Muestreo probabilístico: qué es y sus 4 técnicas

Las organizaciones que optan por la técnica de muestreo probabilístico podrán ahorrar tiempo, dinero y evitarse frustraciones

¿Qué es un muestreo probabilístico?

Un muestreo probabilístico es un método de investigación en el que se realiza la selección de una muestra estadística centrada en el estudio y análisis de grupos específicos de una población por medio de una elección aleatoria

Uno de los requisitos más importantes para llevar a cabo esta técnica es que todos los participantes deben tener la misma oportunidad de ser seleccionados. En este sentido, si se tiene una población de, por ejemplo, 100 personas, cada una tendría una probabilidad de 1 de 100 de ser seleccionado.

La técnica de muestreo da la oportunidad de crear una muestra representativa de la población.

El muestreo probabilístico usa la teoría estadística en función de escoger al azar un grupo de personas, también denominado "muestra", de una población grande existente. Después, predice que todas las respuestas van a coincidir con dicha población general.

Técnicas de muestreo probabilístico

En la investigación de mercados, se pueden distinguir 4 técnicas principales del muestreo probabilístico

Muestreo aleatorio simple

Esta técnica es la más sencilla de llevar a cabo dentro del muestreo probabilístico. Basca con elegir aleatoriamente a las personas que participarán. Para dicha selección, se deberá asignar un número a cada sujeto y luego, a modo de sorteo, seleccionar los números para ver quien es seleccionado.

Este tipo de muestreo funciona en poblaciones grandes. Por ejemplo: si se quiere tomar las muestras de las universidades de una determinada ciudad, pero se necesitan 5 y en total hay 30. Entonces, utilizando este modo de sorteo y de muestreo, podrás elegir de manera totalmente aleatoria las 5 instituciones educativas.

Muestreo sistemático

Este tipo de muestreo probabilístico sistemático se realiza fragmentando a una población grande en subgrupos, generalmente en formato de lista, y luego elegir aleatoriamente. Para eso, se designará un número y todas las personas que correspondan con dicho número serán los seleccionados.

Se trata de una implementación de la técnica de probabilidad en la que cual, cada miembro de un grupo es seleccionado en periodos regulares para formar una muestra. Con esta técnica, existe una oportunidad igual para que cada participante de una población sea seleccionado.

Por ejemplo, si se tiene una población de 100 mil individuos y se necesitan a mil. Entonces se dividirán en 200 grupos de 500 y se asignarán los números 15, 50, 68, 87 y 150. Todos los individuos que posean esos números, serán elegidos para formar los mil que se buscaban originalmente.

Muestreo por conglomerado

El método de muestreo probabilístico por conglomerados es aplicado cuando no se puede, o es imposible, realizar una lista exacta de los elementos de una determinada población. Para realizarlo, se necesita obtener detalles de la población agrupados en listas.

Esta técnica de muestreo analiza, generalmente, a una población particular en la cual la muestra consiste en varios elementos, por ejemplo, ciudad, familia, universidad, entre otros. Los conglomerados se seleccionan dividiendo la población mayor en varias secciones más pequeñas.

Por ejemplo, si se realizará una investigación sobre la productividad de una empresa transnacional, se puede utilizar esta técnica para realizar una separación por países y ciudades, lo que facilitará y ordenará el trabajo.

Muestreo estratificado

Este tipo de muestreo probabilístico especifica que se debe dividir a la población en subgrupos que compartan las mismas características. Después, por medio del método de muestreo aleatorio simple se selecciona a un individuo de cada tipo para formar la muestra.

Durante el muestreo, estos grupos tienen la posibilidad de organizarse y luego de estos se puede obtener una muestra de cada grupo por separado.

Generalmente, esta técnica organiza o clasifica las muestras por sexo, edad, etnia u otras características. Este método divide sujetos en grupos mutuamente exclusivos y luego utiliza un muestreo aleatorio simple para elegir miembros de los grupos.

Esta técnica funciona, por ejemplo, cuando se realizan investigaciones sobre una población que se compone de individuos que consumen servicios de streaming. Entonces, en una investigación de mercado, se podría dividir la población en estratos como:

• Mujeres que consumen una sola plataforma de streaming
• Hombres que consumen una sola plataforma de streaming
• Mujeres que consumen más de una plataforma de streaming
• Hombres que consumen más de una plataforma de streaming

De esta forma, es más sencillo dividir a la población en integrantes que compartan determinadas características.

Muestreo por cuotas

Este tipo también es conocido como muestreo accidental. Se basa en un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más representativos o adecuados para los fines de determinada investigación. Tiene semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene su carácter aleatorio.

Un ejemplo de este tipo de muestreo podría ser cuando una compañía quiere efectuar un sondeo de opinión sobre uno de sus productos. Así, sabe que el 30% de sus clientes tiene entre 18 y 25 años, el 40% tiene entre 25 y 45 años, y el resto (30%) tiene más de 45 años.

Entonces, al momento de seleccionar la muestra estadística, que incluirá, por ejemplo, a mil entrevistados, se tendrá 300 jóvenes de entre 18 y 25 años (el 30% de 1.000), 400 adultos de entre 25 y 45 años, y otras 300 personas mayores a 45 años.

Ventajas y limitantes del muestreo probabilístico

Utilizar el muestreo probabilístico tiene diversas ventajas, las principales son:

• Es rentable respecto al tiempo y costo invertido
• Es fácil y simple, pues no implica un proceso complicado, por lo cual ahorra tiempo.
• No es técnico, no requiere ningún conocimiento técnico, por lo cual es sencillo de llevar a cabo.
• No hay sesgos o errores sistemáticos, puesto que garantiza que todos los participantes tengan las mismas posibilidades de ser seleccionados para la investigación y que los datos recogidos reflejen a toda la población.

Respecto a las limitaciones del muestreo probabilístico:

• Existe la posibilidad de tener malos ejemplares al momento de seleccionar las muestras del estudio.
• Requiere una lista completa de la población, siendo una de las principales dificultades de utilizar el muestreo probabilítico.
• Los errores de muestreo pueden producirse en cualquier parte del proceso y existe la posibilidad de que sean significativos.

Como ya se estudió, existen diferentes tipos de muestreo probabilístico, por lo cual es importante saber cuál es el adecuado para la investigación a realizar.