Tipos de Muestreo en Marketing: Ejemplos y Aplicaciones

En la actualidad, tanto las organizaciones públicas como privadas necesitan conocer de manera fiable y eficiente información acerca del comportamiento, las necesidades o las características de una población. Para ello, se hacen imprescindibles las técnicas de muestreo.

Los distintos tipos de muestreo permiten extraer conclusiones sobre un grupo de interés partiendo del análisis de un número de miembros reducido de ese grupo. La sociología o el aseguramiento de la calidad en los procesos de fabricación son exponentes de esta necesidad.

¿En qué consiste el muestreo?

El muestreo es un conjunto de técnicas estadísticas que implican el análisis y la obtención de conclusiones acerca de un determinado tema de un subgrupo o subconjunto pequeño de elementos (muestra) para extrapolarlas o inferirlas a todo el conjunto de elementos de interés (población). Esto supone que las conclusiones obtenidas de la muestra las consideraremos válidas o aceptables para toda la población, es decir, las generalizaremos a todo el conjunto de elementos.

Para que las conclusiones acerca de una población sean fiables y se puedan tomar como válidas, la muestra de elementos a estudiar debe ser lo más representativa posible de la población. Esto significa que los elementos que forman parte de la muestra deben recoger las características esenciales presentes en todo el conjunto de elementos a estudiar, incluyendo sus similitudes y diferencias.

Al ser este un campo capital para el negocio y la actividad de las organizaciones, tanto públicas como privadas, es un tema que se aborda en detalle en programas de formación especializados.

El muestreo es una herramienta imprescindible en el mundo actual, donde las predicciones o el entendimiento acerca de cualquier objeto de estudio (mercado, investigaciones científicas, medio ambiente, opinión, calidad…) son sobre poblaciones generalmente amplias y no es viable el estudio de cada uno de los elementos.

Tipos de Planes de Muestreo

Un plan de muestreo es un esquema basado en el cual se lleva a cabo la investigación. En un plan de muestreo se esbozan los individuos elegidos para representar a la población objetivo considerada a efectos de la investigación. Es crucial verificar que el plan de muestreo es representativo de todo tipo de personas para extraer conclusiones precisas.

El plan de muestreo es una parte esencial de la fase de ejecución en la investigación de mercados: es el primer paso de la ejecución de la investigación de mercados. Los investigadores deciden la unidad de muestreo, el tamaño y el procedimiento al crear un plan de muestreo.

El plan de muestreo consta principalmente de dos tipos de métodos diferentes: uno basado en métodos probabilísticos y otro basado en métodos no probabilísticos.

Pasos de un Plan de Muestreo

Un plan de muestreo ayuda a los investigadores a recopilar datos y obtener resultados más rápidamente, ya que sólo se selecciona a un grupo de individuos para estudiarlos en lugar de a toda la población. Un estudio del plan de muestreo consta de 5 pasos principales:

1. Definición de la muestra - este paso implica identificar los objetivos de la investigación o lo que ésta pretende conseguir. Definir la muestra ayudará al investigador a identificar lo que tiene que buscar en la muestra.
2. Selección de la muestra - tras la definición de la muestra, los investigadores tienen que obtener un marco muestral. El marco muestral proporcionará a los investigadores una lista de la población de la que el investigador elegirá a las personas de la muestra.
3. Determinación del tamaño de la muestra - el tamaño de la muestra es el número de individuos que se tendrán en cuenta al determinar el plan de muestreo. Este paso define el número de individuos que el investigador encuestará.
4. Diseño de la muestra - en este paso, se eligen las muestras de la población. Los investigadores pueden seleccionar a los individuos basándose en métodos probabilísticos o no probabilísticos.
5. Evaluación de la muestra - este paso garantiza que las muestras elegidas son suficientemente representativas de la población y asegura la calidad de la recogida de datos.

Una vez finalizados estos procesos, los investigadores siguen adelante con el resto de la investigación, como sacar conclusiones que sirvan de base para la campaña de marketing.

Muestreo Aleatorio o Probabilístico

Los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos miembros de la muestra a estudiar. Este grupo de técnicas de muestreo son las más fiables y representativas de la población al realizarse la selección de los elementos de la muestra de manera aleatoria.

En el método de muestreo probabilístico, el investigador enumera unos criterios y luego elige a las personas al azar de la población. En este método, todas las personas de la población tienen las mismas posibilidades de ser seleccionadas.

El muestreo probabilístico cuenta con muchas razones teóricas y prácticas por las que se lleva a cabo. Un componente crítico del muestreo probabilístico es la necesidad de crear una muestra representativa de la población. El propósito de la selección aleatoria es la creación de una muestra cuyas unidades son representativas de la población. Cada unidad tiene la misma probabilidad de ser seleccionada con la ayuda de tablas de números aleatorios o un generador de números aleatorios.

El muestreo de probabilidad se considera ideal para la investigación guiada por un paradigma de investigación positivista o post-positivista y un diseño de investigación cuantitativa , así como métodos de investigación cuantitativa.

Las técnicas de muestreo de este tipo son:

• Simple: Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Este método es muy sencillo y es el más utilizado, pero es el menos eficaz en poblaciones muy extensas cuyo tamaño de la muestra es muy grande.
• Sistemático: Se enumeran todos los elementos de la población, luego se elige el primer elemento de la muestra de manera aleatoria y los siguientes de manera periódica. Pueden darse casos en los que en la población haya ciclos o periodicidades y que al utilizar este método haya una elevada homogeneidad en la muestra y que, por lo tanto, esta no sea representativa de la población.
• Estratificado: Se agrupan los elementos de la población en grupos o estratos en función de características esenciales de interés para el estudio a realizar (homogeneidad) y se seleccionan los elementos de la muestra de cada uno de los estratos de manera aleatoria. El número de elementos de la muestra pertenecientes a cada estrato es proporcional al número de elementos de cada uno de ellos con respecto a la población total. Se consigue aumentar la representatividad de la muestra y son más fiables.
• Conglomerados: Las poblaciones están formadas generalmente por determinados grupos o conglomerados, por ejemplo, un ayuntamiento está integrado por pueblos. En estas técnicas, en vez de seleccionar los elementos de la muestra directamente, lo que se escoge son de manera aleatoria algunos de estos grupos o conglomerados.

Los métodos probabilísticos se clasifican a su vez en:

• Muestreo aleatorio simple: como su nombre indica, este tipo de muestreo elige a los individuos al azar de la selección.
• Muestreo por conglomerados - toda la población se divide en grupos o conglomerados. A continuación, los investigadores encuestan a personas de los conglomerados seleccionados.
• Muestreo sistemático - los investigadores seleccionan a los individuos a intervalos regulares; por ejemplo, el investigador seleccionará a una de cada 15 personas de la lista para entrevistarla.
• Muestreo estratificado - los investigadores dividen el grupo en subgrupos más pequeños, llamados estratos, en función de sus características. A continuación, los investigadores eligen a los individuos al azar de los estratos.

Muestreo Estratificado

Otro de los tipos de muestreo probabilístico es el muestreo estratificado, el cual consiste en dividir a la población en grupos, en función de algunas características. En el muestreo estratificado, los grupos se denominan estratos. Estos pueden ser divididos según su ubicación, género, edad, etc. Con el muestreo estratificado, la muestra incluye elementos de cada estrato.

Muestreo por Conglomerados

Es importante tener en cuenta la diferencia entre el muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado. Por ejemplo, se puede iniciar utilizando el muestreo de conglomerados para elegir conglomerados de una población.

Muestreo Sistemático

Este es el último de los tipos de muestreo probabilístico, el cual consiste en crear una lista de cada miembro de la población. De ella se selecciona de forma aleatoria el primer elemento de muestra de los primeros elementos de la lista de población.

Diferencia entre el muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado

En el muestreo por conglomerados, todos los individuos se ponen en grupos diferentes, y se estudia a todas las personas de los grupos seleccionados . En el muestreo estratificado, todos los individuos se ponen en grupos diferentes, y se estudia a algunas personas de todos los grupos.

Los métodos de muestreo probabilístico son más complejos, costosos y requieren más tiempo que los métodos no probabilísticos.

Muestreo No Aleatorio o No Probabilístico

Son técnicas de muestreo donde se eligen determinados criterios que no están basados en la equiprobabilidad para la selección de los elementos de la muestra.

Un método no probabilístico consiste en elegir a las personas al azar, sin ningún criterio definido. Esto significa que no todo el mundo tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado para la encuesta.

Estos métodos de muestreo son menos fiables que los aleatorios o probabilísticos, porque su nivel de representatividad de la población es menor y se utilizan cuando no es posible la realización de los otros debido a restricciones principalmente de coste o cuando se está realizando una exploración inicial y se quiere obtener cierto grado de representatividad.

Las técnicas de muestreo de este tipo son:

• Cuotas: Para seleccionar los elementos de la muestra se fijan una serie de características o condiciones representativas del estudio o análisis a realizar, y se selecciona un determinado número de elementos que las cumplen, llamado tamaño de la muestra. Es necesario conocer a fondo la población objeto del estudio para seleccionar las variables o características adecuadas. Es el método más utilizado en las encuestas de opinión.
• Intencional: Se determinan o eligen intencionadamente los elementos de la muestra o de grupos típicos de la población, ya que se entiende que la muestra será representativa de la población. Implica un gran conocimiento de las características esenciales de la población para la elección. Es la técnica más empleada en las encuestas de intención de voto.
• Cadena: Se seleccionan unos determinados elementos de la población y estos están en contacto o relacionados con otros elementos que se van agregando a la muestra hasta completar su tamaño. Se usan, por ejemplo, en estudios de grupos sesgados o marginales, como relacionados con delincuencia, enfermedades…
• Discrecional: Los elementos son escogidos deliberadamente por el responsable del estudio, ya que son los más adecuados para el objeto de investigación.

Las técnicas no probabilísticas pueden clasificarse a su vez en:

• Muestreo de conveniencia: depende de la facilidad de acceso a una persona de interés.
• Muestreo por criterio - también conocido como muestreo intencionado, incluye la selección de personas con una característica concreta que apoye el ámbito de la investigación.
• Muestreo de bola de nieve: se utiliza cuando se intenta encontrar a personas con rasgos difíciles de rastrear. En estos casos, el investigador encontraría a una o dos personas con los rasgos y luego les pediría que se refirieran a personas con características similares.
• Muestreo por Cuotas - consiste en recoger información de un grupo homogéneo.

Ejemplos de Planes de Muestreo

Los distintos métodos de planes de muestreo ayudan a obtener distintos tipos de datos. El plan de muestreo dependerá de los objetivos y limitaciones de investigación de la empresa.

A continuación se dan algunos ejemplos de empresas que utilizan distintos tipos de planes de muestreo:

• Muestreo aleatorio simple: Un director de distrito quiere evaluar la satisfacción de los empleados de una tienda. Para ello, iría a la tienda, elegiría a unos cuantos empleados al azar y les preguntaría por su satisfacción. Todos los empleados tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados por el jefe de distrito para la encuesta.
• Muestreo por conglomerados: Una reputada escuela privada tiene previsto abrir sus puertas en otra ciudad. Para conocer mejor la ciudad, dividen la población en familias con hijos en edad escolar y personas con ingresos elevados. Estos datos les ayudarán a decidir si merece la pena o no abrir una sucursal en esa ciudad.
• Muestreo sistemático: Un supermercado con muchas sucursales decide reasignar a su personal para mejorar la eficiencia. El director decide que una de cada tres personas, elegida por su número de empleado, será trasladada a una ubicación diferente.
• Muestreo estratificado: Una startup de investigación intenta comprender los patrones de sueño de las personas en función de los distintos grupos de edad. Por lo tanto, toda la unidad de muestreo se divide en diferentes grupos de edad (o estratos), como 0-3 meses, 4-12 meses, 1-2 años, 3-5 años, 6-12 años, etc. Se estudian algunas personas de todos los grupos.
• Muestreo de conveniencia: Una ONG intenta que la gente se apunte a un programa de "limpieza de calles" como parte de la campaña del Día de la Tierra. Se han apostado en las aceras de una concurrida calle comercial, y se acercan a la gente que pasa a su lado para intentar que se apunten al programa.
• Muestreo sentencioso: Una empresa inmobiliaria está intentando determinar cómo afecta a la gente la subida del precio de los alquileres. Para encontrar la respuesta a esta pregunta, sólo tendrían que tener en cuenta a las personas que viven en casas alquiladas, lo que significa que las personas propietarias de una vivienda quedarían excluidas de esta encuesta.
• Muestreo de bola de nieve: Una empresa farmacéutica está intentando conseguir una lista de pacientes con leucemia. Como la empresa no puede ir a los hospitales a pedir información a los pacientes, primero encontrarían a un par de pacientes con la enfermedad y luego les pedirían que les remitieran a pacientes con la misma enfermedad.
• Muestreo por cuotas: Los reclutadores que quieran contratar a empleados con un título de una escuela determinada los agruparán en un subgrupo aparte. Este tipo de selección se denomina selección por cuotas.

El Muestreo Estratificado en Detalle

Una de ellas, es el muestreo estratificado, el cual nos permite trabajar con grupos homogéneos para así obtener información más precisa.

¿Qué es una muestra estratificada y cómo hacerlo?

Cuando hablamos de muestra estratificada, nos referimos a aquella que se obtiene a partir de la división de la muestra en diversos estratos de la población, entre los que se seleccionan luego los individuos a entrevistar, lo que hace que gane mayor representatividad que si utilizaremos otras estrategias de muestreo.

Para obtener una muestra mediante este método, lo primero que tenemos que hacer es dividir una población en grupos internamente homogéneos (a partir de una o más variables predeterminadas), a los cuales llamaremos estratos. Una vez hayamos efectuado esta primera división, tendremos que seleccionar una muestra aleatoria de cada estrato mediante algún criterio predefinido (por ejemplo, en proporción a su tamaño relativo en la población, en función de la variabilidad interna de cada grupo, si la conocemos a priori, etc.)

De este modo, si se quiere realizar un estudio sobre la opinión de la población acerca de la calidad de un producto, se podría usar el muestreo estratificado para dividir la población en grupos basados en la edad, el género y la ubicación geográfica, por ejemplo (tampoco conviene que utilicemos más de tres o cuatro variables para hacer esa segmentación previa). Luego tendríamos que seleccionar una muestra aleatoria dentro de cada grupo para garantizar que la muestra sea representativa de la población en su conjunto.

Tipos de muestreo estratificado

Al igual que ocurre con otras técnicas de muestreo, dentro del estratificado podemos encontrar distintos tipos que vamos a conocer con mayor detalle a continuación.

• Muestreo estratificado con afijación proporcional: Este tipo de muestreo se utiliza cuando el tamaño de cada estrato se considera adecuado que sea proporcional a su tamaño en la población total.
• Muestreo estratificado con afijación no proporcional: Si hacemos un muestreo proporcional, la muestra que obtendríamos sería muy pequeña y el margen de error con el que tendríamos que trabajar sus datos no nos daría suficiente nivel de confianza y representatividad para este colectivo. Por el contrario, si realizamos una afijación de la muestra no proporcional, dedicando mayor muestra para este estrato -en detrimento de otros segmentos poblacionales-, nos aseguraríamos un tamaño de muestra suficiente para analizar sus datos de manera segura… y ello sin tener que aumentar el tamaño total de la muestra para conseguirlo (lo que es un ahorro importante en el presupuesto del estudio). Posteriormente los datos de la muestra se ponderan para restituir los pesos que cada segmento debe tener en la muestra, de modo que trabajaremos con datos totales que representan adecuadamente a toda la población: obtendremos así una muestra total representativa según el peso de cada estrato en el universo y, a la vez, muestra suficiente en el colectivo de jóvenes.
• Muestreo estratificado óptimo: Esta técnica, que se basa en la teoría de la estimación de Horvitz-Thompson, lo que hace es maximizar la precisión de la estimación de una variable de interés, para un tamaño de muestra dado. Lo que se busca en este tipo de muestreo es asignar el tamaño de muestra de manera proporcional a la varianza de la variable de interés dentro de cada estrato. Es decir, en la muestra se incluirán más individuos de aquellos estratos que tengan mayor variabilidad interna. Por el contrario, en los estratos más homogéneos la muestra necesaria será menor. No obstante, es importante destacar que, para llevar a cabo el muestreo estratificado óptimo, se requiere información previa de la población para poder aplicarlo, en concreto, sobre la varianza de la variable de interés en cada estrato. En caso contrario, no podrá llevarse a cabo.

Ejemplo práctico para hacer un muestreo aleatorio estratificado

Imagina que estás realizando una investigación de mercado sobre el consumo de productos de belleza en una determinada ciudad. Para obtener una muestra representativa de la población, podrías optar por dividir a los participantes en tres grupos de acuerdo con su edad: jóvenes (18-25 años), adultos (26-40 años) y mayores (más de 40 años).

Luego, tendrías que determinar el tamaño de muestra de cada estrato en función de su tamaño relativo en la población o bien realizando una afinación no proporcional si algún estrato es de mayor interés y necesitas sobrerrepresentarlo por algún motivo. Finalmente, definido cada estrato y su tamaño, hay que seleccionar aleatoriamente a los participantes de cada grupo. De esta forma, obtendrías una muestra lo suficientemente precisa y representativa de la población que quieres analizar.

Consideraciones Adicionales

Selecciona cuidadosamente a las personas que consideras pueden aportar información necesaria y agrégalas a tu muestra. Establece un marco de muestra adecuado: El marco de tu muestra debe estar compuesto únicamente por la población de interés.

Selecciona a la muestra y realiza tu encuesta: Puede resultar difícil encontrar la muestra ideal y establecer un marco de muestral. El muestreo arroja resultados de investigación significativos. En el diseño de investigación, la población y muestreo son dos términos importantes. Una población es un grupo de individuos que comparten conexiones comunes. El tamaño de la muestra es el número de individuos en una muestra.

Aquí tienes una tabla que resume los tipos de muestreo y sus características principales:

Tipo de Muestreo	Descripción	Ventajas	Desventajas	Ejemplo
Aleatorio Simple	Cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.	Fácil de implementar.	Puede no ser representativo en poblaciones heterogéneas.	Seleccionar nombres de una lista al azar.
Sistemático	Seleccionar cada enésimo miembro de la población después de un inicio aleatorio.	Simple y eficiente.	Puede ser sesgado si hay patrones en la población.	Encuestar a cada décimo cliente que entra a una tienda.
Estratificado	Dividir la población en estratos y seleccionar muestras aleatorias de cada estrato.	Asegura la representación de todos los estratos.	Requiere conocimiento previo de la población.	Encuestar a estudiantes de diferentes facultades proporcionalmente a su número.
Por Conglomerados	Seleccionar grupos (conglomerados) al azar y encuestar a todos los miembros dentro de esos grupos.	Útil cuando la población está dispersa geográficamente.	Mayor error de muestreo si los conglomerados no son homogéneos.	Seleccionar barrios al azar y encuestar a todos los hogares en esos barrios.
Por Cuotas	Seleccionar miembros que cumplan con ciertas características hasta alcanzar una cuota predefinida.	Fácil de implementar y económico.	Puede ser sesgado si la selección no es aleatoria.	Encuestar a un número específico de hombres y mujeres de diferentes edades.
Intencional	Seleccionar miembros basándose en el juicio del investigador.	Útil para estudios exploratorios.	Alto riesgo de sesgo.	Entrevistar a expertos en un tema específico.
En Cadena (Bola de Nieve)	Los participantes recomiendan a otros participantes.	Útil para poblaciones difíciles de alcanzar.	Puede ser sesgado hacia las características de los participantes iniciales.	Encontrar participantes para un estudio sobre una enfermedad rara a través de recomendaciones.
Discrecional	El investigador selecciona los elementos basándose en su criterio personal.	Adecuado cuando se necesita información específica.	Alto riesgo de sesgo y falta de representatividad.	Seleccionar casos para un estudio de caso basándose en la experiencia del investigador.