Error de selección de muestra

Es importante que los encuestados representen con precisión a la población a quién se dirige la encuesta. Cuando en una investigación se produce una desviación de la muestra seleccionada, estamos ante un error de selección de muestra, es decir, cuando realizamos el estudio con un grupo que no es representativo del universo objetivo. Por ello la mayoría de las encuestas constan de dos partes para evitar este error: un filtro para eliminar a los encuestados que no califican para la encuesta, y una segunda parte para encuestar solamente a aquellos que sí califican.

Los errores de detección de muestras son comunes y pueden introducir errores grandes en los resultados de la encuesta, ya que al no seleccionar la muestra adecuada es posible tener el denominado error sistemático, en donde los resultados de la muestra difieren de los resultados de toda la población.

Por ejemplo, supongamos que una empresa desea encuestar a las personas que posiblemente comprarán un nuevo smartphone en los próximos 2 años. El investigador podría descartar en la encuesta a los encuestados que respondan que han comprado un smartphone nuevo en los últimos 2 años, bajo el supuesto de que estas personas están fuera del mercado. Sin embargo, el encuestado que ha comprado su móvil en los últimos 2 años, podría decidir comprar un segundo smartphone como respuesta a un obsequio o promoción. Los resultados de esta encuesta estarían basados en una muestra final que excluye a los compradores anteriores, por ello los resultados serían inexactos.

Otro ejemplo, de error de selección de muestra podría ser que una empresa de juguetes que estuviera realizando 200 encuestas al mes para indagar acerca del conocimiento de su marca y sus estrategias publicitarias. Supongamos que la compañía está evaluando a las personas que han comprado juguetes durante el año, y que sólo estos encuestados pueden responder la encuesta. Los resultados de la encuesta mes a mes se muestran estables, pero a principios de diciembre, el conocimiento de marca y la publicidad han disminuido. Siendo esto alarmante para la empresa, puesto que es la temporada alta de venta de juguetes por la cercanía a las festividades navideñas. El problema es la detección o necesidad de compra de los encuestados en los últimos 30 días. Durante la época del Black Friday – temporada alta de compra- una parte de la población – compradores frecuentes o poco frecuentes- compran objetos tecnológicos o regalos (entre ellos juguetes) para Navidad debido a las ofertas, por ello durante el mes de noviembre la encuesta de seguimiento de marca se llena de una gran cantidad de datos, y el conocimiento de marca cae tras el Black Friday, porque los compradores poco frecuentes de juguetes no saben mucho acerca de juegos, y no están tan interesados en los juguetes como los compradores habituales.

¿Cómo seleccionar la muestra?

La muestra es una fracción del número total de individuos a evaluar. Cuanto más grande sea mejores resultados obtendremos, y mayor precisión. Por ejemplo, si quieres saber cuál es la proporción de jóvenes celiacos, se obtendría una estimación más precisa de esta proporción si decidieras obtener una muestra de 200 jóvenes en lugar de una muestra de solo 50.

Si se selecciona una muestra demasiado grande se corre el riesgo de desperdiciar recursos, tiempo y dinero, pero si la muestra es demasiado pequeña, no sería posible obtener el máximo de información requerida llevando así a resultados inconclusos.

Determinar el tamaño de la muestra es un paso importante en cualquier estudio de investigación de mercados, y se debe justificar convenientemente de acuerdo al planteamiento del problema, la población, los objetivos y el propósito de la investigación.

¿De qué depende el tamaño de la muestra?

El tamaño de la muestra dependerá de decisiones estadísticas y no estadísticas, pueden incluir por ejemplo la disponibilidad de los recursos, el presupuesto o el equipo que estará en campo de investigación.

Antes de seleccionar una muestra, es necesario definir bien la población objetivo, el nivel de confianza, el margen de error y la desviación estándar.

¿Cuál es la fórmula para seleccionar la muestra?

Para calcular el tamaño de muestra cuando se desconoce el tamaño de la población se debe aplicar la siguiente fórmula:

  • Z = nivel de confianza
  • P = probabilidad de éxito, o proporción esperada
  • Q = probabilidad de fracaso
  • D = precisión (error máximo admisible en términos de proporción)

Mientras que para calcular el tamaño de muestra cuando se conoce el tamaño de la población usamos la siguiente:

  • N = tamaño de la población
  • Z = nivel de confianza
  • P = probabilidad de éxito, o proporción esperada
  • Q = probabilidad de fracaso
  • D = precisión (Error máximo admisible en términos de proporción).

¿Cómo se puede eliminar el error muestral?

Para eliminar el error muestral por completo de una investigación se debe eliminar el concepto de muestra e investigar a toda la población. Sin embargo, en la mayoría de los casos esto no es posible, por ello el investigador aspira a reducir el error en el proceso de selección de la muestra, es decir, conseguir un muestro probabilístico y no sesgado, con un tamaño de muestra lo suficientemente grande para que el error sea lo suficientemente pequeño.