Una muestra aleatoria o probabilística es aquella en la que todos los sujetos de la población han tenido la misma probabilidad de ser escogidos. Son en principio los tipos de muestra más profesionales.
¿Por qué es importante el muestreo aleatorio? Las muestras aleatorias aseguran o garantizan mejor el poder extrapolar los resultados. En una muestra aleatoria tenemos más seguridad de que se encuentran representadas las características importantes de la población en la proporción que les corresponde. Si el 20% de la población tiene la característica A (una determinada edad, una determinada situación económica, etc.) podemos esperar que en la muestra también habrá en torno a un 20% con esa característica.
Si la muestra no es aleatoria (no probabilística) puede suceder que esté sesgada y que por lo tanto no sea representativa de la población general porque predominan más unos determinados tipos de sujetos que otros. Por ejemplo, si hacemos una pregunta a los conductores que se paran ante un semáforo, prescindimos de los que utilizan otro medio de transporte, y si hacemos la pregunta a la salida de una estación de metro, prescindimos de los que tienen y utilizan coche particular, etc.
Si la población es la de una universidad, según el día y método seguido, podemos tener infra-representados a los alumnos de los cursos que asisten menos a clase, o tener representados en exceso a los alumnos que llegan muy pronto por la mañana (y este llegar antes o llegar tarde puede estar asociado con otras variables), etc. Características aparentemente irrelevantes pueden estar relacionadas precisamente con el objeto de la investigación (con la variable dependiente).
Sobre el cómo hacer un muestreo aleatorio no tratamos aquí de manera específica, hay diversas maneras de hacerlo y por lo general, y para poblaciones grandes, este tema suele tratarse en textos de sociología. En principio podemos concretar tres procedimientos para hacer un muestreo aleatorio.
Muestreo aleatorio simple: Podemos concebirlo como un sorteo, una lotería. Para poblaciones pequeñas (tan pequeñas como los alumnos de una clase o de un curso) hay métodos sencillos (como las tablas de números aleatorios, e incluso estos números están programados en muchas calculadoras).
Muestreo sistemático: Es también sencillo y cómodo para poblaciones pequeñas; se escoge un número al azar que se utiliza como intervalo; si sale por ejemplo el 9, se escoge de una lista cada noveno sujeto.
Muestreo estratificado: Es un tipo de muestreo muy recomendable, sobre todo para poblaciones grandes: se divide la población en estratos o segmentos según algunas características importantes para lo que se desea investigar (como pueden ser: sexo, curso, edad, tipo de vivienda…) y se procura que en la muestra esté representado cada estrato en la proporción que le corresponda. Dentro de cada estrato los sujetos se escogen aleatoriamente. Los estratos se establecen en función de características importantes por su interés específico descriptivo y sobre todo porque, si se desea extrapolar a toda la población, pueden tener que ver con la variable dependiente.