La representatividad de la muestra es clave en el muestreo.
Un muestreo es un procedimiento que se lleva a cabo para tomar muestras que se consideran representativas de las características, la calidad o las condiciones medias de un conjunto mayor. El término también se emplea para nombrar a la elección de una parte pequeña de una población estadística con la finalidad de realizar una inferencia del valor de alguna cualidad del grupo.
El concepto, asimismo, permite hacer referencia a la técnica que se utiliza para concretar este tipo de selección. Es importante tener en cuenta que, para que las propiedades reconocidas en una muestra puedan extrapolarse al todo, es necesario que se cumplan determinados requisitos que permitan reducir el margen de error.
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ResumenSus características
El muestreo se emplea para escoger una parte de una población estadística. Resulta más sencillo estudiar la muestra (es decir, la parte seleccionada) que todo el conjunto; sin embargo, es imprescindible que los datos obtenidos a partir del análisis de la muestra sean representativos de la población en cuestión. De lo contrario, la inferencia no será válida.
En la práctica, generalmente una investigación no puede abarcar a todo el universo de estudio. Por eso se apela al muestreo, cuya finalidad es posibilitar la obtención de información confiable de la población partiendo de solo una muestra. Más allá de los recaudos, la inferencia siempre contempla un margen de error que se mide de acuerdo a las probabilidades.
En definitiva, el muestreo se usa para analizar las características de una población estudiando solamente una parte de ella. Es clave la aptitud de los investigadores para realizar el muestreo correctamente.
Muchos muestreos recurren a la aleatoriedad.
Tipos de muestreo
De acuerdo a cómo se seleccionan las muestras, es posible diferenciar entre varios tipos de muestreo.
El muestreo sistemático implica realizar un listado de los elementos de una población, elegir uno de forma aleatoria y luego continuar la selección de acuerdo a un intervalo sistemático. El muestreo por conglomerados, por su parte, se basa en un grupo de elementos que se toman como unidades de análisis.
El muestreo aleatorio, en tanto, puede desarrollarse de dos maneras. El muestreo aleatorio simple concede idéntica posibilidad de selección a la totalidad de los elementos, mientras que el muestreo aleatorio estratificado (o muestreo estratificado) contempla la confección de estratos antes de la elección.
Cabe destacar que tanto el muestreo sistemático como el muestreo por conglomerados y el muestro aleatorio son modos de muestreo probabilístico.
En un muestreo no probabilístico, por el contrario, la elección de los elementos de la muestra corre por cuenta del investigador, quien hace uso de su subjetividad y prescinde del azar. En esta clase de muestreo aparecen el muestreo por cuotas (la población es dividida en estratos según sus características y luego se toma una muestra representativa y proporcional de cada uno), el muestreo de bola de nieve (se elige un individuo, que luego sugiere a otro individuo y así sucesivamente) y el muestreo intencional (en base a la conveniencia del investigador para llevar a cabo el estudio).
Un muestreo puede surgir de una población finita o una población infinita.
Desarrollo de una investigación
Los investigadores trabajan con una población estadística: elementos que comparten ciertas características y que resultan de interés para un experimento, una prueba o una pesquisa. Al llevar a cabo un análisis estadístico, se obtiene información acerca de la población en cuestión.
Como ya indicamos, cuando la población es muy grande, se recurre al muestreo: un procedimiento o técnica para la selección de un subconjunto. Dicho subconjunto es la muestra, que representa a la totalidad de la población.
Se conoce como fracción de muestreo al vínculo entre el tamaño de muestra y el tamaño de la población. La muestra, por otro lado, se toma del espacio muestral (el conjunto de las posibles muestras que pueden extraerse a través de una cierta técnica de muestreo).
Lo que hace el investigador, en definitiva, es realizar un muestreo de la población que le interesa para luego analizar ese subconjunto. Así, partiendo de lo datos que extrajo de la muestra, puede inferir rasgos o propiedades del conjunto de la población.
Ejemplos de muestreo
Supongamos que una investigación se propone conocer cuántos niños menores de 8 años tienen su propio teléfono móvil (celular) en una cierta ciudad. En dicha localidad hay diez escuelas primarias, cada una con seis cursos a los que asisten pequeños de la edad que interesa para la labor investigativa.
Para el muestreo, se opta por seleccionar al azar cinco niños de cada curso: esto supone que la muestra estadística se compone de 300 niños (hay seis cursos de interés en cada una de las diez escuelas, con lo cual se consideran sesenta cursos; al tomar cinco niños de cada uno, se llega a los 300). A dichos niños se les pregunta si tienen o no teléfono: 60 dicen que «sí», mientras que 240 manifiestan que «no». Por inferencia estadística, se afirma que en la ciudad en cuestión el 20% de los niños menores de 8 años cuentan con su propio teléfono.
Tomemos el caso de una compañía que fabrica un producto X de manera industrial. Para llevar a cabo el control de calidad, selecciona aleatoriamente un artículo de cada diez que produce y lo examina. Ese muestreo le permite analizar las condiciones y las propiedades de un cierto porcentaje de su producción. En este caso, los productos seleccionados constituyen la muestra, mientras que el total de la producción es la población estadística.
Pensemos ahora en un historiador que está investigando sobre los descendientes de pueblos aborígenes en un país. En este marco, logra ubicar a diez descendientes y, ante la falta de registros oficiales o información institucionalizada, les solicita a estos individuos que lo contacten con otros hombres y mujeres que también desciendan de la misma etnia. Esto le permite avanzar con un muestreo de bola de nieve.
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