Muestra: qué es

Una muestra es una parte representativa de una población que se selecciona con el objetivo de obtener información relevante, sin tener que estudiar a todos sus integrantes. Este enfoque resulta esencial en investigación, marketing, estadística y otras áreas donde trabajar con el total de la población sería inviable. A través del muestreo es posible realizar análisis fiables, optimizar recursos y tomar decisiones fundamentadas.

Puntos clave

• Existen dos tipos principales de muestreo: probabilístico y no probabilístico.
• El muestreo probabilístico reduce el sesgo al dar igual oportunidad a todos los elementos.
• El muestreo no probabilístico es más rápido, pero menos representativo.
• Una muestra bien representada mejora la precisión y fiabilidad de los resultados.
• La elección del método depende del objetivo, los recursos y la población del estudio.

¿Qué es una muestra?

Una muestra es un grupo seleccionado de individuos, eventos u objetivos representativos de una población mayor. Esta selección se usa para recopilar datos, perspectivas e información que permiten tomar de decisiones informadas sobre estrategias de marketing, preferencia de los clientes, desarrollo de productos y mucho más.

Las muestras son cruciales porque permiten extraer conclusiones sobre una población mayor, sin necesidad de estudiar cada individuo o elemento. Esto es especialmente vital al estudiar poblaciones grandes o cuando no es práctico examinar a todo un grupo. El muestreo ofrece rentabilidad, eficiencia de tiempo y viabilidad para la investigación, lo que lo convierte una técnica fundamental en diferentes campos.

¿Qué categorías de muestreo hay?

Es importante saber que existen dos grandes categorías de muestreo: el probabilístico y el no probabilístico.

1. Muestreo probabilístico

El muestreo probabilístico se basa en la selección aleatoria, lo que significa que todos los individuos de una población tienen la misma probabilidad de ser incluidos en el estudio. Al aplicar este enfoque, se reduce el riesgo de sesgo y se mejora la precisión de los resultados; sin embargo, estos métodos suelen requerir más tiempo y recursos, por lo que en ocasiones los investigadores optan por alternativas más prácticas.

2. Muestreo no probabilístico

A diferencia del anterior, el muestreo no probabilístico no ofrece a todos los miembros de la población la misma oportunidad de ser seleccionados. La elección de los participantes se basa en el criterio del investigador, lo que lo convierte en un método más rápido y económico. Pero hay que tener en cuenta que esta eficiencia puede comprometer la representatividad de la muestra y aumentar el riesgo de errores sistemáticos en los resultados.

Métodos de muestreo probabilístico

1. Muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple, conocido como SRS por sus siglas en inglés, se basa en que todos los individuos de una población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Puede imaginarse como una especie de sorteo: se colocan todos los nombres en un grupo y se eligen al azar los participantes, ya sea de forma manual o con programas informáticos que generan números aleatorios. Este enfoque minimiza el sesgo, ya que reduce la influencia del investigador en la selección; sin embargo, su implementación puede ser complicada si no se cuenta con una lista completa de todos los posibles participantes.

2. Muestreo aleatorio sistemático

En el muestreo aleatorio sistemático los investigadores trabajan con una lista ordenada de la población y eligen a los participantes según un intervalo fijo. Por ejemplo, si se cuenta con una lista de 250 personas y se quiere una muestra de 50, se seleccionaría cada quinta persona. Aunque es más sencillo que el muestreo aleatorio simple, este método no garantiza la misma probabilidad de selección para todos, por lo que no es completamente aleatorio.

3. Muestreo estratificado

En el muestreo estratificado la población se divide previamente en subgrupos llamados estratos, que comparten características comunes como edad, género o ubicación; luego se selecciona aleatoriamente una muestra de cada estrato. Su objetivo es asegurar que todos los grupos relevantes estén representados en el estudio, lo que mejora la precisión y la representatividad de los resultados.

4. Muestreo por conglomerados

El muestreo por conglomerados divide a la población en grupos naturales o geográficos llamados conglomerados, como vecindarios o distritos. Luego se seleccionan algunos de esos conglomerados de forma aleatoria y todos sus integrantes forman parte del estudio. A diferencia del muestreo estratificado, aquí no se garantiza que todos los grupos estén representados, ya que solo se trabaja con los conglomerados elegidos.

5. Muestreo multietapa

El muestreo multietapa es una combinación de varios métodos de muestreo, aplicada en diferentes fases de un mismo estudio y es ideal para poblaciones amplias o dispersas. Por ejemplo, al investigar la opinión pública sobre una medida gubernamental a nivel nacional, se puede comenzar con un muestreo por conglomerados por región y luego aplicar muestreo estratificado dentro de cada región para elegir participantes específicos. Esta estrategia permite manejar estudios complejos con mayor eficiencia.

Métodos de muestreo no probabilístico

1. Muestreo por cuotas

En el muestreo por cuotas el investigador define previamente ciertas características demográficas o criterios que debe cumplir la muestra como edad, género o nivel educativo y luego selecciona participantes que encajen en esas categorías específicas. Este enfoque permite recolectar datos dirigidos a segmentos específicos de la población.

2. Muestreo por conveniencia

El muestreo por conveniencia se basa en seleccionar al azar a los participantes que están más fácilmente disponibles para el investigador. Por ejemplo, se podría encuestar a personas que pasan por una calle concurrida. En este enfoque, el investigador no elige activamente quién conforma la muestra, sino que trabaja con quienes estén a su alcance. Es una técnica rápida y económica, ideal cuando se necesita recolectar datos con agilidad, aunque su principal desventaja es la falta de representatividad.

3. Muestreo en cadena

El muestreo en cadena, también conocido como bola de nieve, es usando cuando se busca estudiar poblaciones difíciles de acceder y se basa en referencias. El investigador comienza con un pequeño grupo de participantes, quienes luego recomiendan o invitan a otros conocidos a unirse al estudio. Así, la muestra “crece” como una bola de nieve. Si bien puede ser útil para temas delicados o comunidades cerradas, también presenta desafíos para controlar la diversidad o representatividad del grupo final.

4. Muestreo por juicio o intencional

En el muestreo por juicio el investigador usa su criterio para elegir a los participantes que considera más adecuados para el estudio y para hacerlo puede hacer preguntas previas o analizar ciertas características antes de incluir a alguien en la muestra. Se confía en la experiencia del investigador para formar un grupo que aporte información valiosa y relevante.

¿Por qué la representación de una muestra es importante?

La representación de una muestra es fundamental al realizar estudios de investigación. No representar una muestra con precisión puede tener serias consecuencias como conclusiones inexactas y toma de decisiones equivocadas. Entre los beneficios de tener una buena representación de una muestra están:

1. Reducción del sesgo en los resultados

Contar con una muestra representativa es clave para evitar que los resultados estén inclinados hacia un grupo particular. Si se excluyen segmentos clave de la población, los datos obtenidos pueden ser poco confiables. Por ejemplo, al investigar un producto para adultos mayores, limitarse a personas de 60 a 65 años dejaría fuera otras edades relevantes, lo que distorsionaría las conclusiones del estudio.

2. Inclusión de diferentes puntos de vista

Una muestra bien representada es clave para captar la variedad de perspectivas que existen dentro de una población. Este enfoque ayuda a reflejar con mayor fidelidad a la población real, aportando resultados más completos y útiles. Por ejemplo, si se está evaluando la aceptación de un producto enfocado en mujeres, es importante incluir mujeres de distintas edades, orígenes étnicos y niveles socioeconómicos.

3. Fiabilidad estadística de los hallazgos

Una muestra representativa garantiza que los resultados tengan valor estadístico. Esto significa que las conclusiones obtenidas tienen una alta probabilidad de no deberse al azar. Por otro lado, si la muestra no refleja bien al grupo objetivo los datos pueden perder solidez estadística; lo que pone en duda la validez del estudio y limita su utilidad para tomar decisiones fundamentadas.

Conclusiones

Comprender qué es una muestra y cómo se selecciona es fundamental para cualquier proceso de investigación o análisis de datos. La representatividad de la muestra influye directamente en la validez de los resultados, por lo que elegir el método de muestreo adecuado es una decisión estratégica que no debe tomarse a la ligera.

Una muestra bien diseñada permite tomar decisiones más acertadas, conocer mejor al público objetivo y reducir errores en las conclusiones. Ya sea en investigaciones académicas, encuestas de mercado o estudios estadísticos, una muestra precisa y representativa es clave para transformar los datos en conocimiento valioso.

FAQs

¿Qué es el muestreo?

El muestreo consiste en la selección de sujetos en un estudio estadístico para representar una población más amplia. Dado que no siempre es posible realizar pruebas a todos los miembros de una población determinada, los investigadores seleccionan muestras para que las pruebas sean más eficientes y rentables. La forma en que los investigadores desarrollan las muestras puede tener un impacto significativo en la calidad de los resultados del estudio.

¿Qué tamaño de muestra funciona mejor?

Esto dependerá del tamaño de la población y del tipo de análisis. El análisis de potencia es una técnica para evaluar matemáticamente el tamaño de muestra más pequeño. Una regla general es que una muestra debe ser lo suficientemente grande, pero no más del 10% de la población.

¿Qué se debe evitar al crear una muestra?

El muestreo para la investigación debe aspirar a ser imparcial y representativo. La mejor manera de crear este tipo de muestras es mediante el muestreo probabilístico. El muestreo no probabilístico puede generar imprecisiones, sesgos y tergiversaciones en la muestra.

Fuentes del artículo

• Cleartax: Sample
• Indeed: Sample in Statistics (Definition and Sampling Techniques)
• Investopedia: Sampling: What It Is, Different Types, and How Auditors and Marketers Use It
• Qualtrics: Sampling methods, types & techniques