Una muestra representativa se define como una pequeña cantidad o un subconjunto de algo más grande, de tal manera que representa las mismas propiedades y proporciones que la de la población a la que pertenece.
Por ejemplo, considera una marca que está a punto de lanzar un nuevo producto en una ciudad de Colombia. Será prácticamente imposible enviar una encuesta para recolectar información sobre las características del producto de todas las personas de Bogotá. Por lo tanto, se recoge una pequeña muestra de personas que representarán a la población de la ciudad y se les puede enviar una encuesta para obtener sus comentarios sobre el producto. Esta muestra se denomina muestra representativa.
Una muestra representativa puede estar configurada por personas o incluso por sustancias en estudios de índole científicos, que pueden ser llevadas a un laboratorio para analizar el resultado de cualquier reacción química en particular. Sin embargo, nos concentramos en las personas y entenderemos cuál es la importancia de una muestra representativa de la población en la investigación de mercado y otros aspectos de utilidad.
La muestra permite abstraer la información recolectada a una población mayor. Para la mayoría de los estudios de mercado y psicológicos, es prácticamente imposible recopilar datos de todas y cada una de las personas, especialmente, para una gran población como un país entero. No es adecuado en términos de tiempo, dinero y recursos.
La buena noticia es que, ¡no tienes que hacerlo! La clave es obtener una buena muestra representativa, de modo que la gran mayoría del tiempo y energía se enfoquen en obtener respuestas de un pequeño grupo de personas que representarán a una población más grande.
Una y otra vez los estudios de investigación han empleado a un grupo más pequeño de personas para realizar estudios, recolectar datos y analizar los resultados.
¿Cómo obtener una muestra representativa?
Existen dos métodos por los cuales un investigador puede obtener una muestra representativa:
1. Muestreo Probabilístico. El muestreo probabilístico se define como una técnica en la que se elige una muestra de una población más grande utilizando un método basado en la teoría de la probabilidad. Para que un participante sea considerado dentro de una muestra probabilística, debe ser seleccionado al azar.
Si vamos a utilizar el muestreo probabilístico para obtener una muestra representativa, entonces el muestreo aleatorio simple es la mejor opción. La elección de la muestra se hará al azar, lo que garantiza que cada miembro de la población tendrá la misma probabilidad de selección e inclusión en el grupo de la muestra.
2. Muestreo no probabilístico. El muestreo no probabilístico es una técnica en la cual el investigador selecciona muestras basadas en el juicio subjetivo en lugar de hacer una selección al azar. En el muestreo no probabilístico, no todos los miembros de la población tienen la oportunidad de participar en el estudio, a diferencia del muestreo probabilístico, en el que cada miembro de la población tiene una oportunidad de ser seleccionado.
Conocer las características demográficas de la muestra seleccionada ayudará a limitar el perfil de la muestra deseada y a definir las variables que nos interesan, como el sexo, la edad, el lugar de residencia, etc.
Conociendo estos criterios, antes de obtener la información, podemos tener el control para crear una muestra representativa que sea eficiente para nosotros. Debemos evitar tener una muestra que no refleje la población objetivo, lo ideal es tener los datos más precisos posibles para el éxito de nuestro proyecto.
Evita errores de muestreo
Cuando una muestra no es representativa, entonces tendremos un error de muestreo también conocido como margen de error. Si queremos tener una muestra representativa de 100 empleados, entonces debemos elegir un número similar de hombres y mujeres. Por ejemplo, si tenemos una muestra inclinada hacia un género determinado, entonces tendremos un error en la muestra.
El tamaño de la muestra es muy importante, pero no garantiza que represente con precisión a la población que necesitamos. Más que el tamaño, la representatividad está más relacionada con el marco de muestreo, es decir, con la lista de la que se seleccionan las personas, por ejemplo, parte de una encuesta. Por lo tanto, debemos tener cuidado de que las personas de nuestra audiencia objetivo sean incluidas en esa lista para decir que es una muestra representativa.
Ejemplo de muestra representativa
Se designa como muestra representativa nacional a un grupo de ciudadanos que representan a todo el país. Se utiliza para realizar investigaciones que proyectan un resultado que refleje la realidad nacional, pueden ser preferencias de cualquier tipo, comportamiento o perfiles sociodemográficos.
En el mejor de los casos, la muestra representativa dará la impresión de ser la población total, independientemente de su aspecto. El número de hombres vs. mujeres debe coincidir con las proporciones nacionales, el porcentaje en cada grupo de edad o cada región coincidirá exactamente con la población, etc. En las medidas no demográficas (como la propiedad del producto o la segmentación psicográfica), la muestra debe coincidir con la población.
Tomemos el ejemplo de la edad: Si los cupos se fijan en 16 a 34, 35 a 54, o más de 55, la muestra será representativa dentro de estas proporciones, pero si el análisis se realiza en los rangos de edad de 16 a 20, 21 a 30, 31 a 40, etc., no hay garantía de que la muestra seguirá siendo correcta.
La medida en que es posible el control de las cuotas en una muestra depende del tamaño de la muestra y de los datos de referencia disponibles en una encuesta. Seis períodos de edad, dos géneros y 15 regiones crean una cuadrícula de 180 celdas. Si el tamaño de la muestra es sólo 100, no es posible llenar todas las celdas. Incluso con un tamaño de muestra más grande, una celda puede requerir sólo la mitad de una persona, y por lo tanto no tendrá los datos en ella.
Para que una muestra sea más representativa, se puede utilizar la ponderación. La desventaja aquí es que puede haber grandes «brechas» en la muestra, si todos los jóvenes son hombres, por ejemplo, no será posible usar la ponderación para corregir las brechas.
Importancia de una muestra representativa para estudios de investigación eficaces
Para llevar a cabo una investigación de mercado exitosa, una muestra representativa es vital. ¿Te imaginas tener que entrevistar a toda la gente de un país o incluso de una ciudad? Definitivamente es el plan menos práctico, sería extremadamente complicado y llevaría mucho tiempo.
Una muestra representativa es un pequeño número de personas que reflejan, con la mayor precisión posible, a un grupo más grande. Entonces podemos aplicar, por ejemplo, una encuesta online a una muestra de la población buscando que sea la más representativa de nuestra población objetivo, solo así obtendremos los resultados esperados.
Hay que cerciorarse de tener una representatividad para que los datos obtenidos realmente nos sirvan. La muestra de estudio debe tener las características que se requiere investigar.
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Ten en cuenta que siempre tendremos un sesgo en la muestra, porque siempre habrá personas que no responderán a la encuesta por «n» número de razones, o la responderán de manera incompleta. En este caso, no podemos obtener totalmente los datos que necesitamos. Ahora bien, en lo que respecta al tamaño de la muestra, cuanto mayor sea, es más probable que represente de cerca a una población más grande.
Si tu muestra representativa es amplia, garantizas que las personas que están incluidas son las que realmente necesitas y reduces la posibilidad de caer en un sesgo. Por lo tanto, si queremos evitar inexactitudes en nuestras encuestas, debemos tener muestras representativas y equilibradas.
Autor
Equipo QuestionPro LATAM
