¿Ya tienes todo listo para enviar tu encuesta? Una de las primeras cosas que tendrás que hacer será definir un marco de muestreo, que es un conjunto de personas de quienes pretendes recopilar datos. No obstante, según parece, existen diversas formas de definir una muestra y es fácil confundirse, en especial al tratar de distinguir una muestra de una población de investigación. En esta guía, compartiremos percepciones sobre los diferentes tipos de muestreo que existen, sus ventajas y desventajas, y cuándo usar cada uno, lo cual te orientará en tu travesía de investigación de mercado.

Es probable que hayas escuchado que los términos muestra y población se utilizan indistintamente cuando se habla de la investigación basada en encuestas pero, en realidad, son grupos de personas muy diferentes. Una población es el conjunto completo de personas que probablemente podrían participar en tu investigación. Por ejemplo, si estás intentando obtener retroalimentación de los clientes sobre un producto que lanzaste el año pasado, la población sería cada una de las personas que han comprado, probado o interactuado de alguna forma con el producto. Por otro lado, una muestra es un subconjunto de la población y se puede identificar y seleccionar de diversas formas. Por ejemplo, te puedes enfocar en los datos demográficos de los clientes si te interesa obtener retroalimentación de clientas, y entonces tu estrategia de muestreo estaría basada en el sexo de los encuestados. Otras características que podrían conformar la base del muestreo incluyen los atributos geográficos o de comportamiento. Además, si la población es muy grande (lo que hace que la recopilación de datos sea engorrosa) es probable que prefieras seleccionar una muestra más pequeña y controlable por medio de un enfoque aleatorio.

Ponte al día sobre la terminología de encuestas antes de llevar a cabo una investigación de mercado.

Recopilar datos tanto de una población como de una muestra tiene ventajas. Asimismo, existen algunas reglas generales que puedes seguir para saber qué enfoque utilizar y cuándo hacerlo.

En un mundo ideal, al realizar cualquier clase de investigación, ya sea de conocimiento de marca o para recopilar feedback de los clientes, los datos se recabarían de una población completa. ¿Por qué? Si todos los integrantes de la población aportan datos de investigación, tienes la mejor prueba de que las conclusiones que hagas sobre los resultados son representativas de la muestra. En otras palabras, recopilar datos de la población ayuda a mejorar la validez y confiabilidad de los hallazgos de tu investigación. 

No obstante, en la práctica no siempre es posible recopilar datos de una población de investigación. El principal motivo es que las poblaciones a menudo son difíciles de identificar, e incluso es más difícil acceder a ellas para que tus respuestas sean estadísticamente válidas. Si los límites de la población están claramente definidos, y el público está cautivo de alguna manera, recopilar datos de una población será de utilidad. Por ejemplo, si te interesa recopilar datos sobre el compromiso de los empleados, probablemente puedes adoptar un enfoque basado en la población al usar una lista de todos tus empleados y enviarle correos electrónicos directamente a cada uno de ellos. 

Además, este enfoque tiene sentido si la población es pequeña y cooperativa o está interesada en los resultados de la encuesta (como los 30 usuarios piloto de un nuevo servicio). Sin embargo, cuando los límites de la población no son claros, la población es muy grande o está dispersa en términos geográficos, por lo general será necesario extraer una muestra.

Si recabar datos de una población te permite obtener percepciones válidas y precisas, ¿entonces por qué encuestarías a una muestra y no a una población? La respuesta es breve: la necesidad. Los investigadores rara vez pueden acceder a la población objetivo en su totalidad debido a su tamaño y a la dispersión geográfica. Digamos que administras un ajetreado camión de comida en un parque empresarial y quieres encuestar a los ejecutivos de las oficinas cercanas sobre sus preferencias para el almuerzo. Para adoptar un enfoque basado en la población tendrías que tener acceso a una lista completa y precisa de todos los empleados, algo que es poco probable que obtengas. En casos como este, es necesario recabar datos de un subconjunto de la población para luego formular generalizaciones sobre la población general con los hallazgos obtenidos. En otras palabras, al usar una muestra a menudo puedes asumir que los hallazgos de la investigación son representativos de la población más amplia de la que se extrajo la muestra. A menudo, pero no siempre. Así que analicemos esto con más detalle.

Existen dos estrategias de muestreo principales que están a tu disposición si decides adoptar un enfoque basado en una muestra: el muestreo probabilístico y el muestreo no probabilístico.

El muestreo probabilístico es un método de muestreo aleatorio

Describe cualquier enfoque en el que todos los miembros de la población tienen la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra. Por ejemplo, si tuvieras una lista de la población (conocida como marco de muestreo) podrías usar un generador de números aleatorios y luego seleccionar a cada persona cuya posición en la lista corresponda al número generado. A esto se le conoce como enfoque de muestreo aleatorio simple. 

Otra forma podría ser usar un enfoque de muestreo aleatorio sistemático y seleccionar un intervalo regular, digamos, cada décima o centésima posición de la lista, para incluir a las personas que ocupen esas posiciones en el marco de muestreo. El muestreo estratificado es similar al muestreo aleatorio, aunque en el primer caso, la población se divide en grupos con atributos similares. Por ejemplo, los clientes podrían dividirse en grupos según la frecuencia de compra o cuánto gastan. Luego, se utiliza un procedimiento de muestreo aleatorio simple o sistemático para seleccionar a las personas de cada grupo. Esto ayuda a garantizar que los diferentes segmentos de la población estén representados en la muestra final.

El muestreo no probabilístico es más selectivo

Con este método, no todos los miembros de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para integrar la muestra. Por ejemplo, si encuestas a todos los visitantes de tu sitio web un sábado por la mañana, solo quienes hagan compras el fin de semana tendrán la oportunidad de ser encuestados. Otra posibilidad es que podrías enviar encuestas únicamente a los clientes con quienes tienes una relación personal e ignorar a los que no conoces bien. Esto puede incorporar errores en tu muestra y podría significar que esta no es representativa de la población. ¿Entonces por qué usarías este enfoque? Aunque los enfoques probabilísticos son ideales, requieren que tengas acceso a esa importantísima pero imprecisa lista de la población.

Como ya lo vimos, en muchos casos, tendrás que recopilar tus datos de una muestra en lugar de la población completa. No obstante, hacerlo por necesidad no significa que no existan muchos beneficios de recopilar datos de una muestra:

Ya sea que recopiles datos de una muestra o de una población, asegúrate de usar la terminología correcta. Una de las principales diferencias en los enfoques se relaciona con cómo determinar el tamaño de la muestra. Como lo explicamos con mayor detalle en esta publicación, el tamaño de la muestra es una estimación del número de personas que te gustaría, idealmente, que respondieran tu encuesta. Los términos estadística y parámetro son dos conceptos relacionados, pero distintos, importantes para la recopilación de datos de una muestra o una población. Echemos un vistazo a cada uno.

Un parámetro es una medida de alguna característica de una población, con base en los datos recopilados de la población completa. Digamos, por ejemplo, que decidiste reducir la semana de trabajo a cuatro días como una forma de mejorar la motivación y el compromiso del personal (¡qué afortunados!) y envías una encuesta a todos los miembros del personal para preguntarles qué día de la semana preferirían descansar. Si todos los empleados responden la encuesta y el 80 % responde que preferiría descansar los viernes, esa cifra es un parámetro de la población. 

Por otro lado, una estadística es un hallazgo inferido a partir de los datos recabados de una muestra de la población. Imagina que tu plantilla de empleados es muy grande, así que decides enviar tu encuesta a una muestra representativa aleatoria. En general, los resultados son los mismos que si hubieras recopilado los datos de toda la población (la gran mayoría de los empleados, el 77 %, espera tener fines de semana largos a partir del viernes). En este caso, el resultado no cambia, pero la forma en la que lo describes sí. A ese 77 % ahora se le conoce como estadística. ¿Por qué debes conocer la diferencia entre ambos términos? La respuesta radica en el error de muestreo.

El error de muestreo es otro término importante relacionado con las muestras que deberías conocer. En pocas palabras, un error de muestreo es la diferencia entre un parámetro de la población y una estadística de la muestra. Volviendo a nuestro ejemplo anterior, vimos que cuando se encuestó a toda la población sobre qué día preferían descansar, el 80 % dijo que el viernes, pero cuando se encuestó a una muestra, el 77 % dijo que el viernes. El error de muestreo es la diferencia entre los resultados obtenidos de la población y aquellos obtenidos de la muestra, que en este caso es 3 %.

Este ejemplo demuestra la importancia de intentar obtener una muestra que sea tan representativa de la población como sea posible. ¿Qué pasaría si, por ejemplo, tu muestra estuviera conformada únicamente por empleados de medio tiempo, incluidos muchos que nunca trabajan los viernes de cualquier manera? Es probable que obtuvieras un resultado muy diferente que no es un indicativo de las preferencias de la población general. 

Tratar de preservar la precisión y reducir los errores al mínimo. Los errores de muestreo pueden ocurrir incluso cuando se utiliza una estrategia de muestreo probabilístico. Esto es porque las medidas de dispersión y tendencia central (como las medias y las desviaciones estándar) variarán ligeramente, incluso si la muestra es representativa de la población. Tu objetivo es mantener tu error de muestreo tan bajo como sea posible; y lo puedes reducir si aumentas el tamaño de tu muestra. 

¿Cómo decides a cuántas personas dirigir tu encuesta? ¿La diseñas, la envías y cruzas los dedos? No precisamente. Si puedes recopilar datos de tu población, esta pregunta es discutible: el tamaño ideal del público es exactamente el mismo que el de la población. Si vas a encuestar a una muestra, sin embargo, hay más cuestiones qué considerar.

Primero, calcula el tamaño de la población. Incluso si no tienes una lista actualizada, es buena idea tener una cifra aproximada en mente. Por ejemplo, si te interesa conocer los riesgos que los ciclistas observan en las vías de tu región, podrías usar datos secundarios para calcular que existen aproximadamente 20 000 ciclistas en tu área de captación. Una vez que tengas esa cifra, puedes aplicar un margen de error. Este simplemente es una medida de la precisión de tus resultados y se expresa como un porcentaje. Si puedes tolerar un margen de error del 5 %, significa que calculas que existe un resultado real en un rango que está 5 % arriba o abajo de tu estadística. Entonces, aplicar un margen de error del 5 % a la estadística que muestra que el 77 % de los empleados encuestados preferiría descansar los viernes significa que la cifra real probablemente sea del 72 % al 82 %.

Finalmente, puedes usar una tabla del tamaño de la muestra y comparar el tamaño de tu población con tu margen de error para que te arroje un cálculo aproximado del tamaño de tu muestra objetivo. Por supuesto, no olvides que no todos responderán tu encuesta. Así que si tu muestra es de 100, querrás llegar a muchos más encuestados para llegar al tamaño de tu muestra objetivo. 

Obtén más información sobre cómo determinar el número de personas que necesitas que respondan tu encuesta. 

Así que, en síntesis, la cuestión es la diferencia que existe entre recopilar datos de una población y una muestra. Sin importar el tipo de investigación de mercado que intentes llevar a cabo, comienza por explorar todos los diferentes tipos de encuestas de investigación de mercado que existen y encuentra el mejor.