Tipos de muestreo: qué son y cuáles existen

Cada vez que se realiza una investigación, bien sea en el área de la física, la psicología, la informática o la biología, con frecuencia no es viable estudiar a toda la población. Para esos casos, los investigadores eligen la opción de seleccionar una muestra que les permita recopilar datos y llegar a conclusiones que puedan extrapolarse a la población. En el propósito de escoger esa muestra pueden utilizarse distintas técnicas de muestreo, de las que dependerá, en buena medida, la representatividad y la extensión de la investigación.

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¿Qué tipos de muestreo existen?

Se le llama muestreo al proceso que permite seleccionar un subconjunto representativo de una población para estudiar y obtener conclusiones que se puedan generalizar o extrapolar a toda una población. Es un momento clave de la investigación, ya que permite ahorrar recursos y tiempo.

Existen diferentes tipos de muestreo, y se dividen principalmente en dos categorías: probabilístico y no probabilístico.

Tipos de muestreo probabilístico

En estos tipos de muestreo se aplican técnicas para que cada individuo tenga la misma probabilidad de ser seleccionado y formar parte de la muestra. Gracias a esto, se trata de un enfoque más riguroso y fiable, desde el punto de vista metodológico, en tanto que elimina cualquier tipo de sesgo.

• Simple. Suele aplicarse en poblaciones pequeñas y homogéneas, dado que hay que asignar un número a cada individuo. Después de esto se genera un conjunto de números aleatorios y se selecciona a los individuos a los que se les asignaron esos números. Ejemplo: sacar nombres de un sobre al azar.
• Sistemático. En este muestreo los individuos de la población se colocan en una lista de la que se elige el primer elemento de forma aleatoria, y los siguientes de manera periódica cada X elementos de la lista. Ejemplo: seleccionar cada 5ta persona de una lista.
• Estratificado. Se basa en agrupar a los individuos de la población según las características que más les interesan a los investigadores. Acto seguido, se seleccionan de forma aleatoria y proporcional los elementos de cada uno de los estratos. Ejemplo: hombres y mujeres, por edades o regiones.
• Conglomerados. Es utilizado cuando no es posible elaborar una lista de los elementos que forman la población, pese a que estos ya están agrupados en subpoblaciones. Para este caso, en lugar de seleccionar de forma directa los individuos de la muestra, algunos de los conglomerados se eligen de manera aleatoria. Ejemplo: seleccionar escuelas completas, en lugar de estudiantes individuales.

Tipos de muestreo no probabilístico

Este es un tipo de muestreo en el que no todos los individuos cuentan con las mismas probabilidades de formar parte de la muestra, lo que conlleva a que su nivel de representatividad sea menor y, por lo mismo, se considera menos fiable que el muestreo probabilístico. Sin embargo, es un muestreo muy útil en las primeras etapas de las investigaciones o también en los casos en los que hay una imposibilidad de aplicar técnicas de muestreo aleatorias.

• Intencional. Los investigadores eligen de forma deliberada los individuos que van a formar parte de la muestra basándose en determinadas características que son esenciales para el estudio, mientras excluyen al resto. Ejemplo: escoger a personas que son expertas en un tema.
• Cuotas. Parten de características que son predeterminadas y a partir de las que eligen a los elementos que van a conformar la muestra. El propósito es que esas características se distribuyan de igual manera en la muestra y en la población objeto de estudio. Ejemplo: elegir 5 niños y 5 niñas.
• Bola de nieve. Utilizado cuando los miembros de una población son de difícil localización, de tal manera que el investigador les pide a los individuos incluidos en la muestra que proporcionen los datos de contacto de otras personas, que se irán sumando hasta alcanzar el tamaño muestral deseado. Ejemplo: grupo de adolescentes que trabajan.
• Conveniencia. En este tipo de muestreo se incluye a los sujetos disponibles, de forma tal que el investigador no tiene la posibilidad de garantizar la representatividad de la muestra, lo que devuelve en que se suele aplicar en las fases iniciales de las investigaciones. Ejemplo: encuestar a personas dentro de un hospital.

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