El muestreo no probabilístico (a veces muestreo no probabilístico) es una rama de la selección de muestras que utiliza formas no aleatorias para seleccionar a un grupo de personas para que participen en la investigación.
A diferencia del muestreo probabilístico y sus métodos, el muestreo no probabilístico no se centra en representar con exactitud a todos los miembros de una población grande dentro de un grupo de muestra más pequeño de participantes. En consecuencia, no todos los miembros de la población tienen las mismas posibilidades de participar en el estudio.
De hecho, algunas investigaciones ofrecerían mejores resultados si se utilizara un muestreo no probabilístico. Por ejemplo, si se intenta acceder a grupos sociales de difícil acceso que no suelen ser visibles, una muestra representativa no produciría candidatos adecuados.
En su lugar, puede optar por seleccionar una muestra basándose en sus propias razones, como el juicio subjetivo, la mera conveniencia, los voluntarios o, en el ejemplo anterior, las referencias de miembros ocultos de la sociedad dispuestos a hablar.
¿Cuándo se utiliza el muestreo no probabilístico?
El muestreo no probabilístico se suele utilizar cuando el acceso a una población completa es limitado o no es necesario, así como en los siguientes casos:
- Es posible que quiera obtener las opiniones de sólo un nicho o conjunto de personas específicas, en función de su ubicación o características. Para asegurarse de que hay muchos datos sobre las opiniones de estas personas concretas, tendría sentido contar con una muestra llena de personas que cumplan los criterios.
- Si hay un mercado objetivo en el que se quiere entrar, puede valer la pena hacer una pequeña investigación piloto o exploratoria para ver si es factible lanzar nuevos productos y servicios.
- Si el dinero y el tiempo son limitados, el muestreo no probabilístico le permite encontrar candidatos de muestra sin invertir muchos recursos.
- En los casos en los que los miembros no están representados tradicionalmente en las grandes poblaciones o pasan desapercibidos, como los subgrupos de extrema izquierda y derecha, es necesario abordar estos temas de forma diferente.
¿Cuál es la diferencia entre el muestreo no probabilístico y el probabilístico?
Al azar frente a la elección deliberada
El muestreo probabilístico, también conocido como muestreo aleatorio, utiliza la aleatorización en lugar de una elección deliberada para seleccionar una muestra. Esta muestra representativa permite realizar pruebas estadísticas, en las que los resultados pueden aplicarse a la población en general.
¿Qué pasa con el muestreo no probabilístico?
Por otro lado, las técnicas de muestreo no probabilístico eligen elementos o individuos para la muestra basándose en sus objetivos, conocimientos o experiencia. Esto elimina la posibilidad de que los usuarios sean elegidos al azar, pero no ofrece los mismos beneficios de eliminación de sesgos que el muestreo probabilístico.
Asimismo, el muestreo probabilístico es más probable que el apilado
Con el muestreo probabilístico, hay una posibilidad igual y justa de que cada miembro de la población sea elegido para formar parte de la muestra más pequeña.
¿Qué pasa con el muestreo no probabilístico?
Por el contrario, en el muestreo no probabilístico, los participantes no tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados. En cambio, los participantes que poseen características deseables que cumplen con sus requisitos tienen más probabilidades de ser seleccionados.
Conocimiento total de la población vs. conocimiento variable de la población
Las técnicas de muestreo probabilístico requieren saber quién es cada miembro de la población total para poder elegir un tamaño de muestra representativo. La población actúa como marco de muestreo; sin ella, crear una muestra verdaderamente aleatoria puede ser difícil.
¿Qué pasa con el método de muestreo no probabilístico?
Una muestra no probabilística no necesita conocer a cada miembro de la población antes del muestreo. En algunos métodos de muestreo probabilístico, la muestra crece por sí sola (bola de nieve) y los participantes de la muestra pueden proceder de un entorno o lugar (conveniencia), independientemente de la población total.
Objetividad frente a profundidad
El muestreo probabilístico pretende ser objetivo en su método de selección de la muestra; intenta eliminar el sesgo mediante la aleatorización de la selección y su representatividad. Junto con los datos cualitativos, es más probable que se obtengan datos cuantificables que puedan ser escalados para hacer modelos.
¿Qué pasa con el muestreo no probabilístico?
El muestreo no probabilístico es lo contrario, aunque pretende profundizar en un área, sin tener en cuenta a la población en general. El nivel de detalle de los datos cualitativos será mayor, aunque cualquier dato cuantitativo se limita a los límites de ese grupo específico y es difícil de escalar a otras personas de la población objetivo.
Muestra más rápida y muestra más difícil
El muestreo probabilístico requiere que se seleccione una cuota de muestra proporcional de personas representativas pero diversas antes de comenzar la investigación. Esto puede ser difícil de hacer cuando las tasas de respuesta son bajas o no hay incentivos para participar.
¿Qué pasa con el muestreo no probabilístico?
El muestreo no probabilístico evita este problema. Como la muestra sólo tiene que tener el número de personas adecuado antes de comenzar la investigación, los métodos de búsqueda de participantes pueden ser más creativos y variados.
Además, como los candidatos ideales tendrán rasgos similares, una vez que entiendas de dónde atraerlos, podrás repetir el proceso hasta tener el tamaño de muestra que necesitas.
Ventajas del muestreo no probabilístico
- Esta rama puede utilizarse cuando no se conoce un marco de muestreo (detalles completos de toda la población objetivo).
- Proporciona descripciones detalladas sobre la muestra en cuestión, lo que significa que si su investigación está interesada en las conclusiones cualitativas, el muestreo no probabilístico puede proporcionarle más información.
- Es rápido y barato de realizar. Sólo tiene que invertir una pequeña cantidad de tiempo para reunir un tamaño de muestra que considere adecuado antes de comenzar su investigación.
- Se trata de un muestreo no probabilístico.
- No está sujeto a tasas de respuesta bajas, un problema común para las técnicas de muestreo probabilístico.
- Puede ser un punto de partida rápido para investigar o explorar si existe un problema entre un grupo de público específico o un mercado objetivo, lo que lleva a una mayor inversión o a más oportunidades de investigación.
- La capacidad de conectar con grupos infrarrepresentados, ocultos o extremos lo hace atractivo para los investigadores interesados en comprender puntos de vista de nicho.
- En un mundo en línea, el muestreo no probabilístico se vuelve aún más fácil de realizar, ya que la capacidad de conectar con los miembros de la muestra objetivo es más rápida y no está limitada por la geografía física.
- Usted y sus investigadores pueden reaccionar en tiempo real, lo que significa que el análisis y la investigación de los acontecimientos mundiales pueden producirse más rápidamente.
Desventajas del muestreo no probabilístico
- La mayor desventaja sería la presencia de un sesgo de muestreo, ya que el método de selección de la muestra da una ventaja injusta a ciertos miembros de una población.
- Los resultados del muestreo no probabilístico no son fáciles de ampliar y utilizar para hacer generalizaciones sobre una población más amplia.
- En algunos métodos, como el muestreo voluntario o el de conveniencia, las muestras pueden llenarse con personas que tienen más probabilidades de acceder a formar parte de la investigación porque tienen puntos de vista fuertes que quieren compartir. Esto puede sesgar la validez de los resultados.
- Al elegir deliberadamente los criterios de selección que se utilizarán para evaluar la idoneidad de los participantes de una muestra, esto puede dar lugar a un sesgo de investigación o de selección. Sus puntos de vista y opiniones podrían influir en la muestra, lo que, a su vez, repercute en los resultados de la investigación.
- La muestra puede estar sujeta a la influencia de los participantes.
- La muestra puede estar sujeta a controles previos u otros obstáculos que dificulten la entrada de algunos participantes seleccionados en la propia muestra. Esto añade capas complicadas que podrían excluir a los candidatos idóneos de acabar en la muestra.
- Por lo tanto, la muestra no puede ser utilizada por los participantes.
- Como no hay forma de medir los límites de una población relevante para la investigación, el tamaño de la muestra tampoco está claro. Puede descubrir que necesita más o menos participantes en una fase posterior, lo que podría suponer una pérdida de tiempo y dinero.
Tipos de muestreo no probabilístico
Existen cuatro tipos de técnicas de muestreo no probabilístico: de conveniencia, de cuotas, de bola de nieve y intencional – cada uno de estos métodos de muestreo tiene luego sus propios subtipos que proporcionan diferentes métodos de análisis:
1. Muestreo de conveniencia (también llamado muestreo fortuito, de agarre, de oportunidad o accidental)
El muestreo de conveniencia es un tipo de muestreo no probabilístico común en el que se elige a los participantes para una muestra, basándose en su conveniencia y disponibilidad.
Se puede ver que este tipo se utiliza en lugares públicos, como centros comerciales o campus escolares, donde es fácil conocer y seleccionar a las personas que «pasan» en función de las características y criterios que se consideren importantes.
Es una forma barata y rápida de reunir a las personas en una muestra y realizar una encuesta para recopilar datos. Por ello, suele utilizarse para realizar encuestas rápidas de opinión de los usuarios o pruebas piloto.
Las muestras de conveniencia también tienen dos subtipos:
Muestreo consecutivo (también conocido como muestreo enumerativo total)
El muestreo consecutivo es el proceso de hacer la investigación con los miembros de la muestra que cumplen los criterios de inclusión y están convenientemente disponibles. Se realiza una investigación tras otra hasta llegar a un resultado concluyente. Las muestras se eligen en función de la disponibilidad y cada resultado se analiza antes de pasar a la siguiente muestra o tema.
Autoselección (también conocida como muestreo de voluntarios)
La técnica de muestreo de autoselección utiliza voluntarios para completar el tamaño de la muestra hasta alcanzar una cantidad determinada.
Esto requiere menos trabajo para contactar con la gente, ya que los voluntarios se inscriben y optan por formar parte de la investigación si cumplen los criterios deseados. La información obtenida se basará probablemente en las opiniones que estos voluntarios quieren compartir. Un ejemplo es el de los candidatos a la investigación médica que optan por participar en los estudios médicos porque se ajustan a los criterios del estudio de investigación y quieren participar por razones de salud.
2. Muestreo por cuotas (también conocido como muestreo por dimensiones)
El muestreo por cuotas es una técnica de muestreo no probabilístico similar al muestreo estratificado. En este método, la población se divide en segmentos (estratos) y hay que completar una cuota basada en las personas que coinciden con las características de cada estrato.
Hay dos tipos de muestreo por cuotas:
- El muestreo por cuotas proporcional da números proporcionales que representan segmentos de la población más amplia. Para ello, debe conocerse el marco de la población.
- El muestreo por cuotas no proporcional utiliza un estrato para dividir la población.
- El muestreo de cuotas no proporcional utiliza estratos para dividir a toda una población, aunque sólo se decide el tamaño mínimo de la muestra por estrato.
Sin embargo, las técnicas de muestreo por cuotas difieren del muestreo probabilístico, ya que no hay un compromiso por su parte de dar una oportunidad igual a los participantes que se seleccionen para la muestra. En su lugar, se sigue buscando hasta que se haya alcanzado el número en el estrato.
En general, el muestreo por cuotas es consciente de las divisiones de una población, pero sigue dando una visión profunda de cada estrato.
3. Muestreo de bola de nieve (también conocido como muestreo de referencia, impulsado por el encuestado, de referencia en cadena o multietapa)
El muestreo de bola de nieve es un tipo de muestreo no probabilístico que imita un sistema piramidal en su patrón de selección. Se eligen los primeros participantes de la muestra, que luego pasan a reclutar más participantes de la muestra hasta que se haya alcanzado el tamaño de la misma. Este patrón continuo puede describirse perfectamente mediante una bola de nieve que rueda cuesta abajo: aumenta de tamaño a medida que recoge más nieve (en este caso, participantes).
Este tipo de muestreo es útil para entrar en contacto con comunidades de personas de difícil acceso, como trabajadores del sexo, personas sin hogar o adolescentes. Un ejemplo de muestra de bola de nieve es la captación de miembros de la muestra a través de los canales de las redes sociales, que luego promueven tu trabajo entre los miembros de su red.
Con este modelo, usted confía en quiénes son los miembros de su muestra inicial para cumplir con su tamaño de muestra ideal. Esto puede ser rápido cuando la cadena de miembros se desarrolla más allá de los primeros niveles. Sin embargo, depende de que los primeros miembros refieran el trabajo de investigación a otros.
4. Muestreo intencional (también conocido como muestreo de juicio, selectivo o subjetivo)
El muestreo intencional es un tipo de muestreo no probabilístico en el que se toma una decisión consciente sobre lo que debe incluir la muestra y se elige a los participantes en consecuencia. De esta manera, usted utiliza su comprensión del propósito de la investigación y su conocimiento de la población para juzgar lo que la muestra debe incluir para satisfacer los objetivos de la investigación.
Debe validar si un posible miembro de la muestra se ajusta a los criterios que busca, aunque si se confirma, el participante puede añadirse a la muestra. Este tipo de método de selección de la muestra plantea evidentes problemas de sesgo, aunque tiene toda la libertad para crear la muestra que se ajuste a las necesidades de su investigación.
Sin embargo, su credibilidad está en juego; incluso el más pequeño de los errores puede dar lugar a datos incorrectos. Sin embargo, al tratarse de una forma rápida y sencilla de obtener una muestra, puedes rehacerla con bastante facilidad si hay un error.
Existen algunos subtipos:
Muestreo de heterogeneidad (también conocido como muestreo de variación máxima o muestreo para la diversidad)
En él se intenta representar la mayor variedad de puntos de vista y opiniones sobre el tema objetivo de la investigación, independientemente de la representación proporcional de la población. Los objetivos principales son:
-
- hacer que los resultados de la investigación sean lo más ricos posible
- considerar un tema desde todas las perspectivas
Como tal, tener un amplio espectro de ideas de los participantes de la muestra es clave.
Muestreo homogéneo (también conocido como muestreo de instancia modal)
Lo opuesto al muestreo de heterogeneidad, el muestreo homogéneo tiene como objetivo obtener una muestra de personas que tienen rasgos similares o idénticos. Por ejemplo, pueden compartir las mismas opiniones, creencias, edad, ubicación o empleo. Los rasgos seleccionados son los que le resultan útiles en la investigación.
En lugar de intentar ver un tema desde todos los ángulos, se centra el problema de investigación en un grupo de personas que lo ven de la misma manera y luego se entra en detalles.
Muestreo desviado (también conocido como muestreo extremo)
Aquí se elige la muestra basándose en casos o características de los participantes que son inusuales o especiales de alguna manera, como éxitos destacados o fracasos notables.
Al permitir que un grupo de miembros de la muestra no tradicionales exploren un tema, las percepciones serán únicas e imprevisibles, lo que significa que esto podría ser valioso para «pensar fuera de la caja». Por supuesto, hay que hacer un esfuerzo adicional para encontrar, conectar y gestionar las relaciones con estos miembros de la muestra.
Muestreo de expertos
Cuando los objetivos de la investigación requieren un panel de especialistas que ayuden a entender, discutir y hacer inferencias útiles, el muestreo de expertos podría ser útil. Con el muestreo de expertos, la muestra se elige en función de los conocimientos de los posibles miembros de la muestra en un área determinada. Se utiliza mejor en proyectos de investigación complejos o muy técnicos y cuando la información es incierta o desconocida, aunque puede utilizarse para validar los resultados de otras investigaciones haciendo que un «experto» examine los resultados.
