Al realizar cualquier investigación, es importante tomarse el tiempo necesario para reunir toda la información que se necesita, asegurarse de investigar cuidadosamente y de encontrar fuentes que proporcionen datos fiables. Afortunadamente, en la actualidad se cuenta con distintas maneras de realizar el trabajo, siendo una de las más efectivas el muestreo probabilístico.
Este es un método para seleccionar un elemento de una población. Ésta se selecciona mediante un método aleatorio, denominado distribución de probabilidad. Esta distribución ayuda a garantizar que la muestra sea representativa de la población estudiada. Sin embargo, al trabajar de esta forma, además de los beneficios que nos puede ofrecer, también hay que considerar los inconvenientes que podría tener.
Ventajas del muestreo probabilístico.
Aleatoriedad.
Una de las características más destacables de este método es que utiliza el azar. Cuando se selecciona al azar un espécimen de una población, se crea una variable que no puede predecirse. Esta imprevisibilidad permite obtener resultados más precisos, ya que no se depende de la opinión o el juicio de alguien más.
No hay sesgo ni errores sistemáticos.
El error sistemático es el que se produce cuando las mediciones o las estimaciones se realizan de forma incorrecta y dan lugar a una imagen inexacta de la realidad. Puede estar causado por factores como dispositivos de medición inexactos o conocimientos matemáticos malos. El sesgo de muestreo está causado por las decisiones que se toman al seleccionar a los participantes de un estudio. Esto puede afectar a la exactitud de los datos, ya que pueden no reflejar a toda la población.
Esta metodología de trabajo evita estos dos problemas al seleccionar aleatoriamente a los participantes de una población. Esto garantiza que todos los participantes tengan las mismas posibilidades de ser seleccionados para el estudio y que los datos recogidos reflejen a toda la población.
Datos más fiables.
Uno de los pros de utilizar este método es que permite obtener mayores niveles de fiabilidad en los resultados de la investigación. Esto se debe a que permite un proceso de recogida de datos más exhaustivo. En cambio, las formas no probabilísticas suelen basarse en partes preseleccionadas o predeterminadas. En consecuencia, puede no ser tan fiable a la hora de medir con precisión un fenómeno concreto.
Evita procesos tediosos como los censos.
Un censo es una encuesta grande y costosa que recoge información sobre todos los elementos de la investigación. El problema de un censo es que puede ser bastante costoso y tardado, ya que involucra más recursos, pero con el muestreo probabilístico se puede tener un resultado muy cercano a la realidad haciendo mucho menos trabajo.
Rentabilidad.
Es rentable, ya que es más barato que los métodos tradicionales, como las encuestas, y no requiere tanto tiempo ni recursos para realizar el estudio. Otra ventaja es que puede utilizarse para muestrear una variedad de poblaciones, incluyendo grupos que son difíciles o imposibles de encuestar, lo cual hace que los costes y los recursos utilizados sean muy eficientes.
Debido a sus características requiere menos tiempo, o al menos utiliza un tiempo que justifica el costo que tiene. Esto se debe a que no es necesario visitar todos los lugares ni tomar datos de todas las unidades. En su lugar, se puede tomar una parte representativa de cada unidad. Además, no requiere ningún equipo o material especial, por lo que se puede realizar en cualquier momento.
Desventajas del muestreo probabilístico
Posibilidad de tener malos ejemplares.
A la hora de seleccionar las piezas que se van a estudiar, es importante tener en cuenta las probabilidades de seleccionar una clase específica que no represente la realidad e incluso arroje peores resultados que al seleccionarla personalmente. Esto puede ser difícil de determinar, ya que no siempre está claro cuáles son las probabilidades de seleccionar algo específico.
Requiere una lista completa de la población.
Una de las principales dificultades de utilizar este método es que hay que conocer a toda la población para poder seleccionar una muestra representativa. Esto es difícil porque a menudo es imposible conseguir una lista completa de todos los elementos que forman un grupo, y más aun cuando es más grande de lo normal. El detalle está en que para resolver esta dificultad, es mejor utilizar otras formas de trabajo más eficaces o más aptas para situaciones especificas.
Los errores siguen estando presentes.
Los errores de muestreo pueden producirse en cualquier paso del proceso y a menudo pueden ser significativos. A pesar de la aleatoriedad de este sistema, no es posible tener un resultado 100% exacto porque se siguen dejando fuera elementos de la población. Si bien se analiza una parte más representativa, siguen siendo una fracción de algo más grande.
Al final, esta es una de tantas formas que existen para trabajar. Hay varias formas de llevar a cabo una investigación y cada una de ellas tiene sus propios puntos fuertes y débiles. Antes de elegir el método que mejor se adapte a nuestras necesidades, hay que preguntarse: ¿Qué tipo de información se va a reunir? ¿Con qué rapidez necesito los datos? ¿Será suficiente con lo tengo? Entre muchas otras más.
