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 ser 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 sea representativo de toda la población.
En un estudio estadístico, un método de muestreo es la forma en que seleccionamos miembros de la población para participar en la investigación. El muestreo es una práctica común porque rara vez es posible recopilar datos de cada persona dentro de un grupo.
Los tipos de muestreos se utilizan para seleccionar un grupo representativo de la “población objetivo” del investigador. Para los encuestadores políticos, la población objetivo puede incluir toda la población de un estado o país, pero más a menudo los investigadores intentan conocer una población seleccionada, como pacientes con una condición de salud específica o graduados universitarios en una región particular.
Utilizar el método de muestreo correcto es fundamental. Cuanto más represente el grupo de muestra a la población objetivo, más precisos serán los resultados. Antes de profundizar en sus opciones de tipos de muestreos, cubramos algunos conceptos básicos:
Marco de muestreo: Esta es la lista real de individuos o material de origen del cual se extraerá la muestra.
Tamaño de la muestra: Esto está determinado por el tamaño de la población objetivo. Su población objetivo será mayor si se enfoca en todos los neoyorquinos que tienen perros que si se enfoca solo en los neoyorquinos que tienen dálmatas.
En general, cuanto mayor sea el tamaño de su muestra, más confianza podrá tener en la precisión de sus resultados. Usar una calculadora de tamaño de muestra le ayuda a determinar un tamaño de muestra adecuado.
Margen de error: Este porcentaje le indica cuánto puede esperar que los resultados de su encuesta reflejen las opiniones de una población general. Cuanto más bajo, mejor.
Tipos de muestreos
Existen métodos de muestreo probabilístico y métodos de muestreo no probabilístico. Determinar cuál es el adecuado para su encuesta o investigación depende de lo que planea hacer con los resultados, así como de otros factores en su población objetivo. Detallaremos los principales tipos de muestreos a continuación.
Métodos de muestreo probabilístico
El muestreo probabilístico significa que cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para que sus resultados no terminen sesgados. Para producir resultados que sean representativos de toda una población objetivo, utilice una de estas cuatro técnicas de muestreo probabilístico:
Muestra aleatoria simple: Una muestra aleatoria simple se basa completamente en el azar, de modo que cada miembro y conjunto de miembros tiene la misma probabilidad de ser incluido en la muestra.
Un ejemplo de muestreo aleatorio simple podría ser un maestro que coloca papeletas con los nombres de cada estudiante en un sombrero y extrae un número predeterminado de papeletas sin mirar. Para poblaciones más grandes, la tecnología como los generadores de números aleatorios puede ayudar a los investigadores que buscan una muestra genuinamente aleatoria seleccionada por azar.
Este método de muestreo produce una muestra representativa porque excluye el sesgo en el proceso de selección.
Muestra sistemática: Esta es una variación del muestreo aleatorio simple. A cada miembro de la población se le asigna un número, pero en lugar de usar un generador de números aleatorios, los individuos se seleccionan a intervalos regulares.
Por ejemplo, un director de escuela asigna un número a cada nombre en una lista alfabetizada de todos los estudiantes de la escuela. Después de seleccionar un punto de partida aleatorio (digamos el número 5), el director podría seleccionar cada décimo estudiante —5, 15, 25, etc.— hasta tener una muestra aleatoria de 100 estudiantes.
Los investigadores deben estar conscientes de patrones ocultos o no intencionales en la lista que resultan involuntariamente en una muestra que no está completamente aleatoria. Si la lista alfabetizada de estudiantes del director también estuviera organizada por grado, comenzando con los de primer año, la muestra resultante podría inclinarse hacia los 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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