Muestreo probabilístico y no probabilístico. ¿Qué diferencias hay?

El muestreo probabilístico y el muestreo no probabilístico son términos que se encuentran en cualquier propuesta de estudio de mercado. La calidad del estudio y la fiabilidad de las decisiones que se tomen a partir de él pueden depender del tipo de muestreo escogido. Por eso, hoy te contamos qué tipos de muestreo existenten para que pueda elegir el más adecuado.

Muestreo ¿Qué es?

El muestreo es el proceso de selección de la muestra en un estudio de mercado. Contar con una muestra de calidad, seleccionada mediante un método adecuado, permite extraer conclusiones de la investigación con confianza.

Tipos de muestro. Muestreo probabilístico y no probabilístico

Existen dos tipos principales de muestreo: el muestreo probabilístico y el no probabilístico.

• El muestreo probabilístico es un método de muestreo en el que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para el estudio. Este tipo de muestreo es ideal porque minimiza el riesgo de sesgo y proporciona la máxima representatividad. Sin embargo, puede ser difícil o costoso obtener una muestra aleatoria, lo que lleva rn muchas ocasiones a optar por muestreos no probabilísticos.
• El muestreo no probabilístico es aquél en el que no todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. A diferencia del muestreo probabilístico, este tipo de muestreo no depende únicamente del azar. Los investigadores optan por el muestreo no probabilístico cuando no tienen acceso a toda la población o cuando ofrece ventajas, como una mayor facilidad de acceso o una reducción de costes.

Si bien el muestreo probabilístico es deseable, no hay que tener miedo de utilizar el muestreo no probabilístico cuando existen razones válidas para hacerlo.

Muestreo probabilístico. ¿Qué tipos hay?

Existen varios tipos de muestreos probabilísticos:

• Muestreo probabilístico simple. En este tipo de muestreo, se conoce el tamaño del universo y se puede acceder a todos los individuos. Cada individuo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Es como si todos los posibles participantes en el estudio estuvieran en un bombo de lotería y se seleccionaran algunos al azar. Este tipo de muestreo es teóricamente ideal, pero en la práctica es muy difícil de conseguir cuando se desea trabajar con muestras representativas de la población de un país. Cualquier técnica de recogida de datos incorporará algún tipo de sesgo. Por ejemplo, si se realizan entrevistas personales, no será posible enviar encuestadores a todos los rincones del país para seleccionar a los participantes al azar. Por eso, el trabajo de campo se concentrará en algunas ubicaciones seleccionadas. Del mismo modo, las entrevistas telefónicas tendrán más dificultades para localizar a personas que no puedan responder llamadas durante una parte importante del día, lo que significa que estarán menos representadas en el estudio. Incluso la investigación online, la más usada hoy en día, tendrá más dificultades para llegar a los mayores, que tienen estadísticamente un menor grado de digitalización.
• Muestreo probabilístico sistemático. En este tipo de muestreo, los individuos se ordenan en una lista y se selecciona al azar un primer registro. A continuación, se seleccionan otros individuos cada cierto número de registros. Este método era muy común cuando se realizaban entrevistas en domicilios. Se elegía al azar un lugar para comenzar la selección de individuos y se intentaba acceder a ellos cada cierto número de hogares o números de la calle.
• Muestreo probabilístico estratificado. Implica dividir la población de estudio en grupos mutuamente excluyentes llamados estratos. Por ejemplo, si se desea estudiar las diferencias en la forma de pensar entre dos barrios de Madrid se puede dividir la población en dos estratos, uno para cada barrio. Entonces se define un tamaño muestral suficiente para cada uno, que puede ser proporcional o no, y se utiliza un método de muestreo probabilístico simple o sistemático dentro de cada estrato.

Tipos de muestreo no probabilísticos

Los muestreos no probabilísticos también se usan con frecuencia en investigación de mercados. Estos son algunos de los más comunes:

• Muestreo por conglomerados. Las unidades muestrales no son los individuos en sí mismos, sino grupos de ellos. Por ejemplo, si queremos realizar un estudio personal y creemos que los resultados variarán significativamente entre municipios grandes, medianos y pequeños, enviar entrevistadores a todos los municipios sería económicamente inviable. En cambio, podemos enviar entrevistadores a una muestra de municipios y entrevistar a muestras de personas dentro de cada municipio. Este enfoque nos permite determinar si existen diferencias de opinión o comportamiento entre las personas de diferentes tipos de municipios y extraer conclusiones.
• Muestreo por bola de nieve. Los individuos seleccionados inicialmente sugieren nuevos participantes para el estudio. Este tipo de reclutamiento se utiliza cuando la población de estudio es de difícil acceso. Por ejemplo, en el ámbito B2B, cuando queremos entrevistar a especialistas específicos, o personas con aficiones muy concretas. En estos casos, es probable que las personas seleccionadas inicialmente conozcan a otras con características similares que puedan sugerir, y a veces reciben un pequeño incentivo por hacerlo.
• Muestreo por conveniencia. Este método consiste en seleccionar a personas que muestren su disposición a participar en el estudio. Es común en los ensayos clínicos, donde el investigador puede no tener una idea clara del tamaño o las características de la población de estudio y necesita reclutar voluntarios. Con el creciente uso de la investigación online, este método también se ha extendido a los estudios mediante paneles, en los que las personas se inscriben para participar en estudios.
• Muestreo por cuotas. Es similar al muestreo estratificado, pero sin la aleatoriedad completa dentro de cada estrato. En el muestreo por cuotas, la población se divide en grupos excluyentes, como la edad o la ubicación geográfica. Cada grupo tiene un tamaño poblacional conocido. Luego, se establecen cuotas para la muestra que son proporcionales a los tamaños de los segmentos de la población. Por ejemplo, si se define una cuota por género y se sabe que el 51% de la población es femenina, y se desea obtener una muestra de 500 individuos, una vez que se hayan entrevistado a 255 mujeres, no se aceptarán más, ya que se ha alcanzado la cuota. Si bien el muestreo por cuotas no es probabilistico, si proporciona una buena similitud entre la población de estudio y la muestra.

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