Importancia de una muestra representativa para una investigación eficaz

Para realizar una investigación de mercado necesitamos una muestra representativa. ¿Se imaginan tener que entrevistar a todas las personas de una ciudad o de un país? Definitivamente sería algo muy complicado y que nos llevaría mucho tiempo. Una muestra representativa es una pequeña cantidad de personas que refleja, 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 lo más representativa de nuestra población objetivo.

No tendremos mejores resultados si, por ejemplo, mandamos una encuesta sin tomar en cuenta la representatividad y no sabemos quienes la contestan, y si los resultados realmente representan la opinión de nuestro público objetivo. Te invito a leer: ¿Qué es una Muestra Representativa de la Población Nacional?

Si no tenemos representatividad, seguramente tendremos datos que no nos servirán para nada. Es importante que garanticemos que las características que nos importan y necesitamos investigar, se encuentren en la muestra que va a ser objeto de estudio.

Tomemos en cuenta de que siempre estaremos propenso a caer en un sesgo de la muestra, porque siempre habrá personas que no contesten la encuesta por estar ocupadas, o la contesten de manera incompleta, por lo que no podremos obtener los datos que requerimos.

En cuanto al tamaño de la muestra, mientras más grande sea, aumenta la posibilidad de que sea más representativa de la población. Que una muestra sea representativa nos da mayor certeza de que las personas que estén incluidas sean las que necesitamos, además reducimos un posible sesgo. Por eso si queremos evitar inexactitud en nuestras encuestas hay que tener muestras representativas y equilibradas.

Te dejo algunas otras consideraciones para tener el mejor muestreo.

Muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico, 2 maneras de obtener una muestra representativa

Si vamos a tener un muestreo probabilístico o aleatorio, debemos cerciorarnos de contar información actualizada de la población de donde sacaremos la muestra y encuestar a la mayoría para asegurar representatividad. La elección de la muestra se realizará al azar, lo que garantiza que cada miembro de la población tendrá la misma probabilidad de selección e inclusión en el grupo muestra.

Te comparto el siguiente artículo: Muestreo aleatorio simple, uno de los tipos de muestreo de probabilidad.

En un muestreo no probabilístico se busca tener diferentes tipos de personas para procurar una muestra representativa más equilibrada. Conocer las características demográficas de nuestro grupo, sin duda ayudará para limitar el perfil de la muestra deseada y definir las variables que nos interesan, como género, edad, lugar de residencia, etc. Al conocer estos criterios, antes de obtener la información, podemos tener el control para crear una muestra representativa que nos sea eficiente.

Debemos evitar tener una muestra que NO refleje a la población meta, lo ideal es tener datos lo más exactos posibles para el éxito de nuestro proyecto.  

Evita error de muestreo

Cuando una muestra no es representativa, entonces tendremos un error de muestreo. Si queremos tener una muestra representativa de 100 empleados, entonces debemos escoger un número similar entre hombres y mujeres. Por ejemplo, si tenemos una muestra inclinada a cierto género, entonces tendremos un error en la muestra. Te recomiendo leer también: Tipos de errores. Consejos para que tu investigación no caiga en ellos.

El tamaño de la muestra es muy importante, pero este no garantiza que se 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 donde se seleccionan a las personas que van a ser, por ejemplo, parte de una encuesta. Por ello debemos cuidar que personas de nuestro público objetivo estén incluidas en esa lista para decir que es una muestra representativa.

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