Muestreo por cuotas
La estadística ocupa una posición importante en cualquier tipo de investigación, pues es la rama encargada de traducir la información recopilada en datos comprensibles. En estos estudios se suelen utilizar diversos métodos con el fin de facilitar el análisis de una población a través de una muestra. Una de estas técnicas es el muestreo por cuotas.
El muestreo por cuotas puede brindar a los investigadores mayor agilidad a la hora analizar una población, esto mediante la división de la misma que permita estudiar a los elementos que la conforman más fácilmente. En este artículo, te explicaremos todo lo que necesitas saber para aplicar este tipo de muestreo en tus investigaciones paso a paso y cuándo es recomendable implementarlo.
¿Qué es el muestreo por cuotas?
El muestreo por cuotas es una técnica utilizada en estadística inferencial que consiste en la división de una población en diferentes estratos o grupos conformados por elementos homogéneos, es decir, que cuentan con unas características en común.
Este tipo de muestreo hace parte de los muestreos no probabilísticos o no aleatorios, por lo que los elementos de la muestra se seleccionan de manera arbitraria y de acuerdo al criterio de cada investigador encargado.
Las cuotas se refieren, en realidad, a una clasificación que se hace de la población a estudiar. Por lo tanto, al momento de aplicar un muestreo de este tipo, se pueden considerar grupos de acuerdo a variables como la edad, la zona geográfica, ocupación o género. Los elementos de cada una de estas clases son seleccionados por el investigador.
Al igual que otros tipos de muestreos probabilísticos, como el muestreo por conglomerados o el muestreo estratificado, se busca que los diversos grupos en los que se ha dividido la población conserven cierta proporcionalidad respecto a esta última. De esta manera, todos los estratos cuentan con una representatividad suficiente dentro de la muestra.
¿Cuándo se utiliza el muestreo por cuotas?
Durante una investigación en curso, se puede optar por ciertos tipos de muestreo dependiendo de la naturaleza de la población a estudiar, los objetivos del estudio o la capacidad del grupo de investigadores de analizar un bloque de información. Por esta razón, es importante tener en cuenta en qué casos es recomendable utilizar un muestreo por cuotas, siendo algunos de ellos los siguientes:
- Los estratos son fácilmente identificables dentro de la población, debido a que ciertos elementos que hacen parte de la misma cuentan con unas características reconocibles y que se pueden clasificar.
- La investigación debe minimizar la utilización de los recursos que se disponen, como el tiempo y el dinero.
- Es necesario dividir la población debido a que sus elementos son heterogéneos y solo cuentan con cierta homogeneidad en algunos grupos.
- Se debe realizar un análisis comparativo entre los diferentes grupos que conforman a una población.
Características del muestreo por cuotas
- La población se divide en estratos cuyos elementos cuentan con características en común que los identifican.
- El investigador selecciona a los elementos de la muestra según su criterio, buscando cumplir con la cuota establecida para cada grupo.
- Hace parte del conjunto de muestreos no probabilísticos.
- El tamaño de muestra para cada estrato es proporcional a la cantidad de elementos de cada uno respecto a la población.
Muestreo por cuotas ventajas y desventajas
Las ventajas
- Minimiza la utilización de los recursos de los que dispone el grupo de investigación.
- Agiliza la selección de los elementos de la muestra.
- El investigador participa activamente en los resultados del estudio, lo que le brinda mayor libertad a la hora de implementar cambios necesarios.
- Su implementación es sencilla y no requiere demasiado tiempo de trabajo para llegar a las conclusiones.
Las desventajas
- Dado que el investigador es quien selecciona a los elementos que finalmente conforman la muestra, puede existir cierto sesgo que disminuya la representatividad de otros elementos igualmente importantes.
- El investigador debe conocer con gran precisión a la población que estudia, de lo contrario, puede incurrir en posibles errores e imprecisiones a la hora de seleccionar los elementos. Por esta razón, este tipo de muestreo puede arrojar resultados imprecisos.
Diferencia entre muestreo por cuotas y estratificado
El muestreo por cuotas y el muestreo estratificado presentan ciertas similitudes respecto a los cálculos que se deben realizar al implementar uno de ellos, la división de la población e, incluso, los casos en los que es recomendable aplicarlos. Sin embargo, existen ciertos factores a considerar que los diferencian. A continuación, te explicamos cuáles son:
- El muestreo por cuotas es un tipo de muestreo no probabilístico, es decir, los elementos que conforman la muestra en última instancia se seleccionan según el criterio del investigador o por conveniencia (ya sea por la facilidad de obtener información de los mismos o por los objetivos de la investigación).
El muestreo estratificado, por su parte, se trata de un tipo de muestreo probabilístico, por lo que los elementos que conforman a la muestra se seleccionan de manera aleatoria y, de esta manera, todos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La intervención por parte de los investigadores en este caso es nula.
- Debido a la naturaleza no probabilística del muestreo por cuotas, este puede no brindar tanta representatividad y precisión respecto a los elementos de cada uno de los estratos, pues existe cierta parcialidad en la elección de los mismos frente a otros. En el muestreo estratificado se busca reducir este sesgo buscando que todos los elementos cuenten con una representación suficiente dentro de la muestra.
Pasos para realizar el muestreo por cuotas
- Identificar la población: es importante definir los objetivos de la investigación e identificar el conjunto de datos a analizar. Esta es la base para cualquier tipo de muestreo.
- Determinar el tamaño muestral: este dato se calcula a partir de diferentes fórmulas estadísticas, en los que es necesario conocer si la población es finita o infinita y si sus variables son cuantitativas o cualitativas. Cabe destacar que el tamaño de la muestra debe ser razonable con el fin de lograr una mayor representatividad de la población.
(Para conocer cómo se calcula el tamaño muestral puedes visitar nuestro artículo Muestreo aleatorio simple).
- Segmentar la población en estratos: esto se hace a partir de la identificación de características en común entre los distintos elementos que conforman la población.
- Especificar el tamaño muestral en cada estrato: para calcular este dato se aplica la fórmula:
nEstrato = n * Porcentaje del estrato respecto a la población, donde n es el tamaño muestral.
- Recopilar la información: una vez hecho todo lo anterior, el investigador puede seleccionar los elementos de cada muestra considerando el tamaño de la misma en todo momento. Este puede realizar este proceso de acuerdo a su criterio.
Ejemplo de muestreo por cuotas
El muestreo por cuotas puede facilitar los estudios de mercado de una empresa respecto al público objetivo al que debe enfocar un producto o servicio. Un breve ejemplo de este tipo de aplicación es el siguiente:
Una empresa de tecnología ha decidido emprender un estudio de mercado para identificar el público objetivo al que se debe enfocar la estrategia de marketing de un nuevo dispositivo móvil que ha desarrollado. Como parte de la investigación, es necesario aplicar algún tipo de muestreo, por lo que optan implementar un muestreo por cuotas, ya que la variable a considerar es la edad de las personas que conforman la población a evaluar.
Ahora, veamos paso a paso de qué manera se puede aplicar este muestreo en este caso:
- Es fundamental organizar la información de la que se dispone con el fin de facilitar el análisis y evitar posibles errores de cálculo. En este caso, los principales datos a tener en cuenta son la población, los estratos en que se divide la misma y los elementos que la conforman.
- Evaluar el porcentaje que representa cada uno de los estratos dentro de la población es un paso importante dentro de este tipo de muestreo, pues permite realizar, posteriormente, el número de elementos a seleccionar.
- Para el presente ejemplo, se ha establecido un tamaño muestral de 380 personas. Con este dato es posible aplicar la fórmula n * % para cada uno de los porcentajes de los estratos. Por ejemplo, en el primer caso se debe calcular el tamaño de la muestra del grupo conformado por las personas que se encuentran en un rango de edad entre 18 y 26 años, por lo que se multiplica 380 por 22%.
Cabe destacar que este cálculo, a menudo, da resultados decimales, por lo que si los elementos de la población son personas, animales u objetos, se debe redondear la cifra.
Con base a lo anterior, los investigadores a cargo del estudio de mercado pueden seleccionar los elementos para cada una de las muestras de los estratos según su criterio. Esto se puede hacer considerando el lugar en el que se ubican las sedes de la empresa, buscando únicamente las personas más cercanas a las mismas, o por la relación entre uno de los investigadores y algunos de los potenciales clientes.
Conclusiones y recomendaciones
La presencia de la estadística en los diversos campos científicos de la actualidad evidencia la importancia de esta rama del conocimiento al momento de analizar la información y llegar a conclusiones relevantes y útiles. Sin los métodos que esta disciplina brinda, donde destacan los diversos tipos de muestreos, la dificultad de estudiar a grandes poblaciones aumentaría enormemente, lo que supondría un obstáculo en el avance de la sociedad.
Debido a su importancia, en la actualidad existen diversos programas informáticos que permiten realizar estudios estadísticos de manera rápida y sencilla, como Microsoft Excel. Este es uno de los softwares más importantes en el campo laboral, y su implementación se extiende desde trabajos académicos hasta investigaciones científicas.
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