o por juicio: Las muestras por juicio se forman a discreción del investigador. Los investigadores consideran únicamente el propósito del estudio, junto con la comprensión del público objetivo. 

Por ejemplo, cuando los investigadores quieren entender el proceso de pensamiento de las personas interesadas en estudiar para su maestría. Los criterios de selección serán: “¿Está interesado en hacer su maestría en …?” y los que responden con un “No” son excluidos de la muestra.

Muestreo de bola de nieve: El muestreo de bola de nieve es uno de los métodos de muestreo que los investigadores aplican cuando los sujetos son difíciles de rastrear. 

Por ejemplo, será extremadamente difícil encuestar a personas sin refugio o inmigrantes ilegales. En esos casos, utilizando la teoría de la bola de nieve, los investigadores pueden rastrear unas pocas categorías para entrevistar y obtener resultados. 

Los investigadores también aplican este método de muestreo en situaciones en que el tema es muy delicado y no se discute abiertamente, por ejemplo, en las encuestas para reunir información sobre el VIH y el SIDA. No muchas víctimas responderán fácilmente a las preguntas. No obstante, los investigadores pueden ponerse en contacto con personas que tal vez conozcan o con voluntarios asociados a la causa para encontrar a las víctimas y reunir información.

Muestreo por cuotas:  La selección de los miembros en esta técnica de muestreo se realiza sobre la base de una norma preestablecida. En este caso, como la muestra se forma sobre la base de atributos específicos, la muestra creada tendrá las mismas cualidades que se encuentran en la población total. Se trata de un método rápido de recolección de muestras.

Usos del muestreo no probabilístico

El muestreo no probabilístico se utiliza para lo siguiente:

• Crear una hipótesis: Los investigadores utilizan métodos de muestreo no probabilístico para crear una hipótesis cuando se limita a no disponer de información previa. Este método ayuda a la devolución inmediata de los datos y construye una base para futuras investigaciones.
• Investigación exploratoria: Los investigadores utilizan ampliamente esta técnica de muestreo cuando realizan investigaciones cualitativas, estudios piloto o investigaciones exploratorias.
• Limitaciones de presupuesto y tiempo: Se utiliza cuando hay limitaciones de presupuesto y tiempo, y se deben reunir algunos datos preliminares. Dado que el diseño de la encuesta no es rígido, es más fácil elegir a los encuestados al azar y hacer que tomen la encuesta o el cuestionario.

Conoce también que es un muestro de aceptación.

¿Cómo decidir qué método de muestreo utilizar?

Para cualquier investigación, es esencial elegir un método de muestreo con precisión para cumplir los objetivos de su estudio. La eficacia de su muestreo depende de varios factores.

A continuación se presentan algunos pasos que los investigadores expertos siguen para decidir el mejor método de muestreo.

• Anota los objetivos de la investigación. Por lo general, debe ser una combinación de costo, precisión o exactitud.

• Identifica las técnicas de muestreo efectivas que potencialmente podrían lograr los objetivos de la investigación.
• Pon a prueba cada uno de estos métodos y examina si ayudan a alcanzar el objetivo.
• Selecciona el método que mejor funcione para la investigación.