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En las diversas investigaciones científicas, ya sean en áreas como la física, psicología, informática o biología, generalmente no es viable estudiar a toda la población objetivo. En estos casos, los investigadores optan por seleccionar una muestra que les permita recopilar datos para llegar a conclusiones que puedan extrapolarse a la población completa. Para seleccionar esa muestra se emplean distintas técnicas de muestreo, de las cuales dependerá, en gran medida, la representatividad y el alcance de la investigación.
Los profesionales que deciden especializarse con la Maestría en Ciencia de Datos de la Universidad Europea en México se convierten en expertos en el análisis y gestión de datos, a través del dominio de las tecnologías de la ciencia de datos y machine learning, donde las técnicas de muestreo constituyen un área fundamental.
El muestreo es el proceso mediante el cual se selecciona un subconjunto representativo de individuos, objetos o elementos de una población más amplia con el objetivo de estudiar sus características y hacer inferencias sobre el conjunto total. Esta técnica es esencial en la investigación científica, ya que permite obtener resultados confiables sin necesidad de examinar cada elemento de la población.
Una muestra bien seleccionada debe ser representativa de la población de la cual proviene, lo que significa que las características encontradas en la muestra deben reflejar las características de la población completa. La calidad del muestreo influye directamente en la validez y confiabilidad de los resultados obtenidos en cualquier estudio.
Los tipos de muestreo se dividen en dos categorías principales: muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico. Veamos cómo se caracteriza cada uno y cuáles son sus diferencias.
En estos tipos de muestreo lo que se aplican son técnicas para que cada individuo tenga la misma probabilidad de ser seleccionado y de formar parte de la muestra. Gracias a esto y desde el punto de vista metodológico, este es un enfoque más riguroso y fiable, en tanto que elimina cualquier tipo de sesgo.
| Tipo | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
| Simple | Por lo general se aplicar en poblaciones pequeñas y homogéneas, dado que se debe asignar un número a cada individuo. Luego de esto se genera un conjunto de números aleatorios y se selecciona a los individuos a los que se les asignaron dichos números | Sacar nombres al azar |
| Sistemático | En este tipo de muestreo los individuos de la población se disponen en una lista de la que se elige el primer elemento de manera aleatoria y los siguientes de forma periódica, cada X elementos de la lista | Seleccionar cada 7ma persona de una lista |
| Estratificado | Está basado en agrupar a los individuos de la población según las características que les son más interesantes a los investigadores. Después de esto, se seleccionan de forma aleatoria y proporcional los elementos de cada uno de los estratos | Hombres y mujeres, por regiones o edades |
| Conglomerados | Se utiliza cuando no es posible elaborar una lista de los elementos que forman la población, a pesar de que estos ya están agrupados en subpoblaciones. Para este caso, en vez de seleccionar de forma directa los individuos de la muestra, algunos de los conglomerados se eligen aleatoriamente | Seleccionar escuelas completas, en lugar de estudiantes individuales |
En este tipo de muestreo no todos los individuos cuentan con las mismas probabilidades de formar parte de la muestra, lo que lleva a que su nivel de representatividad sea menor y, por lo mismo, se considera menos fiable que el muestreo probabilístico. Se trata de un muestreo muy útil en las primeras etapas de las investigaciones o también en los casos en los que hay una imposibilidad de aplicar técnicas de muestreo aleatorias.
| Tipo | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
| Intencional | Los investigadores eligen deliberadamente a los individuos que van a formar parte de la muestra con base en determinadas características que son esenciales para el estudio, mientras excluyen al resto | Escoger a personas que son expertas en un tema |
| Cuotas | Este tipo de muestreo parte de características que son predeterminadas y a partir de las que eligen los elementos que van a conformar la muestra. El objetivo es que esas características se distribuyan de igual forma en la muestra y en la población objeto de estudio | Elegir 5 niños y 5 niñas |
| Bola de nieve | Es utilizado cuando los miembros de una población son de difícil localización, de tal manera que el investigador les pide a los individuos incluidos en la muestra que les proporcionen los datos de contacto de otras personas, que se irán sumando hasta poder alcanzar el tamaño muestral deseado | Grupo de adolescentes que trabajan |
| Conveniencia | Este es un tipo de muestreo en el que se incluye a los sujetos disponibles, de tal forma que el investigador no tiene la posibilidad de garantizar la representatividad de la muestra, por lo que se suele aplicar en las fases iniciales de las investigaciones | Encuestar a personas dentro de un hospital |
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