Tipos de muestreo en investigación: métodos probabilísticos y no probabilísticos

El muestreo

El muestreo

Hay dos tipos de poblaciones:

• Finita: se considera cuando la población es relativamente pequeña (por ejemplo, cuando el tamaño es inferior a 100.000).
• Infinita: se considera cuando la población es muy grande o no es práctico enumerarla completamente (por ejemplo, cuando el tamaño es igual o superior a 100.000).

Universo: total de la población u objeto de estudio.

Unidad muestral: un elemento de la muestra.

Tipos de muestreos

Muestreos no probabilísticos

En los muestreos no probabilísticos la selección es más arbitraria y menos científica; no todos los individuos del universo tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, y la representatividad suele ser menor.

De conveniencia

Descripción: El investigador selecciona las unidades muéstrales en función de aspectos prácticos.

Motivos habituales:

• Ahorro de tiempo.
• Optimización del capital.
• Conocimiento previo de las posibles unidades muéstrales.
• Reducción de desplazamientos.

Ejemplo: Un profesor quiere estudiar el rendimiento en la FP y todas las unidades muéstrales son alumnos del instituto Federica Montseny.

Ventajas:

• Rápido y económico.

Desventajas:

• En ocasiones los individuos no tienen buena predisposición a participar debido a la arbitrariedad del proceso de selección.
• No representativa.
• A veces los individuos no son tan participativos.

Por bola de nieve

Descripción: Consiste en localizar al menos una unidad muestral y solicitar a esa persona que facilite contactos o que distribuya el cuestionario entre otros participantes potenciales.

Ventajas:

• Ideal para muestras cuyo acceso es complejo (por ejemplo, poblaciones difíciles de localizar).
• Al llegar por recomendación de conocidos la confianza del investigado suele aumentar.

Ejemplo: Realizar un estudio a personas con una determinada enfermedad.

Desventajas:

• Las unidades muéstrales pueden presentar condiciones socioeconómicas y demográficas similares por pertenecer al mismo entorno.
• Escaso control del tamaño de la muestra; el investigador puede desconocer si será insuficiente o excesiva.
• Muestra no representativa.
• Poco control por parte del investigador.

Muestreo por juicio o discrecional

Descripción: El investigador, con elevada experiencia, selecciona a los participantes según su criterio profesional.

Ejemplo: Si sale un nuevo laparoscopio y se realiza una investigación comercial en hospitales de Madrid, el investigador selecciona, según su juicio, a los participantes del estudio.

Ventajas:

• Permite realizar el estudio en poco tiempo.
• Ahorro de costes.
• Útil en estudios exploratorios.

Desventajas:

• No es extrapolable a toda la población.
• Interviene la subjetividad del investigador.
• No es representativa.

Por cuotas

Descripción: Se divide la población atendiendo a una o varias características (por ejemplo, edad, sexo, nivel de renta) y se selecciona un número prefijado de individuos de cada subgrupo.

Ejemplo: Para estudiar el cuidado del cabello se crea un grupo de personas con pelo liso y otro con pelo ondulado, y se selecciona una serie de individuos de cada subgrupo.

Ventajas:

• Se logra que la característica buscada quede representada.
• Más extrapolable que los muestreos no probabilísticos previos.
• Bajo coste.

Desventaja:

• La muestra puede no ser representativa si las cuotas no se fijan correctamente.

Muestreos probabilísticos

Los muestreos probabilísticos se basan en modelos matemáticos; son más objetivos, más representativos y más complejos de implementar.

Aleatorio simple

Descripción: Se numeran todos los individuos de la población y se seleccionan aleatoriamente algunos de ellos.

Ejemplo: Usar un generador de números aleatorios para obtener 5 números entre 1 y 28 y con ellos formar la muestra.

Ventajas:

• Muestreo probabilístico sencillo.
• No interfiere el posible sesgo del investigador.
• Permite cálculos matemáticos más sólidos.
• Más fiable.

Desventaja:

• Requiere tener a todos los individuos numerados.

Aleatorio sistemático

Descripción: Procedimiento habitual: enumerar toda la población (N) y determinar el tamaño de muestra (n). Calcular el coeficiente de elevación k = N / n (redondeando hacia abajo si es necesario). Seleccionar un número aleatorio entre 1 y k y, a partir de ese número, seleccionar cada k-ésimo individuo hasta completar la muestra.

Ventajas:

• Sencillo, rápido y probabilístico.

Desventajas:

• Si la población es excesivamente grande es difícil de aplicar y exige enumerarla.

Aleatorio estratificado

Descripción: Es un muestreo probabilístico que asegura que los aspectos relevantes de la población estén representados. La población se divide en estratos y se realizan selecciones dentro de cada estrato.

Se divide en tres variantes:

• Afijación simple: no tiene en cuenta el tamaño de los estratos. Ventaja: es simple y probabilística. Inconveniente: no considera el tamaño relativo de los estratos.
• Proporcional: asigna la muestra a cada estrato en proporción a su tamaño en la población. Inconveniente: identificar y cuantificar los estratos puede ser complejo.
• Afijación óptima: busca minimizar la varianza de los estimadores asignando la muestra en función de la variabilidad y el tamaño de cada estrato.

Varianza: es una medida de dispersión de los datos; interesa que sea reducida para aumentar la probabilidad de acertar cuando se hace una predicción. La desviación típica o desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza.

Ejemplo ilustrativo de dispersión: Si la nota media de la clase es 5 pero hay muchos alumnos que han sacado un 10 y muchos que han sacado un 1, la dispersión es alta y, por tanto, la varianza también es alta.

Muestreo por conglomerados o por áreas

Descripción: Los estratos (conglomerados) son heterogéneos internamente. Se divide la población en grupos denominados conglomerados o áreas y, posteriormente, se seleccionan aleatoriamente algunos conglomerados y se muestrean los elementos de esos conglomerados por etapas. Este sistema es idóneo cuando no es práctico disponer de un listado de toda la población.

Inconvenientes:

• Mayor probabilidad de cometer errores por la homogeneidad interna de los conglomerados seleccionados.

Muestreo por rutas aleatorias

Descripción: Se selecciona al azar, por ejemplo, una calle del área de estudio y luego se seleccionan al azar los hogares de esa calle que participarán en el estudio.

Ventajas:

• Aleatorio, sencillo, probabilístico y permite que cualquier persona de la población pueda ser seleccionada.

Inconvenientes:

• Los elementos de la muestra que viven en el mismo entorno o en la misma calle pueden ser muy semejantes; se pierde heterogeneidad.