Muestreo


¿Qué es?

Una muestra es un subconjunto de la población o comunidad que decide estudiar para entenderla en su totalidad.  

El muestreo es necesario porque la recopilación de datos es costosa y lleva mucho tiempo. Es muy difícil, si no imposible, hablar con cada una de las personas que participan en su proyecto. Entonces, para satisfacer sus necesidades de información, los equipos usan los métodos de muestreo correspondientes para recopilar la cantidad necesaria de datos de las personas correctas.

Por lo general, el muestreo puede ser de dos tipos:  

  • muestreo aleatorio
  • muestreo intencionado

El muestreo aleatorio es una manera de seleccionar a los interrogados a partir de una lista de toda la población de interés (generalmente las partes interesadas de su proyecto, incluidos los participantes), para que todos tengan las mismas oportunidades de ser seleccionados. Las muestras aleatorias le proporcionan una visión general de la situación. Se diseñan cuando necesita indicar que lo que aplica para su muestra probablemente también aplica para toda la población; esto se hace mediante un proceso llamado generalización.

La generalización consiste en suponer que los datos obtenidos a partir de una muestra representan con exactitud a la población general de la que proviene.

El muestreo intencionado se usa cuando busca capturar en los datos determinadas perspectivas. Se trata de una selección intencionada de interrogados en función de sus características y experiencias.

¿Cómo se usa?

El muestreo aleatorio corresponde cuando recopilan datos cuantitativos para realizar un análisis estadístico. Las muestras aleatorias se crean a partir de cálculos matemáticos que identifican cómo participarán muchas personas en las actividades de recopilación de datos. Estos cálculos se desarrollan según el grado de solidez que deben tener los resultados del análisis y la variedad de la población.

El muestreo intencionado corresponde cuando recopila datos cualitativos para conocer en mayor profundidad las experiencias de determinados grupos de personas.

Un aspecto importante a tener en cuenta cuando se crean muestras aleatorias e intencionadas es el tamaño de la muestra.

Quienes definen el tamaño de una muestra aleatoria son los expertos en MEAL, mediante el uso de cálculos precisos. En estos cálculos se tienen en cuenta la solidez necesaria del análisis para obtener conclusiones sobre los efectos del proyecto y la diversidad de la población. La necesidad de llevar a cabo un análisis sólido que incluya varios subgrupos requiere muestras de mayor tamaño. Asimismo, las poblaciones más diversas requerirán muestras más grandes para garantizar la inclusión de todas las perspectivas.

El tamaño de una muestra intencionada se calcula de otra manera. En el caso de muestras intencionadas, decide hablar con determinados grupos de personas porque cree que sus perspectivas son especialmente importantes para la información que necesita. Las muestras intencionadas suelen ser más pequeñas que las aleatorias debido a la naturaleza del método cualitativo que se usa para obtener los datos. Por ejemplo, lo mejor es modular grupos focales de no más de ocho a diez personas. La recopilación de datos cualitativos, por lo general, continúa hasta que no surjan más ideas o temas nuevos.

Al igual que con las muestras aleatorias, la cantidad de grupos focales o entrevistas que necesita dependerá de la diversidad de la población y la cantidad de subgrupos distintos con los que debe hablar.

Consejos

Consejo n.o 1: trabaje con los recursos que tiene

Recuerde que la recopilación de datos es costosa. Las partes interesadas, los miembros del equipo del proyecto y los expertos en MEAL deben trabajar en conjunto para ayudarle a diseñar métodos de muestreo que equilibren las necesidades de información y las limitaciones de los recursos. Como regla de oro general, cuanto más grande sea la muestra, mayor será la cantidad de recursos que necesite para recopilar datos.

Consejo n.o 2: evite el sesgo de muestreo

Hay sesgo de muestreo cuando algunos miembros de la población tienen más o menos probabilidades que otros de ser seleccionados para participar en las actividades de recopilación de datos.

Si la muestra presenta un sesgo, no está teniendo en cuenta la totalidad de las perspectivas, ideas y opiniones disponibles. Esto significa que los datos no serán tan precisos y no podrán generalizarse fácilmente para la población que desea estudiar. Diseñe los métodos de muestreo y defina el tamaño de la muestra junto con otros expertos para evitar el sesgo en la mayor medida posible.