Muestreo

El muestreo, en otras palabras, es el procedimiento mediante el cual se toman a ciertos individuos que pertenecen a una población que está siendo sujeto de un análisis.

El muestreo es necesario por el hecho de que las poblaciones pueden ser demasiado grandes y no es factible (económica y materialmente hablando) tomar datos de todos los individuos.

El objetivo es que la muestra sea representativa. Es decir, que sus indicadores como la media de edad, el ingreso promedio, el porcentaje de hombres y de mujeres, entre otros, sea el mismo, o muy similar al de la población.

Los tipos de muestreo pueden distinguirse en función de distintos criterios. Así, según la técnica para seleccionar el subgrupo, se pueden diferenciar los siguientes:

Las observaciones son seleccionadas en base a la aleatoriedad, es decir, al azar. En esta categoría podemos encontrar:

• Muestreo aleatorio simple: Todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos como parte de la muestra. Tiene ventajas, como el hecho de que es fácil de llevar a cabo a través de sistemas informáticos. Sin embargo, se requiere el listado completo de toda la población y, si la muestra es muy pequeña, la selección podría no ser representativa.
• Sistemático: Se elige una observación al azar y, para seleccionar el resto de la muestra, se utilizan intervalos numéricos regulares. Es decir, supongamos que tengo una población de 10.000 y, aleatoriamente, selecciono la observación 600, después de lo cual puedo considerar intervalos de 30 observaciones. En este caso, tomaría las observaciones 600, 630, 660, 690, 720, 750, 780, y así sucesivamente.
• Aleatorio estratificado: Se divide a la población en estratos, que son grupos que comparten características en común y son más homogéneos, inclusive, que la población en su conjunto. Entonces, se selecciona una muestra, ya sea de manera aleatoria o sistemática, dentro de cada estrato. El objetivo es lograr una representatividad de cada estrato.
• Por conglomerados o clústeres: Consiste en crear grupos más pequeños que la población, los cuales reflejen o compartan todas las características de esta. Luego, elegimos alguno de los conglomerados como muestra y lo analizamos de forma detallada.

La selección de la muestra no depende de la probabilidad, sino de la decisión de los investigadores. Podemos distinguir algunas subcategorías:

• Por conveniencia: Consiste en que el investigador captará a los sujetos que estén a su disponibilidad. Por ejemplo, por su proximidad o facilidad de acceso.
• Método opinático o intencional: El investigador utiliza su juicio o criterio para elegir a quienes van a participar como parte de la muestra.
• Casual o accidental: El investigador selecciona sin juicio previo a los individuos que van a formar parte de la muestra. Por ejemplo, esto suele suceder cuando se hacen encuestas en la calle.
• Bola de nieve: Consiste en que, después de encontrar al primer sujeto (o primeros sujetos) de la muestra, el investigador le pide ayuda a él (o ellos) para identificar a otros individuos con esas mismas características. Se trata de una técnica utilizada cuando es difícil localizar a un grupo específico por el manejo de datos sensibles, por ejemplo, emigrantes en situación de ilegalidad.
• Por cuotas: El investigador, tomando en cuenta la composición de la población, y dividiendo por grupos o estratos, hará una selección proporcional de la muestra. Por ejemplo, imaginemos que en la población hay un 40% de personas menores de 25 años, 35% de personas de entre 25 y 50 años, y 25% de individuos con más de 50 años. Entonces, una muestra de 4.000 personas tendría 1.600 sujetos menores de 25 años, 1.400 de entre 25 y 50 años, y 1.000 adultos mayores de 50 años o más. Cabe señalar que los individuos que cubrirán cada cuota serán seleccionados por algún método no probabilístico, es decir, cualquiera de las técnicas explicadas líneas arriba.

Asimismo, conviene señalar que el muestreo puede ser simple, si se hace una sola vez; doble, cuando se capturan dos muestras (puede utilizarse la segunda si la primera no arroja resultados definitivos); o múltiple (es similar a la doble, pero con más de dos muestras).