Tipos de muestreo: qué son, cómo funcionan y cuándo usar cada uno
Cada vez que miro las estadísticas de este modesto blog, siempre observo la misma pauta: el tráfico de visitas cumple de forma precisa el principio de Pareto: el 20% de los posts generan el 80% de las visitas. Y entre este 20% de posts más visitados destacan con mucha diferencia los posts dedicados a cómo calcular el tamaño de una muestra representativa para hacer un estudio de opinión.
Viendo el gran interés que despierta esta cuestión, por esto nos dedicaremos a explicar que es el muestreo, cuáles son las principales técnicas de muestreo y cuando conviene usar una técnica u otra. Esperamos que estos contenidos sean de utilidad, ya sea a estudiantes de investigación, personas con curiosidad en estos temas o profesionales que tengan estos conceptos un poco oxidados.
¿Qué es el muestreo?
El muestreo es el proceso de seleccionar un conjunto de individuos de una población con el fin de estudiarlos y poder caracterizar el total de la población.
La idea es bastante simple. Imagina que queremos saber algo de un universo o población, por ejemplo, qué porcentaje de los habitantes de México fuma habitualmente. Una forma de obtener este dato sería contactar con todos los habitantes de México (122 millones de personas) y preguntarles si fuman. La otra forma sería seleccionar un subconjunto de individuos (por ejemplo, 1.000 personas), preguntarles si fuman y usar esta información como una aproximación de la información buscada. Pues bien, este grupo de 1.000 personas que me permiten conocer mejor cómo se comportan el total de mexicanos es una muestra, y la forma en que los seleccionamos es la técnica de muestreo.
Ampliación semántica: el muestreo es una herramienta clave en estadística inferencial, ya que permite extraer conclusiones sobre una población sin analizarla por completo, optimizando costes, tiempo y recursos.
Conceptos fundamentales del muestreo
En la definición anterior hemos introducido dos términos fundamentales a lo largo de esta serie de posts:
- Universo o población: es el total de individuos que deseo estudiar o caracterizar. En el ejemplo anterior, el universo lo forman los habitantes de México, aunque puede ser más amplio o más específico (por ejemplo, “fumadores de México”).
- Muestra: es el conjunto de individuos del universo que selecciono para estudiarlos, normalmente mediante encuestas u observación.
Ampliación: otros conceptos clave asociados al muestreo son el marco muestral (lista de elementos disponibles), la unidad muestral y el sesgo muestral, que aparece cuando la muestra no representa adecuadamente al universo.
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¿Por qué funciona el muestreo?
Saber qué es el muestreo e introducirlo en las investigaciones es útil gracias a que podemos acompañarlo de un proceso inverso, que llamamos generalización de resultados. Es decir, para conocer un universo lo que hacemos es:
- Extraer una muestra del mismo.
- Medir un dato u opinión.
- Proyectar en el universo el resultado observado en la muestra.
La generalización de resultados añade cierto error al dato que medimos. Por ejemplo, si tomamos una muestra al azar de 1.000 personas de México y el 25% fuma, ese dato es una estimación, no un valor exacto. El azar puede hacer que la proporción real sea ligeramente distinta.
Afortunadamente, este error puede acotarse estadísticamente mediante dos parámetros clave:
- Margen de error: diferencia máxima esperada entre el valor muestral y el valor real.
- Nivel de confianza: grado de certeza de que el valor real esté dentro del margen de error.
Por ejemplo, con una muestra de 471 individuos, el resultado tendrá un margen de error ±5% con un nivel de confianza del 97%.
El tamaño de la muestra
¿Qué tamaño de muestra necesito usar para estudiar cierto universo? Depende del tamaño del universo y del error que esté dispuesto a aceptar. A mayor precisión, mayor tamaño de muestra.
La gran ventaja del muestreo es que, a medida que el universo crece, el tamaño de muestra necesario no crece de forma proporcional. A partir de universos grandes, el tamaño de la muestra tiende a estabilizarse.
Ejemplo ilustrativo (95% confianza, 5% error)
| Universo | Muestra necesaria |
% |
| 10 | 10 | 100% |
| 100 | 80 | 80% |
| 1.000 | 278 | 27,8% |
| 10.000 | 370 | 3,7% |
| 100.000 | 383 | 0,38% |
| 1.000.000 | 384 | 0,038% |
| 10.000.000 | 385 | 0,004% |
| 100.000.000 | 385 | 0,0004% |
Esto explica por qué el muestreo es tan poderoso: permite obtener estimaciones precisas analizando una fracción muy pequeña del total.
Ventajas e inconvenientes del muestreo
Ventajas
- Se estudian menos individuos, reduciendo costes y tiempos.
- La gestión y análisis de datos es mucho más sencilla.
- Permite trabajar con grandes universos de forma eficiente.
Inconvenientes
- Se introduce un error controlado al generalizar resultados.
- Existe riesgo de sesgo, especialmente si la muestra no es aleatoria o está mal diseñada.
Principales tipos de muestreo
Una vez entendido qué es el muestreo, el siguiente paso es conocer los tipos de muestreo más utilizados en investigación.
Tipos de muestreo probabilístico
En estos métodos, todos los individuos tienen una probabilidad conocida de ser seleccionados.
- Muestreo aleatorio simple
- Muestreo sistemático
- Muestreo estratificado
- Muestreo por conglomerados
Tipos de muestreo no probabilístico
Aquí la probabilidad de selección no es conocida y depende del criterio del investigador.
- Muestreo por conveniencia
- Muestreo por cuotas
- Muestreo intencional o por juicio
- Muestreo bola de nieve
Tabla comparativa: tipos de muestreo
|
Tipo de muestreo |
¿Es probabilístico? |
Ventaja principal |
Limitación clave |
|
Aleatorio simple |
Sí |
Máxima neutralidad |
Difícil de aplicar |
|
Sistemático |
Sí |
Fácil y rápido |
Riesgo de patrones |
|
Estratificado |
Sí |
Mayor precisión |
Diseño más complejo |
|
Conglomerados |
Sí |
Menor coste |
Mayor error |
|
Conveniencia |
No |
Muy rápido |
Bajo rigor |
|
Cuotas |
No |
Control de perfiles |
Sesgo potencial |
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En el mundo del muestreo, la precisión y la representatividad de los datos son fundamentales. Por ello, las muestras ad hoc permiten adaptar el diseño muestral a objetivos específicos, garantizando calidad y fiabilidad.
La muestra aleatoria simple: punto de partida
La técnica más simple, y base del resto de técnicas, es el muestreo aleatorio simple. En este método, todos los individuos del universo tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.
En la práctica, su aplicación suele ser compleja en universos grandes o poco controlados. Por ello, surgen otros tipos de muestreo que permiten optimizar precisión o costes, como el muestreo estratificado o sistemático.
Glosario rápido
- Muestreo: proceso de selección de una parte del universo para su estudio.
- Universo o población: conjunto total de individuos.
- Muestra: subconjunto representativo del universo.
- Margen de error: desviación máxima aceptada.
- Nivel de confianza: probabilidad de acierto de la estimación.
- Sesgo muestral: distorsión causada por una mala selección.
Preguntas frecuentes sobre tipos de muestreo
¿Cuál es el mejor tipo de muestreo?
Depende del objetivo del estudio, el presupuesto y el acceso al universo.
¿Siempre es mejor un muestreo probabilístico?
Metodológicamente sí, aunque en estudios exploratorios se usan muestreos no probabilísticos.
¿Qué tipo de muestreo se usa más en investigación de mercado?
El muestreo estratificado y el sistemático son muy comunes por su equilibrio entre rigor y eficiencia.
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