¿Cuáles son los diferentes métodos de muestreo?

Hay una variedad de diferentes métodos de muestreo utilizados al seleccionar un panel de prueba para la investigación. Esta investigación puede implicar probar una teoría o un producto específico, realizar una encuesta de opinión o cualquier otra investigación que tenga como objetivo abarcar a un grupo en particular en su totalidad. Este grupo se conoce como la población, aunque puede involucrar a cualquier tipo de grupo, no solo a los ciudadanos de un país.

Con una población pequeña, como el personal que trabaja en una oficina en particular, generalmente es posible cuestionar o evaluar a todos los involucrados. Esto se conoce como estudio censal. Con la mayoría de las poblaciones, como "todos en China mayores de 65 años", es imposible cuestionar o evaluar a todos, por lo que se debe seleccionar un grupo de muestra. Las diferentes formas de elegir a estos participantes se conocen como métodos de muestreo.

Los métodos de muestreo encajan en una de dos categorías principales: probabilidad y no probabilidad. En un método de muestreo de probabilidad, todos tienen una probabilidad conocida de ser seleccionados, aunque esta probabilidad puede variar de persona a persona. En un método de muestreo no probabilístico, algunas personas no tienen posibilidades de ser seleccionadas, ya que los participantes son elegidos de secciones específicas de la población. Esto puede ser más conveniente, pero tiene un precio: a diferencia del muestreo probabilístico, el muestreo no probabilístico hace imposible estimar con qué precisión el grupo de muestra representa a toda la población.

La forma más simple de muestreo probabilístico es seleccionar personas al azar de una lista de toda la población. Una variación de este método, el muestreo sistemático, implica elegir personas a intervalos fijos a lo largo de la lista, por ejemplo, cada centésima persona. Ambos métodos de muestreo han fallado ya que el grupo de muestra resultante puede no representar la composición de la población. Por ejemplo, el grupo de muestra puede tener tres niños y siete adultos, lo que claramente no es representativo si la población total es 20% de niños y 80% de adultos.

Esto se puede resolver mediante el muestreo estratificado, en el que la población se divide en grupos particulares que comparten factores comunes y los participantes se seleccionan al azar de estos grupos en las proporciones apropiadas. En el ejemplo anterior, los investigadores seleccionarían al azar a dos personas de una lista de todos los niños y ocho personas de una lista de todos los adultos. Naturalmente, esto puede extenderse para abarcar otros tipos de grupos, como por género, para hacer un grupo de muestra que refleje con mayor precisión a toda la población.

Las formas más simples de muestreo no probabilístico se conocen como muestreo de conveniencia. Los investigadores simplemente eligen a los participantes que son más fáciles de contactar. Claramente, existe un gran riesgo de que esto sea muy poco representativo de la población. Por ejemplo, si los investigadores llaman a las puertas durante el día, será menos probable que obtengan participantes que trabajen a tiempo completo.

El muestreo de cuotas combina el muestreo estratificado y el muestreo de conveniencia y, por lo general, involucra a los investigadores que buscan encontrar participantes para completar las cuotas. En el ejemplo anterior, los investigadores pueden tocar puertas hasta que hayan hablado con un total de dos niños y ocho adultos. Aunque este método significa que el grupo de muestra está en las proporciones correctas, el proceso de selección hace imposible saber qué tan representativo es. En nuestro ejemplo, los ocho adultos podrían estar todos desempleados, lo que los haría no representativos de las opiniones de toda la población en una pregunta sobre los beneficios de la seguridad social. Debido a esto, el muestreo de cuotas se clasifica como un tipo de muestreo no probabilístico.