Tipos de muestra estadística

Los tipos de muestras estadísticas hacen alusión a un fragmento o porción que resulte representativa de un determinado conjunto de elementos. En estadística, la utilización de muestras es la que permite sacar conclusiones sobre los rasgos y características del universo o población total, sin tener que analizar a todos y cada uno de los individuos que lo componen. Gracias a las muestras, los investigadores logran llegar a conclusiones exhaustivas con mayor velocidad y ahorrando gastos de forma significativa. Una de las áreas en las que más se utilizan las muestras estadísticas es en el marketing, cuando se realizan estudios de mercado, ya sea para lanzar un nuevo producto o bien, para mejorar las ventas de alguno que ya circule.

De acuerdo a sus características, existen los siguientes tipos de muestras estadísticas:

De conveniencia: esta clase de muestra, también conocido bajo el nombre de muestra por selección, es aquella en la que se eligen casos particulares intentando que estos sean los más representativos posible del universo. El problema es que la representatividad de cada caso es determinada por el propio investigador de manera subjetiva, lo que dificulta la objetividad de la misma. Es por esto que esta muestra estadística es poco recomendable, aunque hay casos en los que es la única opción posible. Generalmente, estas muestras, también conocidas como no probabilísticas, son las que se utilizan para estudios exploratorios, cuando aún ni siquiera se conocen los rasgos del universo. Si bien no permiten formular generalidades de dicho universo, permite tener un primer contacto con el mismo, de manera menos costosa. De todas formas, para llevar adelante una muestra de conveniencia resulta algo complejo efectuar estratificaciones para su confección, puesto que no se tiene un conocimiento acertado del universo en cuestión.

Muestras casuales: en este caso, un encuestador se encarga de elegir al azar a personas que encuentren en algún punto específico, como puede ser una esquina o la puerta de un shopping, y allí hacerle una serie de preguntas. Lo que puede ocurrir es que el encuestador se guíe por la apariencia física de las personas, antes de acercársele a hacerle las preguntas correspondientes. Por ejemplo, si se quiere hacer un estudio de mercado sobre un producto femenino que está a la venta, orientado a mujeres de más de 40 años, el encuestador se va a limitar a acercarse a aquellas mujeres que parezcan superar la edad en cuestión.

Aleatoria: a diferencia de la muestra anterior, en esta todos los elementos que integran el universo tienen exactamente la misma probabilidad de ser elegidos para conformarla, puesto que se los selecciona al azar. Para conformar las muestras aleatorias existen distintas variantes:

1. Muestra aleatoria simple: para conformar este tipo de muestra se confecciona un listado en el que figuren todos los elementos que la integran. Luego de esto, se elige al azar una cantidad de elementos que sea considerada como representativa del universo. Algunos de los beneficios de conformar estas muestras es que son fáciles de conformar y, al mismo tiempo, las medias pueden ser calculadas con rapidez. Por otro lado, con los avances que ha habido en tecnología en los últimos años, existen varios programas informáticos que facilitan y agilizan su confección y análisis. Los problemas que puede acarrear esta variante es que resulta necesario contar con un listado de los elementos que la componen, lo que a veces resulta imposible o al menos complicado de conseguir. Además, se debe tener en cuenta que en aquellos universos que sean reducidos, este tipo de muestra resulta poco representativa, por lo que no es la más adecuada.
2. Muestra sistemática: a diferencia de la anterior, en esta muestra sólo se elige al azar el primer elemento, para luego elegir, en base a esta elección, al resto, en intervalos regulares. Esto significa que se sistematiza la elección de los elementos que conformarán a la muestra. A diferencia del caso anterior, en estas muestras no se requiere un listado de los elementos que integran al universo, lo que hace que sean más fáciles de efectuarse. Además, si la población se encuentra ordenada, puede conformarse una muestra que sea sumamente representativa del universo a estudiar. De todas formas, un problema que puede presentar esta variante es que si la constante con la que se realiza el muestreo se encuentra asociada de alguna manera con el fenómeno, la muestra obtenida puede estar sesgada, perdiendo representatividad.
3. Muestra aleatoria por conglomerados: para conformar esta clase de muestra, lo que hace el investigador es dividir al universo en distintos grupos. La conformación de los mismos debe ser tal que hayan semejanzas entre los mismos para luego elegir algunos grupos y dejar a otros de lado. Si bien la realización de la muestra aleatoria por conglomerados lleva más tiempo e incluso puede ser más costosa, resulta ser una de las opciones más representativas, por lo que los resultados obtenidos serán muy próximos a la realidad. Las muestras aleatorias por conglomerados resultan ser muy eficientes en aquellos casos donde el universo a estudiar sea muy complejo y de gran tamaño. Otra ventaja es que tampoco requiere un listado de los miembros que lo conformen, lo que facilita la realización de la muestra. De todas formas, algunas desventajas de esta opción es que su representatividad es menor que el de las muestras simples o estratificadas.
4. Muestra aleatoria estratificada: en este caso, los elementos también se eligen de manera aleatoria. La diferencia de esta variante es que previamente el universo se divide en grupos, tomando en cuenta determinados criterios y, una vez hecho esto, se elijen al azar los elementos de la muestra. La conformación de los grupos suele hacerse tomando en cuenta algún criterio que sea significativo para llevar adelante la investigación.  Si los criterios son elegidos de forma adecuada, las muestras aleatorias estratificadas pueden resultar sumamente representativas del universo a estudiar.
5. Muestra mixta: en aquellos universos que son sumamente complejos y por tanto resulta difícil confeccionar una muestra que sea representativa, los investigadores optan por confeccionar muestras combinando dos o más de las opciones antes explicadas.