Estrategias de Muestreo en Investigación: Métodos y Grupos de Control

Método de Muestreo: Conceptos Fundamentales

El método de muestreo es la selección de una fracción de la población objetivo con el propósito de poder sacar conclusiones generales sobre la totalidad de la población.

Técnicas de Muestreo

• Muestra Probabilística: Procedimiento objetivo de selección donde cada miembro de la población tiene una probabilidad conocida (no cero) de ser incluido en la muestra.
• Muestra No Probabilística: Procedimiento subjetivo de selección donde se desconoce la probabilidad de selección para cada miembro de la población.

La muestra probabilística permite medir el error del muestreo aleatorio, mientras que la muestra no probabilística no lo permite.

Tipos de Muestras Probabilísticas

Muestreo Aleatorio Simple

• Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.
• Los elementos de la muestra se seleccionan al azar.
• Existe la posibilidad de obtener una muestra poco representativa (extrema).

Muestreo Aleatorio Estratificado

• La población se divide en estratos exclusivos y exhaustivos (ej. edad, ingresos), y se seleccionan al azar los elementos de la muestra dentro de cada estrato.
• Mayor precisión que el muestreo aleatorio simple o que requieren un menor tamaño de muestra.
• Mayor grado de representatividad.
• Mayor grado de información a priori (tamaño de la población y dentro de cada estrato).

Muestreo por Conglomerados (en grupos)

• La población se divide en grupos o conglomerados exclusivos y exhaustivos, seleccionándose algunos grupos al azar para ser estudiados. Estos se censan.
• Los distintos grupos deben ser tan heterogéneos como la población en las variables de interés.
• Estimaciones menos precisas que el muestreo aleatorio simple o que requieren un mayor tamaño muestral.

Muestreo Polietápico (por clusters)

• Selección de los elementos muestrales mediante varias etapas de selección aleatoria.
• Es difícil calcular el error muestral.
• Estimaciones menos precisas que el muestreo aleatorio simple o que requieren un mayor tamaño muestral.
• Aunque es el menos preciso, es el más utilizado en la práctica, sobre todo en estudios con poblaciones amplias de las que se tiene poca información actualizada.

Cálculo del Tamaño de la Muestra en Muestreo Aleatorio Simple

Constituye un sencillo marco de referencia general.

Precisión: El muestreo polietápico puede ser menos preciso.

Fórmulas para el Tamaño de la Muestra:

• Para estimación de medias: n = (Z² * σ²) / e²
• Para estimación de proporciones: n = (p * q * Z²) / e²

Factor de Corrección para Muestras Finitas: n₀ = n / (1 + n/N) (donde N es el tamaño de la población)

Tipos de Muestras No Probabilísticas

Muestreo por Conveniencia

Consiste en elegir a los encuestados más adecuados para realizar la investigación, buscando criterios de economía, rapidez y fiabilidad.

Muestreo Crítico (o por Juicio)

Se utilizan muestras pequeñas que el entrevistador selecciona según su juicio, por ser las más adecuadas para lograr sus objetivos de investigación.

Muestreo por Cuotas

Consiste en seleccionar un número de personas en cada una de las categorías. Se utilizan variables de representatividad.

Muestreo Bola de Nieve

• Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente.
• Se emplea en estudios con poblaciones "marginales" o de difícil acceso, en las que es muy difícil seleccionar a los entrevistados.

¿Qué es un Grupo de Control y Para Qué Sirve?

Ejemplo Práctico

Dentro de los estudios causales de mercado y del diseño experimental, nos encontramos con dos grupos: el experimental y el de control.

El grupo de control en un diseño experimental sirve para eliminar del experimento los factores externos que influyen en los resultados. Al grupo de control, al contrario que al experimental, no se le introduce ningún tratamiento. De este modo, la diferencia en las observaciones de antes y después del grupo de control se debe únicamente a factores externos.

Para ilustrarlo, se seleccionan dos grupos de personas que deben ser similares. Ambos grupos, uno experimental y otro de control, serán medidos antes (por ejemplo, se les pregunta qué marca de cerveza comprarían). Después, se les volverá a realizar la misma pregunta. Entre estas dos mediciones, se aplica el tratamiento (por ejemplo, la visualización de un spot publicitario) que solo se introduce en el grupo experimental.

Al cabo de un tiempo, se les vuelve a preguntar y se comparan los resultados. Las diferencias observadas en el grupo de control, que no han visto el spot, se atribuyen a factores externos. Para determinar la verdadera eficacia del experimento (en este caso, el spot), a las diferencias observadas en el grupo experimental se le restan las del grupo de control, eliminando así la influencia de los factores externos.

Representación del Diseño Experimental:

Grupo Experimental: O1 — X — O2

Grupo de Control: O3 ——— O4

Donde:

• O1, O3: Observaciones o mediciones antes del tratamiento.
• O2, O4: Observaciones o mediciones después del tratamiento.
• X: Aplicación del tratamiento experimental.