Muestreo no probabilístico
La forma más sencilla de obtener resultados en las encuestas de todos los días.
Realizar una encuesta a gran escala puede ser una tarea compleja. Por más que necesites que tus resultados representen a toda la población, es difícil dar a todas las personas que te interesan la oportunidad de ser encuestadas.
Una solución práctica es usar el muestreo no probabilístico, de lo cual SurveyMonkey sabe bastante. Con más de medio millón de personas disponibles para responder encuestas a través de nuestro panel Audience en cualquier momento, SurveyMonkey dispone de la muestra no probabilística más grande de EE. UU.
En el muestreo no probabilístico se selecciona a un grupo de encuestados de una población más amplia, debido a que se sabe que algunos miembros de la población no tendrán ninguna posibilidad de ser encuestados. Esto no es posible en el muestreo probabilístico, que requiere que todos los individuos de una población tengan una probabilidad mayor a cero de ser seleccionados.
No todos tienen la posibilidad de ser seleccionados
Ya sea que utilices un panel como SurveyMonkey Audience o cualquier otro tipo de diseño de muestreo no probabilístico, el modo en que seleccionas a los encuestados siempre dejará a algunos miembros de la población afuera de forma deliberada.
Algunas veces estas exclusiones son obvias, como cuando las personas tienen la opción de aceptar o rechazar tu encuesta. Por ejemplo, puedes pedir a tus clientes que te proporcionen sus direcciones de correo electrónico para que puedan participar en una encuesta de comentarios del cliente. Probablemente algunos no lo hagan, lo que significa que no tendrán ninguna posibilidad de ser seleccionados en la muestra de tu encuesta.
Otras veces, las exclusiones son más sutiles. Supongamos que quieres encuestar a las primeras 100 personas que ingresan a tu tienda en un día determinado. Esto puede parecer un diseño de muestreo probabilístico aleatorio, pero considera lo siguiente: es probable que exista una diferencia entre el tipo de personas que pueden ir a tu tienda durante la mañana en comparación con aquellos que la visitan más tarde.
Si tu tienda abre a las 9 a. m., es probable que tus primeros clientes del día no sean empleados en comparación con aquellos que la visitan a las 7 u 8 de la noche. Dado que una parte de la población no tiene la posibilidad de estar entre los primeros 100 clientes del día, tus resultados podrían presentar un sesgo. En este caso estás usando un muestreo no probabilístico.
Estrategias comunes de muestreo no probabilístico
Estos son algunos diseños de muestreo no probabilístico que se utilizan comúnmente, aun cuando no son los más apropiados para todas las encuestas:
- Muestreo por cuotas: Establece objetivos específicos para la cantidad de personas que deseas encuestar (p. ej., 50 hombres y 50 mujeres) y luego detente al alcanzar cada objetivo. El muestreo por cuotas garantiza que obtengas al menos algunos encuestados de los subgrupos que te interesan, aun cuando esto sigue sin ser una muestra probabilística verdadera.
- Muestreo por conveniencia: Pregunta solo a las personas que conoces o que están dispuestas a responder tu encuesta. Esto no genera ningún inconveniente si solo estás haciendo la encuesta para divertirte (p. ej., preguntar a 100 personas en las calles de Nueva York qué piensan sobre una celebridad que se postulará para ser presidente), pero si deseas obtener resultados con los que puedas trabajar después, deberás usar un método más científico.
- Muestreo de bola de nieve: Pide a las personas que ya están participando en tu encuesta que recluten a otros participantes que conozcan para responder la encuesta. El muestro de bola de nieve es ideal para encuestas enfocadas en grupos específicos que son difíciles de encontrar o contactar, como inmigrantes indocumentados o personas con problemas de salud poco comunes. En este caso, puedes asumir que la población que te interesa es relativamente homogénea y no tendrás que preocuparte tanto por tener una muestra representativa.
Ventajas y desventajas del muestreo no probabilístico
El muestreo probabilístico es el favorito de los estadísticos, sin embargo, para las personas que realizan encuestas en el mundo real, el muestreo no probabilístico es más práctico. Si se lleva a cabo de forma correcta, el muestreo no probabilístico puede proporcionarte los mismos datos de alta calidad (o mejores) que esperarías de una muestra probabilística en forma.
La mayoría de las encuestas se enfocan en un grupo de la población muy específico y no necesitan garantizar la misma diversidad y representación que proporciona el muestreo probabilístico. Si estás haciendo una investigación de mercado sobre madres con niños pequeños, no necesitas una muestra probabilística que incluya a hombres, personas sin niños o personas con niños mayores.
Aun cuando una muestra no probabilística no coincida perfectamente con tu población de interés, usarla tiene muchas ventajas.
En general, obtener respuestas con un muestreo no probabilístico es más rápido y económico que hacerlo con un muestreo probabilístico; esto se debe a que los miembros de la muestra se sienten más motivados a responder que las personas que son contactadas de manera aleatoria. Las personas seleccionadas de una lista de correos, por ejemplo, probablemente sientan un mayor nivel de lealtad a una empresa que las personas seleccionadas fuera de la lista.
El mayor desafío que presenta el muestreo no probabilístico es la recreación del mismo tipo de resultados sin sesgos que brinda el muestreo probabilístico.
Debes estar siempre atento a que la forma en que reclutas a los encuestados no distorsione los datos. Algunos paneles en línea pagan a los encuestados, lo que puede provocar sesgos de encuestados “profesionales” que responden solo por el dinero y no brindan información precisa.
Cuando realices una encuesta no probabilística, asegúrate de pensar cuáles pueden ser las posibles causas de sesgo. No siempre es fácil predecir qué provocará un sesgo en los resultados, pero comenzar con un grupo diverso de encuestados con características que coincidan con las de tu población de interés es esencial. Esto no solo te brindará datos con la misma precisión que un muestreo probabilístico, sino que además será mucho más económico y tomará menos tiempo.
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