Introducción
Cuando realiza una investigación sobre un grupo de personas, rara vez es posible recopilar datos de cada persona en ese grupo. En su lugar, selecciona una muestra. La muestra es el grupo de individuos que realmente participarán en la investigación.
Para sacar conclusiones válidas de sus resultados, debe decidir cuidadosamente cómo seleccionará una muestra que sea representativa del grupo en su conjunto. Hay dos tipos de métodos de muestreo:
El muestreo probabilístico implica una selección aleatoria, lo que le permite hacer inferencias estadísticas sólidas sobre todo el grupo.
El muestreo no probabilístico implica una selección no aleatoria basada en la conveniencia u otros criterios, lo que le permite recopilar datos fácilmente.
Debe explicar claramente cómo seleccionó su muestra en la sección de metodología de su trabajo o tesis.
Desarrollo del tema
Población vs muestra
Primero, debe comprender la diferencia entre una población y una muestra e identificar la población objetivo de su investigación.
- La población es todo el grupo sobre el que se desea sacar conclusiones.
- La muestra es el grupo específico de personas de las que recopiló datos.
La población se puede definir en términos de ubicación geográfica, edad, ingresos y muchas otras características.
Puede ser muy amplio o bastante limitado: tal vez quiera hacer inferencias sobre toda la población adulta de su país; tal vez su investigación se centre en clientes de cierta empresa, pacientes con una condición de salud específica o estudiantes en una sola escuela.
Es importante definir cuidadosamente su población objetivo de acuerdo con el propósito y los aspectos prácticos de su proyecto.
Si la población es muy grande, demográficamente mixta y geográficamente dispersa, puede ser difícil acceder a una muestra representativa.
Marco de muestreo
El marco muestral es la lista real de individuos de los que se extraerá la muestra. Idealmente, debería incluir a toda la población objetivo (y nadie que no sea parte de esa población).
Ejemplo: marco muestral
Está investigando las condiciones de trabajo en la empresa X. Su población son los 1000 empleados de la empresa. Su marco de muestreo es la base de datos de recursos humanos de la empresa que enumera los nombres y los datos de contacto de cada empleado.
Tamaño de la muestra
El número de individuos que debe incluir en su muestra depende de varios factores, incluidos el tamaño y la variabilidad de la población y el diseño de su investigación. Existen diferentes calculadoras y fórmulas de tamaño de muestra según lo que desee lograr con el análisis estadístico.
Métodos de muestreo probabilístico
El muestreo probabilístico significa que cada miembro de la población tiene la posibilidad de ser seleccionado. Se utiliza principalmente en la investigación cuantitativa. Si desea producir resultados que sean representativos de toda la población, las técnicas de muestreo probabilístico son la opción más válida.
Hay cuatro tipos principales de muestra probabilística.
- Muestreo aleatorio simple
En una muestra aleatoria simple, todos los miembros de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Su marco de muestreo debe incluir a toda la población.
Para realizar este tipo de muestreo, se pueden usar herramientas como generadores de números aleatorios u otras técnicas que se basan completamente en el azar.
Ejemplo: Muestreo aleatorio simple
Desea seleccionar una muestra aleatoria simple de 100 empleados de la empresa X. Asigna un número a cada empleado en la base de datos de la empresa del 1 al 1000 y utiliza un generador de números aleatorios para seleccionar 100 números.
- Muestreo sistemático
El muestreo sistemático es similar al muestreo aleatorio simple, pero generalmente es un poco más fácil de realizar. Cada miembro de la población se enumera con un número, pero en lugar de generar números al azar, los individuos se eligen a intervalos regulares.
Ejemplo: Muestreo sistemático
Todos los empleados de la empresa se enumeran en orden alfabético. A partir de los primeros 10 números, selecciona aleatoriamente un punto de partida: el número 6. A partir del número 6, se selecciona cada 10 personas de la lista (6, 16, 26, 36, etc.) y termina con una muestra de 100 personas.
Si usa esta técnica, es importante asegurarse de que no haya un patrón oculto en la lista que pueda sesgar la muestra. Por ejemplo, si la base de datos de recursos humanos agrupa a los empleados por equipo, y los miembros del equipo se enumeran por orden de antigüedad, existe el riesgo de que su intervalo omita a las personas en roles junior, lo que da como resultado una muestra sesgada hacia los empleados senior.
- Muestreo estratificado
El muestreo estratificado implica dividir la población en subpoblaciones que pueden diferir de manera importante. Le permite sacar conclusiones más precisas al asegurarse de que cada subgrupo esté representado adecuadamente en la muestra.
Para usar este método de muestreo, se divide la población en subgrupos (llamados estratos) según la característica relevante (p. ej., género, rango de edad, nivel de ingresos, función laboral).
Con base en las proporciones generales de la población, calcula cuántas personas deben ser muestreadas de cada subgrupo. Luego usa el muestreo aleatorio o sistemático para seleccionar una muestra de cada subgrupo.
Ejemplo: Muestreo estratificado
La empresa tiene 800 empleadas y 200 empleados. Desea asegurarse de que la muestra refleje el equilibrio de género de la empresa, por lo que clasifica la población en dos estratos según el género. Luego usa un muestreo aleatorio en cada grupo, seleccionando 80 mujeres y 20 hombres, lo que le da una muestra representativa de 100 personas.
- Muestreo por conglomerados
El muestreo por conglomerados también implica dividir la población en subgrupos, pero cada subgrupo debe tener características similares a la muestra completa. En lugar de muestrear individuos de cada subgrupo, selecciona al azar subgrupos completos.
Si es posible en la práctica, puede incluir a todos los individuos de cada grupo muestreado. Si los conglomerados en sí son grandes, también puede muestrear individuos dentro de cada conglomerado utilizando una de las técnicas anteriores. Esto se llama muestreo multietapa.
Este método es bueno para tratar con poblaciones grandes y dispersas, pero hay más riesgo de error en la muestra, ya que podría haber diferencias sustanciales entre conglomerados. Es difícil garantizar que los conglomerados muestreados sean realmente representativos de toda la población.
Ejemplo: Método por conglomerados
La empresa tiene oficinas en 10 ciudades de todo el país (todas con aproximadamente la misma cantidad de empleados en roles similares). No tiene la capacidad de viajar a todas las oficinas para recopilar sus datos, por lo que utiliza un muestreo aleatorio para seleccionar 3 oficinas: estos son sus grupos.
Métodos de muestreo no probabilístico
En una muestra no probabilística, los individuos se seleccionan en función de criterios no aleatorios, y no todos los individuos tienen la posibilidad de ser incluidos.
Este tipo de muestra es más fácil y económica de acceder, pero tiene un mayor riesgo de sesgo de muestreo. Eso significa que las inferencias que puede hacer sobre la población son más débiles que con las muestras probabilísticas y sus conclusiones pueden ser más limitadas. Si usa una muestra no probabilística, aún debe intentar que sea lo más representativa posible de la población.
Las técnicas de muestreo no probabilístico se utilizan a menudo en la investigación exploratoria y cualitativa. En este tipo de investigación, el objetivo no es probar una hipótesis sobre una población amplia, sino desarrollar una comprensión inicial de una población pequeña o poco investigada.
- Muestreo de conveniencia
Una muestra de conveniencia simplemente incluye a las personas que son más accesibles para el investigador.
Esta es una forma fácil y económica de recopilar datos iniciales, pero no hay forma de saber si la muestra es representativa de la población, por lo que no puede producir resultados generalizables.
| Ejemplo: muestreo de conveniencia Está investigando opiniones sobre los servicios de apoyo a los estudiantes en su universidad, por lo que después de cada una de sus clases, pide a sus compañeros que completen una encuesta sobre el tema. Esta es una forma conveniente de recopilar datos, pero como solo encuestó a estudiantes que toman las mismas clases que usted en el mismo nivel, la muestra no es representativa de todos los estudiantes de su universidad. |
- Muestreo de respuesta voluntario
Al igual que una muestra de conveniencia, una muestra de respuesta voluntaria se basa principalmente en la facilidad de acceso. En lugar de que el investigador elija a los participantes y los contacte directamente, las personas se ofrecen como voluntarias (por ejemplo, respondiendo a una encuesta pública en línea).
Las muestras de respuestas voluntarias siempre están al menos un poco sesgadas, ya que algunas personas son inherentemente más propensas a ser voluntarias que otras.
| Ejemplo: muestreo de respuesta voluntaria Envías la encuesta a todos los estudiantes de tu universidad y muchos estudiantes deciden completarla. Esto ciertamente puede brindarle una idea del tema, pero es más probable que las personas que respondieron sean aquellas que tienen opiniones sólidas sobre los servicios de apoyo al estudiante, por lo que no puede estar seguro de que sus opiniones sean representativas de todos los estudiantes. |
- Muestreo intencional
Este tipo de muestreo, también conocido como muestreo de juicio, implica que el investigador utilice su experiencia para seleccionar una muestra que sea más útil para los propósitos de la investigación.
A menudo se utiliza en la investigación cualitativa, donde el investigador quiere obtener un conocimiento detallado sobre un fenómeno específico en lugar de hacer inferencias estadísticas, o donde la población es muy pequeña y específica. Una muestra intencional efectiva debe tener criterios y fundamentos claros para su inclusión.
- Muestreo de bola de nieve
Si es difícil acceder a la población, se puede utilizar el muestreo de bola de nieve para reclutar participantes a través de otros participantes. La cantidad de personas a las que tiene acceso se acumula a medida que se pone en contacto con más personas.
Ejemplo: Muestreo de bola de nieve
Estás investigando experiencias de personas sin hogar en tu ciudad. Dado que no existe una lista de todas las personas sin hogar de la ciudad, no es posible realizar un muestreo probabilístico. Conoces a una persona que acepta participar en la investigación y te pone en contacto con otras personas sin hogar que conoce en el área.
Preguntas frecuentes sobre el muestreo
¿Qué es el muestreo?
Una muestra es un subconjunto de individuos de una población más grande. El muestreo significa seleccionar el grupo del que realmente recopilar datos en su investigación. Por ejemplo, si está investigando las opiniones de los estudiantes de su universidad, podría encuestar a una muestra de 100 estudiantes.
En estadística, el muestreo permite probar una hipótesis sobre las características de una población.
¿Por qué se utilizan muestras en la investigación?
Las muestras se utilizan para hacer inferencias acerca de las poblaciones . Las muestras son más fáciles de recopilar datos porque son prácticas, rentables, convenientes y manejables.
¿Qué es el muestreo probabilístico?
El muestreo probabilístico significa que cada miembro de la población objetivo tiene una posibilidad conocida de ser incluido en la muestra. Los métodos de muestreo probabilístico incluyen el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.
¿Qué es el muestreo no probabilístico?
En el muestreo no probabilístico, la muestra se selecciona en función de criterios no aleatorios, y no todos los miembros de la población tienen posibilidades de ser incluidos.
Los métodos comunes de muestreo no probabilístico incluyen el muestreo por conveniencia, el muestreo de respuesta voluntaria, el muestreo intencional, el muestreo de bola de nieve y el muestreo por cuotas.
¿Qué es el muestreo multietápico?
En el muestreo de etapas múltiples, o el muestreo de conglomerados de etapas múltiples, extrae una muestra de una población utilizando grupos cada vez más pequeños en cada etapa.
Este método se utiliza a menudo para recopilar datos de un gran grupo de personas geográficamente dispersas en encuestas nacionales, por ejemplo. Aprovecha las agrupaciones jerárquicas (p. ej., de estado a ciudad a vecindario) para crear una muestra que es menos costosa y lleva menos tiempo recopilar datos.
¿Qué es el sesgo de muestreo?
El sesgo de muestreo ocurre cuando algunos miembros de una población tienen sistemáticamente más probabilidades de ser seleccionados en una muestra que otros.
Conclusión
Una vez abordado el tópico en cuestión, resulta relevante enfatizar que el muestreo significa seleccionar un grupo o muestra en particular para representar a toda la población. Los métodos de muestreo se dividen principalmente en dos categorías, muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico. En el primer caso, cada integrante tiene una oportunidad fija y conocida de pertenecer a la muestra, mientras que en el segundo caso, no existe una probabilidad específica de que un individuo forme parte de la muestra.
En estadística, el muestreo probabilístico se refiere al método de muestreo en el que todos los miembros de la población tienen una oportunidad predeterminada e igual de ser parte de la muestra. Esta técnica se basa en el principio de aleatorización, en donde el procedimiento está diseñado de tal manera que se garantiza que todos y cada uno de los individuos de la población tengan las mismas oportunidades de selección. Esto ayuda a reducir la posibilidad de sesgo.
Por último, mientras que el muestreo probabilístico se basa en el principio de aleatorización en el que cada entidad tiene una oportunidad justa de ser parte de la muestra, el muestreo no probabilístico se basa en la suposición de que las características están distribuidas uniformemente dentro de la población, lo que hace que el muestreador crea que cualquier la muestra así seleccionada representaría a toda la población y los resultados extraídos serían precisos.
Fuentes consultadas
- McCombes, S. (2019, septiembre 19). Sampling methods. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/sampling-methods/
- Surbhi, S. (2016, abril 13). Difference between probability and non-probability sampling. Key Differences. https://keydifferences.com/difference-between-probability-and-non-probability-sampling.html