Tipos de muestreo: qué es y cuáles son

Cuando se realiza una investigación, ya sea en el área de la física, la informática, la biología o la psicología, a menudo no es viable estudiar a toda la población. En esos casos los investigadores eligen una muestra que les permita recopilar datos y llegar a conclusiones que se puedan extrapolar a la población. Para seleccionar esa muestra se pueden utilizar diferentes técnicas de muestreo, de las cuales dependerá en gran medida la representatividad y la extensión de la investigación.

Este tipo de estudios son clave y por tanto el correcto uso del muestreo es un punto que se aborda en profundidad en programas como el Grado en Ingeniería Matemática aplicada al Análisis de Datos o el Grado en Ingeniería Informática (también disponible en modalidad online) de la Universidad Europea.

¿Qué es el muestreo?

Una muestra es un subconjunto representativo de la población que se desea investigar, la cual se utiliza para recopilar los datos necesarios y extrapolar las conclusiones a las que llegue el estudio. El muestreo es el conjunto de técnicas que se aplican para elegir a esos individuos de la población.

Este procedimiento es importante porque permite ahorrar recursos y tiempo, proporcionando al mismo tiempo resultados similares a los que se llegaría si se estudiara a toda la población. De hecho, el muestreo permite generalizar las conclusiones a todo el conjunto de individuos.

Por consiguiente, las técnicas de muestreo deben garantizar que la muestra seleccionada sea lo más representativa posible de la población que se desea estudiar. Debe compartir sus características esenciales, tanto en términos de similitudes como de diferencias.

Tipos de muestreo

Una de las primeras decisiones que deben tomar los investigadores es el tipo de muestreo que aplicarán. Básicamente, pueden elegir entre un muestreo probabilístico o no probabilístico.

Tipos de muestreo probabilístico

En este tipo de muestreo se aplican técnicas que dan a cada individuo las mismas probabilidades de ser seleccionados para formar parte de la muestra, por lo que se trata de un enfoque más fiable y riguroso desde el punto de vista metodológico ya que elimina cualquier tipo de sesgo.

• Simple. Este tipo de muestreo se suele aplicar en poblaciones pequeñas y homogéneas puesto que hay que asignar un número a cada individuo. Luego se genera un conjunto de números aleatorios y se selecciona a los individuos que tienen asignados esos números.
• Sistemático. Los individuos de la población se colocan en una lista, eligiendo el primer elemento de manera aleatoria y los siguientes de forma periódica cada X elemento de la lista.
• Estratificado. Esta técnica de muestreo consiste en agrupar a los individuos de la población según las características que más interesan a los investigadores. Luego se seleccionan de manera aleatoria y proporcional los elementos de cada uno de los estratos para conseguir una muestra más representativa y fiable.
• Conglomerados. Este tipo de muestreo se usa cuando es imposible elaborar una lista de los elementos que forman la población, aunque estos ya se encuentran agrupados en subpoblaciones. En este caso, en vez de seleccionar directamente los individuos de la muestra, se eligen de manera aleatoria algunos de los conglomerados.

Tipos de muestreo no probabilístico

En este tipo de muestreo todos los individuos no tienen las mismas probabilidades de formar parte de la muestra, por lo que su nivel de representatividad es menor y se considera menos fiable que el muestreo probabilístico, pero es muy útil en las primeras etapas de las investigaciones o en los casos en los que no es posible aplicar técnicas de muestreo aleatorias.

• Intencional. Los investigadores eligen de manera deliberada los individuos que formarán parte de la muestra basándose en ciertas características que son esenciales para el estudio, mientras excluyen al resto.
• Cuotas. En esta técnica de muestreo los investigadores parten de características predeterminadas, en base a las cuales eligen a los elementos que conformarán la muestra. El objetivo es que esas características se distribuyan igual en la muestra que en la población objeto de estudio.
• Bola de nieve. Este tipo de muestreo se utiliza cuando los miembros de una población son difíciles de localizar, de manera que el investigador pide a los individuos incluidos en la muestra que proporcionen los datos de contacto de otras personas, las cuales se irán sumando hasta alcanzar el tamaño muestral deseado.
• Conveniencia. Este tipo de muestreo incluye a los sujetos disponibles, de manera que el investigador no puede garantizar la representatividad de la muestra, por lo que se suele aplicar en las fases iniciales de las investigaciones.

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