Tipos de muestreo: Métodos de muestreo con ejemplos

julio 17, 2021admin

¿Qué es el muestreo?

Definición de muestreo: El muestreo es una técnica de selección de miembros individuales o de un subconjunto de la población para hacer inferencias estadísticas a partir de ellos y estimar características de toda la población. Los investigadores utilizan diferentes métodos de muestreo en los estudios de mercado para no tener que investigar a toda la población y obtener información útil. Además, se trata de un método rentable y que ahorra tiempo, por lo que constituye la base de cualquier diseño de investigación. Las técnicas de muestreo pueden utilizarse en un programa de encuestas de investigación para una derivación óptima.

Por ejemplo, si un fabricante de medicamentos desea investigar los efectos secundarios adversos de un medicamento en la población del país, es casi imposible realizar un estudio de investigación que incluya a todo el mundo. En este caso, el investigador decide una muestra de personas de cada grupo demográfico y luego las investiga, dándole una respuesta indicativa sobre el comportamiento del medicamento.

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Tipos de muestreo: métodos de muestreo

El muestreo en la investigación de mercados es de dos tipos: muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico. Veamos con más detalle estos dos métodos de muestreo.

Muestreo probabilístico: El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en la que el investigador establece una selección de unos pocos criterios y elige a los miembros de una población al azar. Todos los miembros tienen la misma oportunidad de formar parte de la muestra con este parámetro de selección.
Muestreo no probabilístico: En el muestreo no probabilístico, el investigador elige a los miembros para la investigación de forma aleatoria. Este método de muestreo no es un proceso de selección fijo o predefinido. Esto dificulta que todos los elementos de una población tengan las mismas oportunidades de ser incluidos en una muestra.

En este blog, analizamos los distintos métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico que puede implementar en cualquier estudio de investigación de mercados.

Tipos de muestreo probabilístico con ejemplos:

El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en la que los investigadores eligen muestras de una población mayor utilizando un método basado en la teoría de la probabilidad. Este método de muestreo considera a cada miembro de la población y forma muestras basadas en un proceso fijo.

Por ejemplo, en una población de 1000 miembros, cada miembro tendrá una probabilidad de 1/1000 de ser seleccionado para formar parte de una muestra. El muestreo probabilístico elimina el sesgo en la población y da a todos los miembros una oportunidad justa de ser incluidos en la muestra.

Hay cuatro tipos de técnicas de muestreo probabilístico:

Muestreo aleatorio simple: Una de las mejores técnicas de muestreo probabilístico que ayuda a ahorrar tiempo y recursos, es el método de muestreo aleatorio simple. Se trata de un método fiable de obtención de información en el que cada uno de los miembros de una población se elige de forma aleatoria, simplemente por azar. Cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido para formar parte de una muestra.
Por ejemplo, en una organización de 500 empleados, si el equipo de RRHH decide realizar actividades de team building, es muy probable que prefieran escoger fichas de un bol. En este caso, cada uno de los 500 empleados tiene la misma oportunidad de ser seleccionado.
Muestreo por grupos: El muestreo por conglomerados es un método en el que los investigadores dividen toda la población en secciones o conglomerados que representan una población. Los conglomerados se identifican y se incluyen en una muestra en función de parámetros demográficos como la edad, el sexo, la ubicación, etc. Por ejemplo, si el gobierno de los Estados Unidos desea evaluar el número de inmigrantes que viven en el continente, puede dividirlo en conglomerados basados en estados como California, Texas, Florida, Massachusetts, Colorado, Hawai, etc. Esta forma de realizar una encuesta será más eficaz, ya que los resultados se organizarán en estados y proporcionarán datos reveladores sobre la inmigración.
Muestreo sistemático: Los investigadores utilizan el método de muestreo sistemático para elegir los miembros de la muestra de una población a intervalos regulares. Requiere la selección de un punto de partida para la muestra y el tamaño de la misma que puede repetirse a intervalos regulares. Este tipo de método de muestreo tiene un rango predefinido y, por lo tanto, esta técnica de muestreo es la que menos tiempo consume.
Por ejemplo, un investigador pretende recoger una muestra sistemática de 500 personas en una población de 5000. Numera cada elemento de la población de 1 a 5000 y elige a uno de cada 10 individuos para que forme parte de la muestra (Población total/ Tamaño de la muestra = 5000/500 = 10).
Muestreo aleatorio estratificado: El muestreo aleatorio estratificado es un método en el que el investigador divide la población en grupos más pequeños que no se superponen pero que representan a toda la población. Durante el muestreo, estos grupos pueden organizarse y luego extraer una muestra de cada grupo por separado.
Por ejemplo, un investigador que busca analizar las características de las personas que pertenecen a diferentes divisiones de ingresos anuales creará estratos (grupos) según los ingresos familiares anuales. Por ejemplo, menos de 20.000 dólares, de 21.000 a 30.000 dólares, de 31.000 a 40.000 dólares, de 41.000 a 50.000 dólares, etc. De este modo, el investigador concluye las características de las personas que pertenecen a diferentes grupos de ingresos. Los profesionales del marketing pueden analizar a qué grupos de ingresos dirigirse y cuáles eliminar para crear una hoja de ruta que dé resultados fructíferos.

Usos del muestreo probabilístico

Existen múltiples usos del muestreo probabilístico:

Reducir el sesgo de la muestra: Utilizando el método de muestreo probabilístico, el sesgo en la muestra derivada de una población es insignificante o inexistente. La selección de la muestra representa principalmente la comprensión y la inferencia del investigador. El muestreo probabilístico conduce a una recopilación de datos de mayor calidad, ya que la muestra representa adecuadamente a la población.
Población diversa: Cuando la población es amplia y diversa, es esencial tener una representación adecuada para que los datos no estén sesgados hacia un grupo demográfico. Por ejemplo, si Square desea comprender a las personas que podrían fabricar sus dispositivos de punto de venta, una encuesta realizada a partir de una muestra de personas de todo Estados Unidos de diferentes sectores y entornos socioeconómicos ayuda.
Crear una muestra precisa: El muestreo probabilístico ayuda a los investigadores a planificar y crear una muestra precisa. Esto ayuda a obtener datos bien definidos.

Tipos de muestreo no probabilístico con ejemplos

El método no probabilístico es un método de muestreo que implica una recopilación de información basada en la capacidad de selección de muestras de un investigador o estadístico y no en un proceso de selección fijo. En la mayoría de las situaciones, el resultado de una encuesta realizada con una muestra no probabilística conduce a resultados sesgados, que pueden no representar a la población objetivo deseada. Pero, hay situaciones como las etapas preliminares de la investigación o las limitaciones de costes para llevar a cabo la investigación, en las que el muestreo no probabilístico será mucho más útil que el otro tipo.

Cuatro tipos de muestreo no probabilístico explican mejor la finalidad de este método de muestreo:

Muestreo de conveniencia: Este método depende de la facilidad de acceso a los sujetos, como por ejemplo encuestar a los clientes de un centro comercial o a los transeúntes de una calle concurrida. Suele denominarse muestreo de conveniencia, debido a la facilidad del investigador para llevarlo a cabo y ponerse en contacto con los sujetos. Los investigadores no tienen casi ninguna autoridad para seleccionar los elementos de la muestra, y se hace puramente en función de la proximidad y no de la representatividad. Este método de muestreo no probabilístico se utiliza cuando hay limitaciones de tiempo y de costes en la recogida de opiniones. En situaciones en las que hay limitaciones de recursos, como en las fases iniciales de la investigación, se utiliza el muestreo de conveniencia.
Por ejemplo, las startups y las ONG suelen llevar a cabo un muestreo de conveniencia en un centro comercial para distribuir folletos de próximos eventos o de promoción de una causa: lo hacen situándose en la entrada del centro comercial y repartiendo folletos al azar.
Muestreo criterioso o intencionado: Las muestras sentenciosas o intencionales se forman por la discreción del investigador. Los investigadores consideran puramente el propósito del estudio, junto con la comprensión del público objetivo. Por ejemplo, cuando los investigadores quieren comprender el proceso de pensamiento de las personas interesadas en estudiar un máster. El criterio de selección será: «¿Está usted interesado en hacer su máster en…?» y los que respondan con un «No» serán excluidos de la muestra.
Muestreo de bola de nieve: El muestreo de bola de nieve es un método de muestreo que los investigadores aplican cuando los sujetos son difíciles de localizar. Por ejemplo, será extremadamente difícil encuestar a personas sin techo o a inmigrantes ilegales. En estos casos, utilizando la teoría de la bola de nieve, los investigadores pueden rastrear unas cuantas categorías para entrevistarlas y obtener resultados. Los investigadores también aplican este método de muestreo en situaciones en las que el tema es muy delicado y no se discute abiertamente; por ejemplo, las encuestas para recabar información sobre el VIH/sida. No muchas víctimas responderán fácilmente a las preguntas. Aun así, los investigadores pueden ponerse en contacto con personas que puedan conocer o con voluntarios asociados a la causa para ponerse en contacto con las víctimas y recopilar información.
Muestreo por cuotas: En el muestreo por cuotas, la selección de los miembros en esta técnica de muestreo ocurre en base a una norma preestablecida. En este caso, como se forma una muestra basada en atributos específicos, la muestra creada tendrá las mismas cualidades que se encuentran en la población total. Es un método rápido de recogida de muestras.

Usos del muestreo no probabilístico

El muestreo no probabilístico se utiliza para lo siguiente:

Crear una hipótesis: Los investigadores utilizan el método de muestreo no probabilístico para crear una hipótesis cuando se dispone de información previa limitada o nula. Este método ayuda al retorno inmediato de los datos y construye una base para la investigación posterior.
Investigación exploratoria: Los investigadores utilizan ampliamente esta técnica de muestreo cuando realizan investigaciones cualitativas, estudios piloto o investigaciones exploratorias.
Las limitaciones de presupuesto y tiempo: El método no probabilístico cuando hay limitaciones de presupuesto y tiempo, y hay que recoger algunos datos preliminares. Dado que el diseño de la encuesta no es rígido, es más fácil elegir a los encuestados al azar y hacer que realicen la encuesta o el cuestionario.

¿Cómo se decide el tipo de muestreo que se va a utilizar?

Para cualquier investigación, es esencial elegir un método de muestreo con precisión para cumplir los objetivos de su estudio. La eficacia de su muestreo depende de varios factores. He aquí algunos pasos que siguen los investigadores expertos para decidir el mejor método de muestreo.

Anote los objetivos de la investigación. Por lo general, debe ser una combinación de coste, precisión o exactitud.
Identifique las técnicas de muestreo eficaces que podrían alcanzar los objetivos de la investigación.
Pruebe cada uno de estos métodos y examine si ayudan a alcanzar su objetivo.
Select the method that works best for the research.

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Difference between probability sampling and non-probability sampling methods

We have looked at the different types of sampling methods above and their subtypes. To encapsulate the whole discussion, though, the significant differences between probability sampling methods and non-probability sampling methods are as below:

	Probability Sampling Methods	Non-Probability Sampling Methods
Definition	Probability Sampling is a sampling technique in which samples from a larger population are chosen using a method based on the theory of probability.	Non-probability sampling is a sampling technique in which the researcher selects samples based on the researcher’s subjective judgment rather than random selection.
Alternatively Known as	Random sampling method.	Non-random sampling method
Population selection	The population is selected randomly.	The population is selected arbitrarily.
Nature	The research is conclusive.	The research is exploratory.
Sample	Since there is a method for deciding the sample, the population demographics are conclusively represented.	Since the sampling method is arbitrary, the population demographics representation is almost always skewed.
Time Taken	Takes longer to conduct since the research design defines the selection parameters before the market research study begins.	This type of sampling method is quick since neither the sample or selection criteria of the sample are undefined.
Results	This type of sampling is entirely unbiased and hence the results are unbiased too and conclusive.	This type of sampling is entirely biased and hence the results are biased too, rendering the research speculative.
Hypothesis	In probability sampling, there is an underlying hypothesis before the study begins and the objective of this method is to prove the hypothesis.	In non-probability sampling, the hypothesis is derived after conducting the research study.