Muestreos no probabilísticos  

Por Danelly Salas Ocampo

En una investigación con enfoque cuantitativo cuando llega la hora de definir o seleccionar la muestra con la que se va a trabajar, un aspecto que se debe considerar es si esta será probabilística o no probabilística.

En el presente artículo nos enfocaremos en lo que se comprende por muestra no probabilística, como se caracterizan y el impacto que este tipo de muestra puede tener en una investigación cuantitativa.

Sobre la representatividad

Arbibay (2009) explica:

En cualquier investigación que realicemos, debemos tomar una muestra de sujetos que serán quienes participen de la misma. En general se habla mucho en estos casos acerca de que la muestra que se tome debe ser representativa. Esto es así, ya que este es uno de los aspectos que serían necesarios para asegurar la validez externa de la investigación. (p. 14).

El autor continúa planteando, que para lograr esta representatividad un aspecto que se debe de tomar en cuenta es la manera en que se selecciona a los sujetos que van a formar parte de la muestra. Hay distintas técnicas de muestreo, dependiendo de la técnica que se utilice “podremos tener mayor o menor seguridad, en cuanto a que la muestra sea representativa. Los procedimientos de muestreo los podemos dividir en dos grandes grupos, muestreos probabilísticos (aleatorios) y muestreos no probabilísticos (no aleatorios)” (p. 15).

Muestra no probabilística

Según explica Hernández (2012) “La principal fortaleza del muestreo probabilístico es que el mecanismo de selección permita aplicar la teoría estadística para estudiar las propiedades de los estimadores muestrales de los valores poblacionales” (p. 21). Pero para este autor, esta no es una característica de los muestreos no probabilísticos, ya que “las propiedades de estos muestreos solo pueden ser evaluadas subjetivamente” (p. 21).

Los muestreos no probabilísticos presentan debilidad teórica, sin embargo, hay varias formas de muestreo no probabilístico muy utilizados en la práctica (Hernández, 2012, pp. 21-22):

• Muestreo de conveniencia: Se seleccionan los elementos de la muestra entre los que están más disponibles o que resultan más convenientes para el investigador (menos costo, tiempo, entre otros). Se debe recordar que estas muestras están sujetas al sesgo de selección, por lo que es arriesgado utilizar los resultados para realizar inferencias a las poblaciones de interés.
• Muestreo voluntario: Se presenta, por ejemplo, cuando se da un aviso por medio de los medios de comunicación en donde se solicitan voluntarios para participar en una investigación, o cuando un canal de televisión hace una pregunta a nivel nacional e invita a los televidentes a contestar llamando al número de teléfono que proporcionan. Este tipo de muestreo es más peligroso que el muestreo por conveniencia, ya que puede introducir serios sesgos en los resultados, debido a que cuando las personas se ofrecen como voluntarias pueden tener un interés muy especial en que los resultados sean de un tipo particular o estas personas pueden tener características muy particulares.
• Muestreo de juicio, de experto o intencional: Tal como se su nombre lo indica, la muestra es seleccionado por un experto, es decir, una persona con experiencia y conocimiento de la población de estudio en grado tal que le permitiría obtener una muestra representativa de la población.
• Muestreo de cuota: Este tipo de muestreo tiene muchas variantes, pero su rasgo más característico es que se instruye a los entrevistadores para que obtengan y entrevisten cantidades predeterminadas (cuotas) de personas que reúnen ciertas características demográficas. Combinado las cuotas se trata de conformar una muestra proporcional a la población respecto a las características demográficas elegidas. El muestreo de cuotas se utiliza mucho en encuestas de opinión, de mercado, entre otros; ya que a pesar de las debilidades que presenta su costo por elemento en mucho menor que el del muestreo probabilístico.

 Referencias

Argibay, J. (2009). Muestra en investigación cuantitativa. Subjetividad y Procesos Cognitivos, 13(1),13-29. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=339630252001

Hernández, O. (2012). Estadística Elemental para Ciencias Sociales. (Tercera Edición). San José, Costa Rica: Editorial Universidad de Costa Rica.

Imagen de Hurca en Pixabay