Cómo conseguir una muestra representativa para tu encuesta

Cuando se realiza una encuesta, a menudo es casi imposible captar la opinión de todas las personas del grupo o la audiencia a la que te diriges. Incluso si consigues hacer llegar la encuesta a todas ellas, no cabe duda de que habrá algunas personas que no respondan o no estén interesadas en participar.

¿Cuál es la buena noticia? No es necesario encuestar a todas las personas de tu grupo objetivo para obtener datos extremadamente útiles y reveladores de tu encuesta. De hecho, es posible sobrepasar los límites cuando se encuestan grandes grupos de personas, lo que puede costar tiempo y dinero y añadir complejidad al proceso.

A través de un muestreo representativo, puedes analizar los resultados para obtener datos procesables y perspectivas útiles que contribuyan a tus esfuerzos relativos a la investigación de mercado y la experiencia del cliente.

Una muestra representativa es un subconjunto de datos, normalmente de un grupo más grande, que puede representar características similares. El muestreo representativo ayuda a analizar poblaciones más grandes porque los datos generados contienen versiones más pequeñas y manejables del grupo más grande. Podemos ver el muestreo representativo durante las elecciones, cuando los encuestadores preguntan a muestras representativas de votantes para saber qué candidatos cuentan con su apoyo.

El muestreo representativo puede ahorrarte mucho tiempo y dinero. Mediante el análisis estadístico y la revisión de los datos se puede captar una representación precisa de un público de clientes más amplio, o de un grupo específico dentro de esa audiencia, sin tener que obtener la opinión de todos; incluso ni siquiera de la gran mayoría de los que podrían ser encuestados.  

Sin embargo, para asegurarte de que se obtienen resultados precisos y creíbles es necesario conocer bien las evidentes ventajas y los posibles inconvenientes del muestreo representativo. Al disponer de estos conocimientos, podrás utilizar esta herramienta de forma estratégica a fin de conocer más a fondo a tus clientes y utilizar esa información para potenciar la experiencia del cliente o para tomar mejores decisiones en relación con tu negocio.

Imagina que tienes un grupo de 300 personas (150 hombres y 150 mujeres) que han participado en un programa de capacitación específico. Deseas obtener su opinión sobre el programa para identificar cualquier problema y averiguar qué elementos consideraron más valiosos. 

Al confiar en el muestreo representativo como parte de tu proceso de encuesta, no necesitas respuestas de la mayoría de los que participaron en la capacitación. En cambio, a partir del grupo completo de 300 participantes, se podría generar una muestra representativa creíble que podría incluir a 60 personas: 30 hombres y 30 mujeres. Esas respuestas serían representativas del grupo más amplio.

Una vez que recibas las respuestas, podrás analizar los resultados para obtener información que represente las opiniones de todo el grupo. Como tienes una división representativa de hombres y mujeres que realizaron el programa, también puedes evaluar las respuestas en función del género.

En lugar de tener que confiar en que 300 personas respondan a tu encuesta, puedes obtener resultados muy precisos a partir de solo 60 respuestas en total, con una proporción equilibrada entre hombres y mujeres. A su vez, ahorrarás tiempo y dinero.

SurveyMonkey Audience puede ayudarte a suministrar tu muestra representativa poniéndote en contacto con tus encuestados ideales, incluso si están dispersos por todo el mundo.

Hay una serie de métodos establecidos para obtener una muestra representativa que se han probado y verificado a lo largo del tiempo mediante investigaciones académicas, científicas y de mercado. 

Los siguientes son los métodos más comunes: 

Utilizando uno de estos métodos de captación de muestras representativas, garantizarás la credibilidad y la precisión de tus resultados.

El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en la que se eligen muestras de una población mayor utilizando un método basado en la teoría de la probabilidad. Para que los participantes sean tenidos en cuenta en una muestra probabilística, deben ser seleccionados mediante lo que se denomina selección aleatoria. La selección aleatoria significa simplemente que todas las personas de la población encuestada tienen una probabilidad determinada e igual de ser seleccionadas. Por lo tanto, si tuviéramos una población de 1000 personas, cada persona tendría una probabilidad de 1 entre 1000 de ser seleccionada.

Dado que los que realizan la encuesta o la investigación no pueden elegir quiénes son seleccionados para formar parte de la muestra, el muestreo probabilístico te ofrece la mejor oportunidad de obtener una muestra que sea realmente representativa de la población. En resumen, el muestreo probabilístico elimina la posibilidad de que se produzcan sesgos humanos o errores de muestreo y se basa en la teoría estadística para seleccionar aleatoriamente a un pequeño grupo de personas de una población más amplia y luego predecir que todas sus respuestas coincidirán con las de la población más amplia.

Siempre es bueno simplificar las cosas. Y el muestreo aleatorio simple hace precisamente eso; ofrecer una vía directa para obtener un grupo de muestra viable.

El muestreo aleatorio simple es tan fácil como asignar números a cada individuo de su grupo o muestra y, a continuación, elegir números al azar mediante un proceso automatizado para determinar quién se incluirá en la muestra. Puedes elegir tus números de muestra a través de un sistema de lotería o utilizando un software generador de números que los selecciona aleatoriamente.

Este método es una de las mejores maneras de evitar el sesgo del muestreo, que a menudo puede ocurrir al realizar pruebas de concepto. El sesgo de muestreo puede influir en tu encuesta cuando algunos miembros de una población tienen sistemáticamente más probabilidades de ser seleccionados en una muestra que otros. El sesgo en el muestreo puede hacer que los resultados parezcan favorables o que apoyen un punto de vista determinado, y podría conducir a un error de muestreo, a falsas suposiciones y a decisiones erróneas.

El muestreo aleatorio simple minimiza en gran medida la posibilidad de que se produzca un sesgo en el muestreo al ofrecer las mismas probabilidades de que cada miembro de la población sea elegido como participante en el estudio en cuestión.

El muestreo no probabilístico no es tan aleatorio. Por el contrario, el muestreo no probabilístico es una técnica en la que quienes realizan la investigación seleccionan las muestras basándose en un juicio subjetivo y no en una selección aleatoria. El juicio subjetivo no se basa en fórmulas establecidas ni en análisis estadísticos. En cambio, se basa en la opinión experta o la experiencia de una persona para identificar a los encuestados que se incluirán en la muestra.

Cuando se realiza un muestreo no probabilístico, no todos los miembros de la población tienen las mismas posibilidades de participar en el estudio. Esto significa que cada miembro de la población tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado.

Como habrás adivinado, el muestreo no probabilístico es un método menos estricto que el probabilístico porque implica un juicio humano, y potencialmente un error humano o un sesgo de muestreo. En el lado positivo, el enfoque puede ser una forma más eficiente y eficaz de garantizar que las personas que serán encuestadas o incluidas en un estudio probablemente proporcionen la información más útil. El muestreo no probabilístico es una herramienta clave frecuente en la investigación cualitativa que se centra en los datos no numéricos para generar ideas y conclusiones.

Entonces, si no es tan riguroso o fiable, ¿tiene sentido utilizar un muestreo no probabilístico? En determinadas circunstancias, la respuesta a esta pregunta es sí. El muestreo no probabilístico puede ser especialmente útil para los estudios exploratorios, como una encuesta piloto (implementar una encuesta a una muestra más pequeña en comparación con el tamaño predeterminado de la muestra). Además, se utiliza a menudo en situaciones en las que el muestreo probabilístico aleatorio sería difícil o imposible debido a los límites de tiempo, las limitaciones de costos u otros desafíos.

El muestreo por cuotas puede ofrecer resultados representativos que ayuden a que tu organización tome decisiones sólidas basadas en datos cuando necesites saber más sobre un subconjunto específico de tu población objetivo y no dispongas de un gran presupuesto. 

Se trata de un método de muestreo no probabilístico en el que los investigadores crean una muestra que incluye individuos que representan a una población específica. Con el muestreo por cuotas, puedes asegurarte de que los resultados de tu encuesta se asemejan mucho a tu población objetivo. De este modo, obtendrás resultados que realmente podrás utilizar. El muestreo por cuotas conlleva una relación riesgo-recompensa similar a la del muestreo no probabilístico, pero es una forma muy eficaz de captar datos procesables y conocimientos de un público específico.

Si la muestra es demasiado grande, la encuesta y el consiguiente análisis pueden resultar complejos, caros y largos. En un mundo perfecto, realizar adecuadamente una encuesta más grande y obtener un mayor porcentaje de respuestas aumenta la precisión y la certeza de los datos resultantes. Sin embargo, esas ventajas añadidas no suelen compensar los riesgos que supone realizar una encuesta costosa, que requiere mucho tiempo y es poco manejable. En la mayoría de los casos, el muestreo representativo ofrece una forma más rápida, sencilla y accesible de obtener resultados válidos y estadísticamente significativos.

Si tu muestra es demasiado pequeña, es más probable que obtengas resultados que no sean estadísticamente significativos. Por ejemplo, puedes acabar incluyendo un número desproporcionado de individuos que son valores atípicos o que no son representativos del grupo más amplio. Esto puede distorsionar los resultados y dar lugar a datos erróneos o incompletos y, en última instancia, a decisiones equivocadas. Cuando el tamaño de la muestra es el adecuado, permite ahorrar tiempo y costos, a la vez que se obtienen estadísticas de muestras representativas y fiables. SurveyMonkey te facilita la tarea de determinar el tamaño correcto de la muestra con la calculadora de tamaño de muestra. Mediante esta sencilla herramienta, puedes determinar rápidamente tu muestra representativa.

El sesgo de muestreo puede producirse cuando algunos miembros de una población tienen sistemáticamente más probabilidades de ser seleccionados en una muestra que otros. Cuando escuchamos la controversia sobre la validez de ciertas encuestas políticas, a menudo se centra en el posible sesgo de muestreo en el que el encuestador termina encuestando a demasiados individuos que tienen una inclinación política particular.

El sesgo del muestreo puede hacer que los resultados parezcan favorables o que apoyen una teoría, una idea o un esfuerzo preferidos. Sin embargo, si esos resultados están sesgados y no reflejan la realidad, puedes acabar tomando malas decisiones o perjudicando la reputación de tu organización, y potencialmente la tuya también.

La mejor manera de evitar el sesgo de muestreo es realizar un muestreo aleatorio simple, en el que las muestras se eligen estrictamente por azar. De este modo, todos los miembros de la población tienen las mismas probabilidades de ser elegidos como participantes en el estudio. Si vas a realizar un muestreo no probabilístico en el que la selección de los participantes se basa en el juicio, asegúrate de que las personas implicadas tengan experiencia, credibilidad y conciencia de la necesidad de evitar el sesgo del muestreo que podría empañar los resultados y las conclusiones.

Es casi imposible evitar algún elemento de sesgo de muestreo en las encuestas que se basan en un muestreo representativo. Por ejemplo, las personas que están muy ocupadas tienden a participar menos en las encuestas. En consecuencia, las encuestas no suelen captar plenamente las perspectivas de las personas realmente ocupadas, lo que significa que los más ocupados suelen estar subrepresentados.

¿Buscas más formas de reducir el sesgo? Las plantillas de encuestas de investigación de mercado de SurveyMonkey incluyen una variedad de tipos de preguntas para ayudar a que tus encuestados respondan con mayor sinceridad. 

Las muestras representativas son importantes porque garantizan que se incluya en la muestra el mayor número posible de personas relevantes y que se entreviste o encueste a la combinación adecuada de personas. Esto ayuda a garantizar que los resultados no estén contaminados por prejuicios. También ayuda a evitar la sobrerrepresentación de ciertos grupos.

Las muestras representativas proporcionan los siguientes beneficios:

El muestreo representativo puede ser un elemento clave para sacar el máximo provecho de las encuestas, ya que genera datos y conocimientos útiles para respaldar tus estudios de mercado, la experiencia del cliente y otros objetivos empresariales.

Consulta las soluciones de investigación de mercado de SurveyMonkey para obtener ayuda cuando realices encuestas con muestras representativas. ¿Quieres identificar una muestra representativa? La calculadora de SurveyMonkey Audience hace que el proceso sea rápido y sencillo.