Muestreo no probabilístico: muestreo por conveniencia

Iniciamos con este post la segunda parte de nuestra serie dedicada a técnicas de muestreo. En esta segunda parte te explicamos las técnicas de muestreo no probabilístico. Empezamos hoy con el muestreo por conveniencia, una de las técnicas más básicas de muestreo.

 

El muestreo por conveniencia

Antes de empezar, un recordatorio: hablamos de muestreo no probabilístico cuando no tenemos acceso a una lista completa de los individuos que forman la población (marco muestral) y, por lo tanto, no conocemos la probabilidad de que cada individuo sea seleccionado para la muestra. La principal consecuencia de esta falta de información es que no podremos generalizar resultados con precisión estadística. Por lo tanto, los conceptos de error muestral e, inversamente, de tamaño de muestra mínimo para acotar el error muestral que te explicábamos aquí, no pueden ser aplicados. Al menos en sentido estricto.

 

Teniendo claro esto, veamos qué el muestreo por conveniencia. Es una técnica comúnmente usada consistente en seleccionar una muestra de la población por el hecho de que sea accesible. Es decir, los individuos empleados en la investigación se seleccionan porque están fácilmente disponibles y porque sabemos que pertenecen a la población de interés, no porque hayan sido seleccionados mediante un criterio estadístico. Esta conveniencia, que se suele traducir en una gran facilidad operativa y en bajos costes de muestreo, tiene como consecuencia la imposibilidad de hacer afirmaciones generales con rigor estadístico sobre la población.

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Por ejemplo, supongamos que queremos conocer la opinión de los estudiantes universitarios chilenos acerca de la política. Una muestra probabilística requeriría acceder a un censo del total de estudiantes de todas las universidades chilenas con el fin de seleccionar al azar un grupo de individuos y encuestarlos. Una muestra por conveniencia podría consistir en dirigirnos a 3 universidades cercanas, simplemente porque están en la población en la que reside el encuestador, y encuestar a unos cuantos individuos que acepten participar al salir de las aulas por la mañana.

 

Las limitaciones de este tipo de muestreo son obvias. En el ejemplo anterior, podría suceder que diferentes tipos de universidades correlacionen con estratos sociales y con opiniones políticas. Es más, si seleccionamos estudiantes de 3 universidades concretas y los encuestamos por la mañana, sus opiniones podrían ser diferentes de las de estudiantes del turno de tarde (que tal vez trabajan al mismo tiempo que estudian).

 

¿Significa lo anterior que los resultados de una muestra por conveniencia son totalmente irrelevantes, que no nos dicen nada de la población? No exactamente. Si tenemos buenas razones para pensar que la selección por conveniencia no va a introducir sesgos respecto al total de la población, los resultados que obtendremos pueden ser una buena imagen del universo estudiado. El problema es que no sabremos exactamente cómo de buena es esa imagen: no se pueden usar herramientas estadísticas como el margen de error y el intervalo de confianza para medir la precisión de los resultados. Los lectores del estudio tendrán que confiar en los criterios de la selección hecha por el investigador.

 

 

Los estudios clínicos

No debemos ver el muestreo por conveniencia como un método inútil. De hecho, es habitual su uso exitoso en muchos ámbitos. Por ejemplo, los estudios clínicos con voluntarios. En dichos estudios, se solicita a personas con ciertas características físicas que acudan voluntariamente para formar parte de algún tipo de investigación o incluso algún tratamiento. El investigador clínico que usa esta técnica está considerando que cualquier individuo que cumpla con una cierta características (por ejemplo, ser diabético) va a ser representativo del universo. O dicho de otra manera, el hecho de que un individuo vea o no vea la solicitud de voluntarios, acceda o no a participar, sea de una región o de otra, etc. no va a afectar a sus resultados en el estudio.

 

A diferencia del ejemplo anterior sobre estudiantes chilenos, en el caso del estudio clínico el uso de un muestreo por conveniencia parece apropiado y no hace pensar que se vayan a producir sesgos en los resultados. La clave está en considerar si la "conveniencia" en la selección realmente va a introducir un sesgo.

 

 

Estudios piloto

Otro uso frecuente de este tipo de muestreo es la realización de un estudio piloto. Una muestra por conveniencia en una fase inicial de un proyecto nos puede dar información sobre tendencias y resultados que vamos a encontrar al usar una muestra probabilística. Esta información podemos usarla para modificar el planteamiento del estudio antes de incurrir en una técnica de muestreo más costosa.

 

 

Ventajas e inconvenientes

Dadas las características de este tipo de muestreo, sus pros y sus contras son evidentes:


  • La principal virtud del muestreo por conveniencia... ¡es su conveniencia! Simple, económico, rápido... Nos puede dar información valiosa en muchas circunstancias, especialmente cuando no existen razones fundamentales que diferencien a los individuos que tengo accesibles de los que forman el total de la población.
  • El principal defecto, la falta de representatividad, la imposibilidad de hacer aseveraciones estadísticas sobre los resultados y el riesgo de incurrir en sesgos debido al criterio de muestreo empleado. En el peor de los casos, una muestra conveniente puede presentar un sesgo sistemático respecto al total de la población, lo que produciría resultados distorsionados.

 

 

Margen de error y nivel de confianza

Es un tema que tratamos en un post anterior. No es correcto usar muestreo por conveniencia y expresar los resultados del estudio indicando un margen de error y un nivel de confianza. Sin embargo, es algo que se suele hacer.

Si optas por calcular ese margen de error, deberías indicar que no corresponde a la muestra empleada, sino a una muestra del tamaño aleatoria simple de ese tamaño. Y, en cualquier caso, siempre que usemos una muestra por conveniencia, deberíamos acompañar los resultados con una descripción de cómo se ha obtenido dicha muestra para que el lector valore qué credibilidad puede dar a los resultados.

 Nueva llamada a la acción

ÍNDICE: Serie Muestreo

 

  1. El muestreo: qué es y por qué funciona

  2. Muestreo probabilístico o no probabilístico

  3. Muestreo probabilístico: muestreo aleatorio simple

  4. Muestreo probabilístico: muestreo estratificado

  5. Muestreo probabilístico: muestreo sistemático

  6. Muestreo probabilistico: muestreo por conglomerados

  7. Muestreo no probabilístico: muestreo por conveniencia

  8. Muestreo no probabilístico: muestreo por cuotas

  9. Muestreo no probabilístico: muestreo por bola de nieve

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