El muestreo puede explicarse como un principio específico utilizado para seleccionar a los miembros de la población que se incluirán en el estudio. Se ha señalado acertadamente que «debido a que muchas poblaciones de interés son demasiado grandes para trabajar directamente con ellas, se han ideado técnicas de muestreo estadístico para obtener muestras tomadas de poblaciones más grandes»[1].
En otras palabras, debido al gran tamaño de la población objetivo, los investigadores no tienen otra opción que estudiar el número de casos de elementos dentro de la población para representar a la población y llegar a conclusiones sobre la población (ver Figura 1 abajo).
Figura 1. Población, muestra y casos individuales[2]
Brown (2006) resume las ventajas del muestreo en los siguientes puntos[3]:
a) Hace que la investigación de cualquier tipo y tamaño sea manejable;
b) Ahorra significativamente los costes de la investigación;
c) Da como resultado hallazgos de investigación más precisos;
d) Brinda la oportunidad de procesar la información de una manera más eficiente;
e) Acelera la velocidad de la recolección de datos primarios.
Contenido
El proceso de muestreo en la recolección de datos primarios
El proceso de muestreo en la recolección de datos primarios implica las siguientes etapas:
1. Definición de la población objetivo.
La población objetivo representa un segmento específico dentro de la población en general que se encuentra en la mejor posición para servir como fuente primaria de datos para la investigación. Por ejemplo, para una tesis titulada «Impacto de los sitios de redes sociales en las prácticas de gestión del tiempo entre estudiantes universitarios en el Reino Unido», la población objetivo consistiría en individuos que residen en el Reino Unido.
2. Elección del marco de muestreo.
El marco de muestreo puede explicarse como una lista de personas dentro de la población objetivo que pueden contribuir a la investigación. Para una tesis de muestra mencionada anteriormente, el marco sería una lista extensa de estudiantes universitarios del Reino Unido.
3. Determinación del tamaño de la muestra.
Este es el número de personas del marco de muestreo que participarán en el proceso de recolección de datos primarios. Las siguientes observaciones deben tenerse en cuenta al determinar el tamaño de la muestra:
a) La magnitud del error de muestreo puede reducirse aumentando el tamaño de la muestra.
b) Los requisitos de tamaño de la muestra son mayores en los estudios basados en encuestas que en los estudios experimentales.
c) En el caso de los cuestionarios enviados por correo, debe preverse un gran tamaño inicial de la muestra, ya que el porcentaje de respuestas puede ser tan bajo como del 20 al 30 por ciento.
d) Los factores más importantes para determinar el tamaño de la muestra incluyen la disponibilidad de los sujetos y los factores de costo.
Por ejemplo, para la misma investigación de «Impact of social networking sites on time management practices amongst university students in the UK», el tamaño de la muestra podría determinarse para incluir a 200 encuestados.
4. Selección de un método de muestreo.
Esto se refiere a un método específico según el cual 200 estudiantes universitarios del Reino Unido serán seleccionados para participar en la investigación mencionada anteriormente.
5. Aplicar en la práctica el método de muestreo elegido.
Tipos de muestreo en la recolección de datos primarios
Los métodos de muestreo se dividen en dos categorías: probabilidad y no probabilidad.
En el muestreo probabilístico, cada miembro de la población tiene una oportunidad conocida de participar en el estudio. Los métodos de muestreo probabilístico incluyen métodos simples, estratificados, sistemáticos, de etapas múltiples y de conglomerados.
En el muestreo sin probabilidad, por otro lado, los miembros del grupo de muestreo se seleccionan de manera no aleatoria, por lo tanto, no todos los miembros de la población tienen la oportunidad de participar en el estudio. Los métodos de muestreo no probabilísticos incluyen métodos de muestreo intencionales, de cuota, de conveniencia y de bola de nieve. La figura 2 que figura a continuación ilustra los métodos de muestreo específicos pertenecientes a cada categoría:
Figure 2. Categorisation of sampling techniques
The following table illustrates brief definitions, advantages and disadvantages of sampling techniques:
| Técnica | Definición/Explicación | Ventajas | Desventajas |
| Aleatorio | Los miembros del grupo de muestra se seleccionan de manera aleatoria | Altamente efectivo si todos los sujetos participan en la recolección de datos. | Alto nivel de error de muestreo cuando el tamaño de la muestra es pequeño |
| Estratificado | Representación de subgrupos o estratos específicos | Representación efectiva de todos los subgruposEstimaciones precisas en casos de homogeneidad o heterogeneidad dentro de los estratos | Se requiere conocimiento de la membresía de los estratosComplejo de aplicar en niveles prácticos. |
| Sistemático | Incluyendo a cada N miembro de la población en el estudio | Tiempo eficiente
Rentable |
Alto sesgo de muestreo si existe periodicidad. |
| Multietapa | Muestreo realizado en varias etapas. | Alto nivel de flexibilidad en varios niveles. | Complejo de realizarImpactado por las limitaciones de los métodos de muestreo agrupados y estratificados |
| Racimo | Los grupos de participantes que representan a la población se identifican como miembros del grupo de muestra | Tiempo eficiente
Rentable |
La información a nivel de grupo debe ser conocidaUsualmente errores de muestreo más altos en comparación con métodos de muestreo alternativos |
| Juicio | Los miembros del grupo de muestra se seleccionan en base al juicio del investigador | Eficiencia de tiempo
Las muestras no son altamente representativas. |
Enfoque no científico Prejuicios personales |
| Cuota | Los miembros del grupo de muestra se seleccionan sobre la base de criterios específicos | Alto nivel de fiabilidad que el muestreo aleatorioGeneralmente rentable |
Alto nivel de subjetividad. Difícil de estimar error de muestreo |
| Conveniencia | Obtención de participantes convenientemente sin ningún tipo de requisitos. | Altos niveles de simplicidad y facilidad.
Utilidad en estudios piloto. |
El nivel más alto de error de muestreo Sesgo de selección |
| Bola de nieve | Los miembros del grupo de muestra nominan miembros adicionales para participar en el estudio | Posibilidad de reclutar población oculta. | Representación excesiva de una red particularRenuencia de los miembros del grupo de muestra para nominar miembros adicionales |
[1] Proctor, T. (2003) «Essentials of Marketing Research», 3ª edición, Prentice Hall.
[2] Fuente: Saunders, M., Lewis, P. & Thornhill, A. (2012) «Research Methods for Business Students» 6ª edición, Pearson Education Limited
[3] Brown, R.B. (2006) «Doing Your Dissertation in Business and Management: La realidad de la investigación y la escritura» Sage Publications
