Un muestreo es una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que
parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. La
muestra debe lograr una representación adecuada de la población, en la que se reproduzca de la mejor
manera los rasgos esenciales de dicha población que son importantes para la investigación.
Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general
pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de
muestreo no probabilísticos.
Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de
equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para
formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma
probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la
representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de
muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:
MUESTREO PROBABILÍSTICO
1.- Muestreo aleatorio simple: El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de
la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios,
números aleatorios generadas con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para
completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad
práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.
Muestreo aleatorio sistemático: Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la
población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es
un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k,
i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población
entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1
y k. El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los
miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en la
población. Imaginemos que estamos seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros
son varones y los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo
Muestreo aleatorio estratificado: Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y
suelen reducir el error maestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí
(estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el
municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los
estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra.
Muestreo aleatorio por conglomerados: Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar
directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la
población. En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que
forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos
universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se
pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados
son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".
Métodos de muestreo no probabilísticos
Muestreo por cuotas: También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre
la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más
"representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto,
semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.
Muestreo intencional o de conveniencia: Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de
obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente
típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han
marcado tendencias de voto.
Bola de nieve: Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir
una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones
"marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.
Muestreo Discrecional · A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden
aportar al estudio.