Muestreo probabilístico: definición, tipos y pasos

¿Cómo puedes realizar una encuesta nacional precisa en un país donde viven cientos de millones de personas? Sería imposible enviar una encuesta a cada persona de forma individual, pero puedes usar el muestreo de probabilidad para obtener datos excelentes, incluso aunque provengan de un grupo más pequeño.

Es una técnica de muestreo que implica seleccionar de forma aleatoria un grupo pequeño de personas (una muestra) de una población más grande y luego predecir la probabilidad de que todas sus respuestas juntas coincidan con aquellas de la población general. 

Existen dos requisitos importantes en relación con el muestreo probabilístico:

Estas dos reglas te ayudarán a elegir de forma apropiada (es decir, aleatoriamente) de tu marco de muestreo, que es la lista de todas las personas de la población completa que pueden ser muestreadas. La selección aleatoria es clave: el muestreo probabilístico consiste en garantizar que todos tengan la misma probabilidad de ser incluidos. Desde métodos simples como tomar nombres de un sombrero o sacar el popote más corto, hasta procesos de selección aleatoria más complejos, esto garantiza que la muestra sea representativa de toda la población. 

Con la muestra adecuada, puedes lograr resultados que sean tan valiosos como los que podrías obtener con una encuesta mucho más amplia. A partir de ahí, puedes sacar conclusiones válidas basadas en los deseos, necesidades u opiniones de la muestra y realizar acciones que sean coherentes para toda la población.

Se pueden utilizar diversos métodos para el muestreo probabilístico. Estos no solo dependen del tipo de investigación que estés realizando y de los datos que deseas obtener, sino también del tiempo que tengas para llevar a cabo la investigación y de las herramientas que tengas a tu disposición. Te compartimos los cuatro tipos principales de enfoques de muestreo probabilístico que utilizan los investigadores:

En este tipo de muestreo, todos los miembros de la población tienen las mismas posibilidades de ser elegidos y la selección se hace de forma aleatoria. Para lograr esto, los investigadores pueden utilizar herramientas como un generador de números aleatorios que seleccione a los participantes de la población general para formar parte de una muestra. Sin embargo, si bien este muestreo aleatorio es, como su nombre indica, la estrategia de muestreo más simple, también es propenso a sesgos. Por ejemplo, mientras más pequeño es el tamaño de la muestra en relación con la población general, menos probable es que extraigas una muestra confiable totalmente aleatoria. 

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Muchas poblaciones se pueden segmentar en grupos más pequeños en función de ciertas características que no se superponen pero que representan la totalidad de la población al combinarlos. Con un muestreo aleatorio estratificado, se extrae una muestra de cada uno de estos grupos (o estratos) por separado. Esto garantiza que cada subgrupo esté representado adecuadamente, por lo que los resultados serán más precisos que con el muestreo aleatorio simple.

Es común estratificar por características como sexo, edad, nivel de ingresos u origen étnico. Los estratos deben ser específicos y mutuamente excluyentes, lo cual significa que cada individuo de la población debe incluirse en un único grupo. Una vez que hayas dividido a tu población en estratos, utiliza un muestreo aleatorio simple para seleccionar individuos de cada grupo, en proporción a la población total. Luego, esos individuos se combinarán en una única muestra.

Al igual que con el muestreo estratificado, el muestreo por sector también implica separar a la población en subgrupos o sectores, pero justo en eso difieren los dos métodos de muestreo probabilístico. En el muestreo por sector, cada sector debe tener características similares a las de la población. En lugar de seleccionar individuos de todos y cada uno de los sectores, se comienza seleccionando aleatoriamente sectores completos. Si es posible, puedes incluir a todos los individuos de cada grupo seleccionado en tu muestra final. Si los sectores son demasiado grandes, debes seleccionar individuos de cada sector al azar. 

Los investigadores suelen utilizar grupos preestablecidos y fácilmente disponibles como sectores. Por lo general, estos se basan en límites geográficos, como ciudades, estados o provincias, pero también pueden ser escuelas u oficinas. El muestreo por sector se usa con más frecuencia para ahorrar dinero al realizar encuestas a poblaciones que son muy grandes o están muy dispersas geográficamente. Sin embargo, el riesgo de error de muestreo es mayor con el muestreo por sector. Se supone que cada sector representa a la población total, pero esto puede resultar difícil de garantizar. 

El muestreo sistemático es similar al muestreo aleatorio simple, aunque suele ser un poco más fácil de llevar a cabo. A cada miembro de la población se le asigna un número y luego se hace una selección a intervalos regulares para formar una muestra (también se lo conoce como muestreo por intervalos). O, para decirlo de otra manera, se selecciona cada “enésimo” individuo de la población para formar parte de la muestra.

Por ejemplo, en una población de 1000, podrías elegir una de cada nueve personas para tu muestra. Este método de muestreo puede ser más sencillo que otros, ya que hay un enfoque claro y sistemático para seleccionar individuos que no implica un generador de números aleatorios. Por otro lado, la selección resultante puede no ser tan aleatoria como lo sería si se utilizara un generador. Además, es importante asegurarse de que no haya ningún patrón oculto en la lista que pueda afectar la selección aleatoria. Si existe algún riesgo de manipulación de datos, la muestra estará sesgada y podrías terminar con una representación excesiva o insuficiente dentro de tu muestra. 

Por ejemplo, supongamos que quieres encuestar a los empleados dentro de una organización y tienes una lista con sus nombres en orden alfabético. Planeas utilizar un muestreo sistemático para seleccionar uno de cada cuatro empleados para tu muestra. Sin embargo, si la lista alfabética también está organizada por equipos y antigüedad, podrías terminar eligiendo demasiadas o pocas personas en puestos de alto nivel, lo cual generaría sesgos en tu muestra.

El uso del muestreo probabilístico tiene varios beneficios. En general, muestrear a públicos grandes que representen a tu público comprador objetivo es rentable. También resulta ventajoso en el caso de poblaciones geográficamente dispersas. 

Cada tipo de muestreo probabilístico tiene sus propias ventajas. Por ejemplo, el proceso de implementación del muestreo aleatorio simple y el sistemático es más sencillo, el muestreo estratificado reduce el sesgo del investigador, mientras que el muestreo por sector limita la variabilidad en un estudio de investigación. Al utilizar una plataforma ágil de gestión de experiencias, el muestreo probabilístico requiere poca experiencia técnica. Con el muestreo estratificado o el muestreo sistemático, puedes definir el nivel de detalle que desees. Si tienes plazos que cumplir, el muestreo por sector y el muestreo aleatorio simple son dos posibles caminos a seguir. 

Cada ventaja puede incluir algún detalle que obstaculice tus esfuerzos generales. Por ejemplo, obtener la mejor muestra de población posible implica hacer un poco más de investigación, lo que requerirá más tiempo y recursos. El muestreo estratificado puede garantizar que los sectores estén representados de forma equitativa, pero es posible que no refleje todas las diferencias dentro de esa población a la que se aplicó la muestra. 

El muestreo por sector puede separar los estratos en diversos sectores, pero estos podrían tener características superpuestas. Si bien un muestreo probabilístico aleatorio simple puede ofrecer resultados rápidos, es posible que los sectores y estratos no estén tan dirigidos a tu público objetivo. 

El muestreo probabilístico es ideal para estudios cuantitativos donde el objetivo sea utilizar análisis estadísticos para obtener conclusiones sobre una población grande. Cuando resulta demasiado difícil o costoso encuestar a toda la población, los investigadores pueden usar esta estrategia de muestreo para recopilar datos representativos.

También se utiliza en muchas investigaciones de mercado para obtener percepciones sobre una población grande. Esto incluye proyectos como: 

Incluso más allá del seguimiento de la industria, las actitudes de los compradores y la información estratégica sobre la competencia, el muestreo probabilístico permite a las empresas afianzar nuevas ideas y mejorar los negocios al hacer uso de datos que reflejan todo su mercado objetivo. 

Digamos, por ejemplo, que una cadena de cafeterías tiene 15 000 tiendas en varias ubicaciones geográficas de Estados Unidos. La empresa busca ampliar su programa de lealtad de clientes con opciones de pago adicionales y nuevas formas para que los clientes obtengan recompensas. Sin embargo, antes de realizar actualizaciones importantes, quiere saber si los clientes responderán bien a los cambios propuestos. 

No es factible llegar a todos los clientes de las 15 000 cafeterías, pero la empresa podría utilizar un enfoque de muestreo probabilístico para crear una muestra que represente con precisión a esa población más grande. Las respuestas recibidas revelarán cómo se sienten los clientes en general acerca de la actualización del programa de lealtad. A la vez, todos, desde el departamento de marketing de la empresa hasta los representantes de atención al cliente, pueden utilizar los datos para comprender mejor qué cambios adicionales se deben realizar o cómo promover de manera eficaz el nuevo programa de lealtad. Si la empresa quiere asegurarse de que su muestra refleje subgrupos dentro de la población, como género, rangos de edad o niveles de ingresos, puede utilizar ciertos tipos de métodos de muestreo probabilístico, como el muestreo estratificado o el muestreo por sector. 

En el ejemplo mencionado, el muestreo probabilístico es una excelente opción para manejar una población bastante amplia (en este caso, miles de cafeterías). Al utilizar verdaderas muestras probabilísticas, contar con muestras más grandes ayuda a reducir la posibilidad de un error de muestreo, el cual ocurre cuando se selecciona una muestra que no representa a toda la población. En general, el muestreo aleatorio puede ayudar a minimizar los errores de muestreo porque utiliza un enfoque sistemático, no subjetivo, para seleccionar una muestra.

No querrás excluir a nadie de la posibilidad de ser seleccionado para formar parte de tu muestra. Observa las ocasiones en las que ciertos grupos particulares pueden quedar fuera sin querer.

Por ejemplo, digamos que deseas comprender la opinión pública sobre una nueva ley de inmigración. ¿Ofrecerás una versión de tu encuesta en otro idioma? Deberías hacerlo. Si no lo haces, probablemente te perderás la oportunidad de escuchar a muchas personas que no se sienten cómodos respondiendo preguntas en español, pero que tienen opiniones sobre la inmigración que serían extremadamente valiosas para tu investigación. Si pasas por alto su participación, los resultados de tu encuesta no reflejarán la verdadera opinión pública.

Recuerda que si no puedes darle a todos la oportunidad de realizar tu encuesta, tu muestra no será representativa y, por lo tanto, no se basará en un muestreo probabilístico.

El muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado, el muestreo por sector y el muestreo sistemático son todos tipos de muestreos probabilísticos. Pero también existe el otro extremo del espectro de técnicas de muestreo: el muestreo no probabilístico. Aunque hayas decidido utilizar la selección aleatoria para tu muestra, vale la pena conocer los conceptos básicos del muestreo no probabilístico, así como cuándo y por qué lo utilizan los investigadores. 

Con el muestreo no probabilístico, los miembros de la población general no tienen las mismas posibilidades de formar parte de tu muestra y la forma en que se seleccionan no es para nada aleatoria. De hecho, algunos miembros tendrán cero posibilidades de ser seleccionados. Mientras que el muestreo probabilístico se ocupa de sacar conclusiones sobre una población más grande, el muestreo no probabilístico se utiliza a menudo para investigaciones exploratorias y cualitativas que se centran más en escuchar a personas con conocimientos, experiencias o percepciones específicas. 

Digamos, por ejemplo, que estás investigando el uso local de rampas de movilidad y tu población de interés son las personas de tu ciudad que utilizan sillas de ruedas. No tienes una lista completa de estas personas, por lo que el muestreo probabilístico no es una opción. Sin embargo, conoces a algunas personas que aceptan participar en tu estudio y te contactan con otros usuarios de sillas de ruedas en el área. Este muestreo no probabilístico, llamado muestreo de bola de nieve, puede no implicar una selección aleatoria, pero tiene el potencial de ponerte en contacto con más personas que son relevantes para tu investigación.  

Por lo general, es más sencillo y económico realizar un muestreo no probabilístico, pero también tiene un mayor riesgo de sesgo de muestreo que el muestreo probabilístico. Esto se debe a que el proceso de selección de la muestra se basa en el juicio subjetivo del investigador, en lugar del azar. Además, el tamaño de la muestra y los resultados finales no necesariamente deben representar a toda la población. 

Pero, ¿cuáles son los pasos involucrados en el muestreo probabilístico? En realidad, no es tan complicado, pero necesitarás tener metas y objetivos claros para tu estudio. La planificación previa y un conocimiento profundo del tipo de resultados que esperas obtener serán de gran ayuda a la hora de definir cómo planeas crear tu muestra y por qué. 

Piensa en todas las personas de las que te gustaría escuchar su opinión, pero también ten en cuenta a las personas que deben excluirse intencionalmente.

Lo ideal es que tu intervalo incluya a todos los miembros de tu población de interés (y a nadie que no esté en tu población de interés).

¿Deseas incluir sectores y estratos? ¿Deseas que todos los miembros de la muestra tengan la misma posibilidad de selección? Piensa en lo que es más apropiado para tu área de estudio, los miembros de tu población y los recursos que tienes a disposición.

Dependiendo del público al que quieras realizar la encuesta, podrías tener dificultades para encontrar una muestra adecuada. Y aunque tengas una buena muestra, decidir cuál es la mejor estrategia de selección puede obligarte a buscar un equilibrio entre costo, representación, calidad y rapidez.

Hacer que las personas respondan una verdadera encuesta de probabilidad puede resultar difícil si no les interesa el tema de la encuesta ni recibir una compensación por el tiempo y esfuerzo que toma completar la encuesta. También puede llevar mucho tiempo. Por ejemplo, si estás realizando una investigación de mercado por tu cuenta (sin el uso de herramientas que te ayuden a encontrar y seleccionar encuestados al azar), crear una muestra más grande puede requerir mucho tiempo y esfuerzo, y eso es antes de pasar a la parte del análisis de tu investigación. 

Muchos de estos problemas se pueden resolver con muestras sin probabilidad, que (a pesar del nombre que reciben) provienen de la teoría de probabilidad y muestreo para seleccionar una muestra de encuesta apropiada.

Si tienes recursos ilimitados o una población de interés pequeña, el muestreo probabilístico puede no ser necesario. Pero, en la mayoría de los casos, crear una muestra de probabilidad te permitirá ahorrar tiempo, dinero y muchas frustraciones. Normalmente no puedes realizar encuestas a todo el mundo, pero siempre puedes darle la oportunidad a todos de responderlas; esto se logra mediante el muestreo de probabilidad.

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