Elegir el instrumento correcto es solo la mitad del camino. Sin una metodología de aplicación adecuada, los resultados pueden perder validez y representatividad. Aquí se explican los tipos de muestras disponibles, sus diferencias y los factores que determinan cuál conviene usar en cada situación.

¿Por qué es necesario trabajar con una muestra representativa?

En la práctica, resulta casi imposible aplicar un instrumento a toda la población de una organización. Existen limitaciones de tiempo, recursos y disposición de las personas para responder. Además, muchos instrumentos terminan invalidándose cuando no se contestan de forma adecuada [0:23].

Por eso, lo recomendable es seleccionar una muestra representativa: un subgrupo que refleje las características del total de personas que se desea evaluar. Antes de elegir esa muestra, es fundamental definir el universo, que es la población completa sobre la que se quiere obtener información. En el contexto organizacional, el universo suele ser el total de colaboradores de la empresa [1:20].

¿Qué diferencia hay entre muestras cuantitativas y cualitativas?

Los modelos de muestreo se dividen en dos grandes categorías. Los modelos cuantitativos se basan en análisis numéricos y ofrecen diversas técnicas según las necesidades y posibilidades del estudio [0:50]. Los modelos cualitativos, por su parte, son más propios de las ciencias sociales y se utilizan en estudios de corte etnográfico, es decir, investigaciones enfocadas en un grupo muy particular [1:05].

Dentro de las muestras cuantitativas existe una subdivisión importante que se relaciona con la técnica de selección de los participantes.

¿Qué son las muestras probabilísticas?

En una muestra probabilística, todas las personas tienen la misma posibilidad de ser seleccionadas. Se realiza un cálculo previo para determinar quiénes formarán parte del grupo evaluado [1:55]. Dentro de este tipo se encuentran dos subtécnicas:

• Muestra estratificada: se crean diferentes estratos dentro de la población y se seleccionan personas de cada uno de ellos [2:20].
• Muestra por racimos: se agrupan personas que no necesariamente pertenecen al mismo estrato, pero comparten una característica común, como la región geográfica. De cada agrupación se extrae una muestra representativa con base en cálculos probabilísticos [2:30].

La elección entre una y otra depende del alcance del diagnóstico y de los recursos disponibles.

¿Cuándo conviene usar muestras no probabilísticas?

Las muestras no probabilísticas son las más utilizadas en la práctica porque ofrecen mayor flexibilidad. En este modelo, la selección depende de qué tan accesibles están las personas y de la facilidad para aplicar el instrumento [2:55]. Aunque no garantizan la misma rigurosidad estadística, resultan muy útiles cuando los recursos son limitados.

¿Qué factores considerar al momento de aplicar el instrumento?

Una vez definida la muestra, hay tres elementos clave que determinan el éxito de la aplicación [3:15]:

• Tiempo: estimar cuánto tomará completar la recolección de datos.
• Recursos: evaluar los medios necesarios para hacer llegar el instrumento a cada participante.
• Facilidad de la herramienta: no es lo mismo enviar un cuestionario virtual a cien personas que coordinar el envío de cien cuestionarios impresos, especialmente si los participantes se encuentran en diferentes zonas geográficas o incluso en otros países [3:25].

Estos factores prácticos muchas veces definen si se opta por un enfoque probabilístico o no probabilístico, e incluso influyen en el tipo de instrumento que se elige.

Ahora que conoces los distintos tipos de muestras, comparte en los comentarios cuál consideras que se adapta mejor al diagnóstico que planeas realizar y por qué.