La guía completa de muestreo probabilístico: definición, tipos, pasos y consejos
El muestreo probabilístico es una estrategia de muestreo que mejora los resultados de la encuesta. Descubre cómo este tipo de muestreo puede brindarte los resultados confiables que necesitas.
Al utilizar un muestreo probabilístico, todos los miembros de una población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Este tipo de muestreo puede brindar resultados de investigación precisos e imparciales. Continúa leyendo para saber cómo funciona el muestreo probabilístico y cuándo usarlo. También te ayudaremos a distinguir entre muestreo probabilístico y no probabilístico.
Explicación sobre el muestreo probabilístico
El muestreo probabilístico es un método de muestreo que selecciona de forma aleatoria un grupo pequeño (una muestra) de una población más grande. Luego, los investigadores predicen la probabilidad de que sus respuestas coincidan con aquellas de la población.
Supongamos que quieres conocer la percepción de los consumidores sobre la expansión de tu marca en el sur del país. Como podrás imaginar, no es viable encuestar a todos los habitantes de la región. El tamaño de la muestra sería inmanejable. El muestreo probabilístico te permite encuestar a un grupo más pequeño para comprender una población.
Definición y requisitos del muestreo probabilístico
Al utilizar el método de muestreo probabilístico, todos los miembros de una población tienen la misma probabilidad conocida de ser elegidos. La selección aleatoria garantiza que la muestra refleje con precisión la diversidad de la población. Este enfoque minimiza el sesgo de selección y permite a los investigadores hacer inferencias estadísticas sobre una población.
Para que un muestreo probabilístico sea exitoso debe cumplir tres requisitos:
- Todos en el intervalo de muestra deben tener las mismas posibilidades de ser encuestados.
- Debes conocer las posibilidades de que cada persona sea seleccionada. (Por ejemplo, podrías determinar que en una población de 100 personas, las probabilidades de que cada persona reciba una encuesta son de 1 en 100).
- El muestreo debe ser aleatorio para garantizar que la muestra sea representativa de la población en su conjunto.
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 sobre las preferencias de la muestra y realizar acciones que sean coherentes para toda la población.
Un ejemplo de muestreo probabilístico
El muestreo probabilístico es ideal para estudios cuantitativos donde el objetivo sea obtener conclusiones sobre una población grande. Los investigadores utilizan esta estrategia de muestreo para recopilar datos representativos cuando encuestar a una población resulta demasiado difícil o costoso.
Por ejemplo, una cadena nacional de cafeterías está ampliando su programa de lealtad de clientes. Antes de implementar actualizaciones importantes, debe realizar una investigación de mercado para saber cómo responderán los clientes. Sin embargo, no es posible contactar a todos los clientes para realizar pruebas de conceptos.
Mediante un enfoque de muestreo probabilístico, la empresa puede identificar una muestra representativa de su clientela. Además, el uso de diferentes tipos de métodos de muestreo, como el muestreo estratificado o por sector, permite garantizar que la muestra refleje los subgrupos.
Las respuestas de la muestra representarán con precisión a la población más grande. A su vez, el equipo de desarrollo de productos de la cadena de cafeterías podrá crear un programa de lealtad que se adapte a lo que los clientes quieren. El equipo de marketing será capaz de posicionar con precisión el programa en el mercado.
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¿Cuáles son los 4 tipos de métodos de muestreo probabilístico?
Dado el amplio uso de las investigaciones primarias, existen varios tipos de muestreo según los objetivos. Los métodos de muestreo probabilístico son: aleatorio simple, aleatorio estratificado, por sector y sistemático.
1. Muestreo aleatorio simple
Estos son algunos aspectos clave que debes saber sobre el muestreo aleatorio simple:
- En este tipo de muestreo, todos los integrantes de la población tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados.
- La selección se realiza al azar. Por ejemplo, los investigadores pueden utilizar herramientas como un generador de números aleatorios para seleccionar participantes de una población.
- Este muestreo es propenso a sesgos. Cuanto menor sea el tamaño de la muestra en comparación con la población, es menos probable que se obtenga una muestra aleatoria.
2. Muestreo aleatorio estratificado
Muchas poblaciones se pueden segmentar en grupos que no se superponen en función de ciertas características que representan a toda la población al combinarlos. Por lo general, esto produce resultados más precisos que el muestreo aleatorio simple.
Estos son algunos elementos esenciales que debes comprender sobre el muestreo aleatorio estratificado:
- El muestreo estratificado extrae una muestra de cada grupo (o estrato) por separado para garantizar que cada subgrupo esté representado.
- Es común estratificar por características como sexo, edad, nivel de ingresos u origen étnico.
- Los estratos deben ser específicos y excluyentes, lo cual significa que cada individuo de la población debe incluirse en un único grupo.
- Después de dividir una población en estratos, selecciona al azar individuos de cada grupo en proporción a la población total. Luego, combina esos individuos en una muestra.
3. Muestreo por sector
Al igual que con el muestreo estratificado, el muestreo por sector separa a la población en subgrupos o sectores, pero justo en eso difieren los dos métodos de muestreo probabilístico.
Con el muestreo por sector:
- Cada grupo debe tener características similares a las de la población. En lugar de seleccionar individuos de cada grupo, selecciona grupos completos al azar.
- Incluye a todos los individuos de cada grupo seleccionado en la muestra final. Si los sectores son demasiado grandes, selecciona 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.
Los investigadores utilizan el muestreo por sector para ahorrar costos al encuestar a poblaciones grandes o geográficamente dispersas. Sin embargo, existe un mayor riesgo de cometer un error de muestreo. Se supone que cada sector representa a la población total, pero esto puede resultar difícil de garantizar.
4. Muestreo sistemático
El muestreo sistemático, también conocido como muestreo por intervalos, es similar al muestreo aleatorio simple.
En el muestreo sistemático:
- A cada miembro de la población se le asigna un número y luego se hace una selección a intervalos regulares para formar una muestra. Para decirlo de otra manera, cada “enésimo” individuo de la población forma parte de la muestra.
- Es importante asegurarse de que no haya ningún patrón oculto en el intervalo de muestra que pueda afectar la selección aleatoria. Si existe algún riesgo de manipulación de datos, la muestra podría representar las características de manera excesiva o insuficiente.
El muestreo sistemático es más sencillo que otros métodos porque tiene un proceso de selección claro sin un generador de números aleatorios. Por otro lado, la selección resultante puede no ser tan aleatoria como cuando se utiliza un generador.
Por ejemplo, digamos que quieres encuestar a los empleados dentro de una organización y tienes una lista con sus nombres en orden alfabético. Usas un muestreo sistemático para seleccionar uno de cada cuatro empleados para tu muestra. Sin embargo, supongamos que la lista también está organizada por equipos y antigüedad. Podrías seleccionar a demasiadas o muy pocas personas en puestos de alto nivel, lo cual generaría sesgos en tu muestra.
¿Qué tipo de muestreo conviene utilizar?
El diseño de muestreo es esencial para una investigación que se traduzca en acciones concretas. Alinear tus objetivos de investigación con el método de muestreo permite obtener una muestra que refleje con precisión a tu población objetivo.
Al decidir entre los diferentes tipos de métodos de muestreo, considera lo siguiente:
- Metas del estudio: Es importante alinear el diseño de la muestra con los objetivos.
- Población objetivo: Comprender el tamaño de la población y su diversidad ayuda a garantizar que la muestra sea representativa.
- Intervalo de muestra: Los datos precisos comienzan con una lista o base de datos confiable y completa de la población.
- Tamaño de la muestra: El tamaño ideal de la muestra se encuentra en un punto medio entre poder estadístico y practicidad. Podrías utilizar una calculadora de tamaño de muestra.
- Recopilación de datos: La forma en que planeas recopilar datos (por ejemplo, encuestas y entrevistas) podría afectar tu método de muestreo.
- Viabilidad y recursos: Ten en cuenta la practicidad de contactar y reclutar a los participantes, además del presupuesto, el tiempo y los recursos disponibles.
Los investigadores con menos recursos o menos tiempo para su investigación pueden necesitar recurrir a un muestreo no probabilístico. Exploremos esa opción.
Diferencias entre muestreo probabilístico y no probabilístico
El muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado, el muestreo por sector y el muestreo sistemático son tipos de muestreos probabilísticos. Pero también existe el otro extremo del espectro de técnicas de muestreo: el muestreo no probabilístico.
Los investigadores utilizan este tipo de muestreo para investigaciones exploratorias y cualitativas. La población objetivo suelen ser personas con conocimientos, experiencias o percepciones específicas.
Este método tiene un mayor riesgo de sesgo que el muestreo probabilístico ya que la muestra no es aleatoria. Los miembros de una población no tienen las mismas posibilidades de ser incluidos en la muestra. De hecho, algunos miembros tendrán cero posibilidades de ser seleccionados. Sin embargo, no es necesario que el tamaño de la muestra y los resultados representen a la población debido a su caso de uso.
Comparación entre el muestreo probabilístico y no probabilístico
Puede ser difícil obtener respuestas en una encuesta probabilística si las personas no están interesadas en responder o esperan una compensación. El muestreo probabilístico también puede llevar mucho tiempo sin herramientas para encontrar y seleccionar encuestados al azar.
Muchos de estos problemas se pueden resolver con un muestreo no probabilístico. Este se basa en la teoría de probabilidad y muestreo para seleccionar una muestra adecuada para la encuesta.
Los 4 tipos de métodos de muestreo no probabilístico
Analicemos cada uno de ellos:
- Muestreo por cuotas: Al igual que en el muestreo estratificado, el muestreo por cuotas divide a la población en subgrupos según características, rasgos o intereses conocidos. Una empresa de limpieza que investigue su popularidad podría dividir su población por edad y sexo. Luego, podría tomar una muestra de cada grupo para cumplir con una cuota predeterminada.
- Muestreo de bola de nieve: Este tipo de muestreo se basa en que las personas de tu población identifiquen a otras para la muestra. Supongamos que estás investigando el uso local de rampas de movilidad. 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, los pocos encuestados identificados pueden ponerte en contacto con otras personas locales que usan sillas de ruedas.
- Muestreo por conveniencia: En este enfoque, los investigadores reúnen una muestra de personas que están disponibles y dispuestas a participar. Esta es una forma conveniente de obtener datos rápidamente. Sin embargo, al igual que con un grupo de enfoque o entrevistas con clientes, tus hallazgos no necesariamente serán representativos. Aun así, pueden ofrecer percepciones cualitativas.
- Muestreo por juicio: Este tipo de muestreo se utiliza con frecuencia en investigaciones cualitativas. Implica que los investigadores elijan la muestra que consideran que será más relevante. Los investigadores de rampas de movilidad, por ejemplo, harían una muestra intencional mediante la elección de empleados con discapacidades para explorar sus necesidades.
Ventajas del muestreo probabilístico
El uso del muestreo probabilístico tiene varios beneficios.
- Muestrear a audiencias grandes que representen a tu público objetivo es rentable.
- El muestreo probabilístico también resulta ventajoso en el caso de poblaciones geográficamente dispersas.
- Al utilizar una plataforma ágil de gestión de experiencias, se requiere poca experiencia técnica.
En particular, el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático hacen que la implementación sea más sencilla y te permiten ser tan detallado como desees al crear muestras de población.
El muestreo estratificado reduce el sesgo del investigador; el muestreo por sector limita la variabilidad del estudio. Estos dos también son útiles cuando los investigadores tienen que cumplir ciertos plazos.
Limitaciones del muestreo probabilístico
Cada enfoque tiene un inconveniente que podría ir en contra de tus esfuerzos generales.
- El muestreo estratificado puede garantizar que los subgrupos 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 subgrupos, pero estos podrían tener características superpuestas.
- Un muestreo probabilístico aleatorio simple puede ofrecer resultados rápidos. Sin embargo, es posible que los sectores y estratos no estén tan dirigidos a tu público objetivo.
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4 pasos en el muestreo probabilístico
¿Cuáles son los pasos involucrados en el muestreo probabilístico? En realidad, no es tan complicado, pero necesitarás tener objetivos claros. Planificar previamente tu estudio y conocer los resultados que deseas obtener te ayudará a decidir cómo crear tu muestra y por qué.
1. Determina la población que te interesa
Piensa en todas las personas a las que te gustaría encuestar. También ten en cuenta a las personas que deben excluirse intencionalmente.
2. Encuentra el intervalo de muestra adecuado
Idealmente, tu intervalo debería incluir a todos los miembros de tu población interesada y a nadie que no lo esté.
3. Determina tu estrategia de muestreo
¿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.
4. Selecciona tu muestra y realiza la encuesta
Dependiendo de la población objetivo, podrías tener dificultades para encontrar una muestra adecuada. Incluso con una buena muestra, decidir la mejor estrategia de selección puede obligarte a buscar un equilibrio entre costo, calidad y rapidez.
Consejos para mejorar tus métodos de muestreo
Un muestreo eficaz depende de que los investigadores se tomen el tiempo para mejorar sus métodos y prestar atención a las prácticas recomendadas.
En particular, con el muestreo probabilístico, todos deben tener las mismas oportunidades de selección. Para evitar excluir deliberadamente a alguien de tu muestra, debes poner especial atención a las opciones que impiden que ciertos grupos participen.
Por ejemplo, digamos que deseas comprender la opinión pública sobre una nueva ley de inmigración en Estados Unidos. Si no ofreces una versión en español de tu encuesta, excluirás involuntariamente a los hispanohablantes. Su perspectiva es valiosa y, sin su participación, tus resultados no reflejarán la verdadera opinión pública.
Además de asegurarte de incluir segmentos clave, es posible que debas aumentar el tamaño de la muestra. Una muestra más grande puede mejorar la precisión y representatividad de los resultados.
Otra forma de obtener una muestra más grande es tomar medidas para minimizar la falta de respuesta. Esto podría lograrse mediante seguimiento o incentivos. También puedes utilizar plantillas de encuestas de marketing para aumentar las posibilidades de que las personas respondan la encuesta.
Al utilizar diversos tipos de preguntas de encuesta, puedes mejorar el proceso de muestreo para obtener percepciones valiosas de los participantes.
Las pruebas previas con estudios piloto permiten identificar problemas que podrían interferir con la participación o la precisión de los resultados, y afectar la confiabilidad y las generalizaciones.
¿Necesitas ayuda para encontrar personas que respondan tu encuesta?
Las herramientas tecnológicas pueden ayudarte a garantizar que la selección sea realmente aleatoria para evitar sesgos ocultos que influyan en la muestra. También puedes utilizar un panel de encuestas en línea para obtener una muestra aleatoria.
El muestreo probabilístico puede ayudarte a sacar conclusiones sobre tu población objetivo. Sin embargo, encontrar a las personas adecuadas para tu investigación requiere un análisis cuidadoso y, a veces, muchos recursos. Si necesitas la asistencia de expertos, SurveyMonkey Audience puede ayudarte a llegar rápidamente a las personas adecuadas.
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