El muestreo por conveniencia es una modalidad de selección de una muestra estadística por la cual el investigador elige aquellos sujetos a los que tiene mayor facilidad de acceso. Esto, por proximidad geográfica o de otra índole.
Es decir, el muestreo por conveniencia consiste en seleccionar para la muestra de un estudio estadístico a aquellos individuos que se encuentran más al alcance. Esto permite que la recolección de datos sea menos costosa e implique menor esfuerzo.
Cabe señalar que el muestreo por conveniencia es un tipo de muestreo no probabilístico, es decir, no todas las personas que forman parte del público objetivo del estudio tienen la misma probabilidad de ser elegidas para formar parte de la muestra.
Antes de continuar, dejaremos en claro algunos conceptos. Primero, el de muestra estadística, que es un subconjunto de datos que pertenece a otro más grande, al que llamamos población. Este último comprende el total de individuos que comparten una característica que se quiere investigar.
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Por ejemplo, la población podrían ser los mexicanos entre 50 y 60 años. En tanto, una muestra serían 2.000 adultos que cumplen con esa característica y que fueron seleccionados en diversas ciudades de México.
Ventajas y desventajas del muestreo por conveniencia
Entre las ventajas del muestreo por conveniencia podemos señalar:
- Es un método económico porque permite ahorrar costos en la recolección de los datos.
- Permite reunir la información necesaria para el estudio en un menor tiempo con relación a otros tipos de muestreo.
- Es útil para el caso de estudios iniciales o pilotos. Así, permite observar tendencias que luego se pueden analizar en un trabajo más profundo o masivo.
Asimismo, entre las desventajas de esta metodología podemos destacar:
- La muestra seleccionada puede alejarse de ser representativa de la población que es objeto de estudio (vale precisar que, en principio, no se espera que la muestra sea representativa, el problema es que se aleje mucho de eso).
- Continuando con el punto anterior, una muestra no representativa podría llevarnos a conclusiones erróneas, es decir, los resultados pueden ser sesgados.
- Ante resultados sesgados, estos no pueden generalizarse a toda la población. Por ende, la validez del estudio es limitada.
Ejemplo
Un estudiante universitario de psicología busca hacer un estudio sobre relaciones entre padres e hijos de 18 a 20 años. Para recopilar los datos que necesita, recurre a los estudiantes de su propia universidad.
El investigador además se contactó con otro centro de estudios cercano, donde pudo conseguir más personas que pudieran formar parte de su muestra.
En este caso, los resultados de la investigación no pueden ser generalizados para todo el país, y quizás ni siquiera para toda la ciudad. Sin embargo, es lo que puede hacer el estudiante con los recursos y el tiempo que posee. Además, su trabajo puede servir como base para otros más amplios y que incluyan a muchos más sujetos en la muestra.
