Es un año electoral, por lo que las noticias están llenas de artículos sobre la posición de los candidatos en las encuestas nacionales. Estas encuestas se consideran precisas, pero ¿cómo puede serlo si los encuestadores no pueden preguntarle a cada votante del país qué candidato prefiere? Los encuestadores utilizan métodos de muestreo para encontrar un pequeño grupo de personas que represente a toda la población.
En un estudio estadístico, un método de muestreo es la forma en que se seleccionan miembros de una población para participar en una investigación. El muestreo es una práctica común porque rara vez es posible recopilar datos de todas las personas dentro de un grupo.
Los tipos de muestreo se utilizan para seleccionar un grupo representativo de la “población objetivo” del investigador. Para los encuestadores políticos, la población objetivo puede incluir a toda la población de un estado o país, aunque con mayor frecuencia los investigadores buscan obtener información sobre grupos específicos, como pacientes con una condición de salud específica o graduados universitarios de una región en particular.
Utilizar el método de muestreo adecuado es fundamental. Cuanto más representativo sea el grupo de muestra de la población objetivo, más precisos serán los resultados. Antes de profundizar en los distintos tipos de muestreo, veamos algunos conceptos básicos:
Marco de muestreo: Es la lista real de personas o la fuente de datos de la que se extraerá la muestra.
Tamaño de la muestra: Está determinado por el tamaño de la población objetivo. Por ejemplo, la población objetivo será mayor si se enfoca en todas las personas de Nueva York que tienen perros, en lugar de únicamente aquellas que tienen dálmatas.
En general, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, mayor confianza podrá tener en la precisión de los resultados. Utilizar una calculadora de tamaño de muestra le ayudará a determinar el tamaño de muestra adecuado.
Margen de error: Este porcentaje indica qué tan cerca estarán los resultados de su encuesta de las opiniones de la población general. Cuanto menor sea el margen de error, mayor será la precisión de los resultados.
Tipos de muestreos
Existen métodos de muestreo probabilístico y métodos de muestreo no probabilístico. Determinar cuál es el más adecuado para su encuesta o investigación dependerá de cómo planea utilizar los resultados, así como de otros factores relacionados con su población objetivo. A continuación, explicaremos los principales tipos de muestreo.
Métodos de muestreo probabilístico
El muestreo probabilístico significa que cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, lo que ayuda a evitar resultados sesgados. Para obtener resultados representativos de toda la población objetivo, puede utilizar una de estas cuatro técnicas de muestreo probabilístico:
Muestra aleatoria simple: Una muestra aleatoria simple se basa completamente en el azar, por lo que cada miembro y cada grupo de miembros tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para la muestra.
Un ejemplo de muestreo aleatorio simple sería un maestro que coloca papeles con el nombre de cada estudiante en un sombrero y extrae una cantidad predeterminada sin mirar. En poblaciones más grandes, herramientas como los generadores de números aleatorios pueden ayudar a los investigadores a seleccionar una muestra verdaderamente aleatoria al azar.
Este método de muestreo produce una muestra representativa porque elimina el sesgo del proceso de selección.
Muestra sistemática: Es una variación del muestreo aleatorio simple. A cada miembro de la población se le asigna un número, pero en lugar de utilizar un generador de números aleatorios, los individuos se seleccionan en intervalos regulares.
Por ejemplo, un director escolar asigna un número a cada nombre en una lista alfabética de todos los estudiantes de la escuela. Después de elegir un punto de partida aleatorio, por ejemplo, el número 5, el director podría seleccionar a cada décimo estudiante, 5, 15, 25 y así sucesivamente, hasta obtener una muestra aleatoria de 100 estudiantes.
Los investigadores deben estar atentos a patrones ocultos o no intencionales en la lista que puedan generar una muestra que no sea completamente aleatoria. Por ejemplo, si la lista alfabética de estudiantes del director también estuviera organizada por grado escolar, comenzando con los alumnos de primer año, la muestra resultante podría inclinarse hacia estudiantes más jóvenes.
Muestra por conglomerados: El muestreo por conglomerados funciona dividiendo la población en subgrupos, cada uno con características similares a la muestra completa. En lugar de seleccionar individuos de toda la población, selecciona aleatoriamente individuos de los subgrupos.
Este método es ideal para poblaciones grandes, pero puede haber diferencias en sus subgrupos que dificulten determinar si sus conglomerados representan toda su población objetivo.
Digamos que usted posee una cadena de 100 restaurantes y desea encuestar a sus empleados. En lugar de encuestar a cada empleado, utiliza el muestreo por conglomerados para recopilar datos de cinco restaurantes que tienen un número similar de empleados.
Muestra estratificada: Esto implica dividir la población en grupos y seleccionar aleatoriamente algunos miembros de cada grupo para que sirvan como muestra. Puede calcular cuántas personas deben ser muestreadas de cada subgrupo según las proporciones de la población.
Métodos de muestreo no probabilístico
El muestreo no probabilístico es más fácil y económico de producir que el muestreo probabilístico, pero debido a que no se basa en criterios aleatorios, no puede usar la muestra para hacer inferencias estadísticas válidas para probar una hipótesis.
Sin embargo, estos métodos son válidos y útiles para la investigación cualitativa, como desarrollar una comprensión más profunda de una población menos investigada.
Muestra por conveniencia: Esto implica seleccionar una muestra que esté fácilmente disponible de manera no aleatoria. Un ejemplo podría ser un minorista que ofrece un descuento a los compradores a cambio de completar un cuestionario. La muestra está compuesta solo por aquellos compradores que deciden participar, pero sus respuestas pueden ser útiles para el dueño de la tienda.
Muestra de respuesta voluntaria: Un ejemplo común es una encuesta pública en línea, en la que los investigadores recopilan datos de quienes se ofrecen como voluntarios para participar. El investigador no elige a los participantes, por lo que estas siempre están algo sesgadas. Las personas con mayor probabilidad de responder voluntariamente son aquellas con sentimientos fuertes con respecto al tema de la encuesta, por lo que sus opiniones pueden no ser representativas de toda su población.
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