¿Qué Técnica De Muestreo Debo Usar?

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Yo trabajo en una entidad de salud privada, anualmente atendemos a más de doscientos mil pacientes entre niños, adultos, ancianos, mujeres y hombres, en nuestras dos sedes en Lima. Las atenciones se dan por diferentes diagnósticos y por los distintos tipos de ingresos como las consultas ambulatorias, emergencias y hospital.  Anualmente, como información fundamental del planeamiento estratégico se analiza las variables más importantes de las atenciones, con el fin de definir las estrategias anuales dirigidas al cumplimiento de los objetivos institucionales, tales como el incremento en infraestructura, desarrollo de proyectos de mejora, programas sociales, entre otros; asimismo, como una obligación legal, hay parte de esta información que se entrega obligatoriamente a las entidades del estado que regulan a las instituciones de salud. Es por eso, que de acuerdo a todo lo mencionado, se requiere obtener esta información de la forma más eficientemente posible apoyada en el proceso de la inferencia estadística, la cual a través de la generación de una muestra se obtiene la información de toda una población, que no sólo sirve a la entidad de salud, sino a cualquier organización que la regule. Por consiguiente, este ensayo propone que la técnica que se debe usar para obtener una muestra depende del objetivo que se busca lograr con la información que se infiere de esta, por lo que primero se va a explicar algunos conceptos claves y ventajas sobre el muestreo, seguido de las diferentes técnicas que existen con sus beneficios y riesgos, y finalmente, se va a realizar una comparación entre ellas indicando algunas aplicaciones en las organizaciones.

Los autores afirman que la población es el conjunto o totalidad de elementos sobre los que se desea analizar y hacer inferencias, pero como es muy grande se selecciona una porción de elementos a la que se denomina muestra (Veliz, 2014; Berenson, 1996). La finalidad de obtener una muestra es extrapolar la información inferida proyectarla a toda la población, por eso la técnica usada debe seleccionar y agrupar elementos representativos de esta (Benassini, 2014). Las ventajas de obtener una muestra se evidencian a través del costo y el tiempo, si se realiza un censo a toda la población en lugar de seleccionar una muestra se incurre en un mayor costo y tiempo (Malhotra, 2008). Los autores clasifican a las técnicas de muestreo en probabilística y no probabilística, la primera consiste en que todos los elementos de una población tienen la misma probabilidad de selección; en cambio en la segunda, se desconoce esta probabilidad (Sheaffer, 2007; Berenson, 1996; Veliz, 2014). Sin embargo, algunos autores adicionan otras clasificaciones como la bayesiana, en la cual los elementos se seleccionan de forma secuenciada, y el muestreo con o sin reemplazo de elementos; pero finalmente concluye que estas técnicas no son muy comunes (Malhotra, 2008), por lo que este ensayo sólo toma como referencia las técnicas muestreo probabilísticas y no probabilísticas.

Antes de comenzar a explicar acerca de las técnicas de muestreo no probabilístico, se especifica que estas técnicas se basan en el juicio del entrevistador para seleccionar los elementos de la muestra, la cual puede ser de forma arbitraria o consciente lo que impide un cálculo de error debido a que no se puede asignar una probabilidad de inclusión (Malhotra, 2008). La primera técnica que se va a explicar es el muestreo por conveniencia, la cual consiste en seleccionar los elementos en sitios accesibles facilitando la captura de información, como por ejemplo la calle, los centros comerciales, supermercados, entre otros, por lo que es considerada como la técnica más económica y de menor tiempo para realizarla (Plazas, 2011).No obstante, tiene limitaciones originadas por el sesgo en la selección como la autoselección del encuestado, ocasionando que la muestra generada no sea representativa y no se recomiende para una investigación descriptiva o causal (Malhotra, 2008). La segunda técnica de muestreo es el del criterio, en donde el investigador selecciona los elementos distintivos en base a su experiencia reconocida sobre un tema, como por ejemplo la selección de mercados de prueba para determinar el potencial de un nuevo producto. Si bien esta técnica es económica y rápida, no puede generalizarse a una población específica (McDaniel, 2011). Hasta el momento, de acuerdo a lo mencionado, las técnicas de muestro no probabilístico resultan ser económicas y sencillas, pero las muestras que generan no son consideradas como representativas.  

Otra técnica no probabilística es el muestreo de bola de nieve, en el cual se utiliza a los elementos seleccionados al inicio para identificar a los próximos, se emplea para contactar a poblaciones difíciles de acceder, como por ejemplo las personas con aficiones a deportes minoritarios o coleccionistas de artículos raros (Plazas, 2011). Esta técnica tiene costos bajos e incrementa la posibilidad de localizar las características deseadas de una población pero no es considerada representativa (Malhotra, 2008). La última técnica es la cuota, en donde la selección de los elementos son en forma proporcional a la distribución de ciertas características demográficas en la población, se usan en investigaciones de opinión y mercados (Plazas, 2011). Esta técnica es conveniente para los entrevistados puesto que seleccionan los elementos de cada cuota, además, tiene bajos costos, pero no es considerada como representativa (Malhotra, 2008). Así pues, explicadas las cuatro técnicas de muestreo no probabilístico, se concluye como beneficios que son económicas y toman menos tiempo en su ejecución, sin embargo estas muestras no son consideradas como representativas debido al sesgo del entrevistador en la selección de los elementos.

Con respecto a las técnicas de muestreo probabilístico, se indicó anteriormente que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de selección, por lo tanto se conoce cual es esta probabilidad, asimismo hay otro elemento muy importante a considerar en esta técnica, el cual es el error que asumimos en la información obtenida de la muestra con respecto a la realidad de la población, cuanto mayor es la precisión menos es el error pero mayor es el costo; por consiguiente, si el entrevistador necesita realizar un muestreo con mayor precisión (menos error) debe hacerlo en función al presupuesto que dispone (Malhotra, 2008). Hay dos tipos de error, el primero se origina por agentes externos al proceso de muestreo, como asumir que las respuestas de las personas que no respondieron son similares a las que si respondieron (Scheaffer, 2007; Berenson, 1996), el segundo error si se relaciona con el proceso de muestreo, debido a que los datos registrados se pueden desviar de la verdad, como las respuestas honestas de los entrevistados, la definición correcta de los instrumentos de medición o la planificación entre otros (Scheaffer, 2007). Así pues, los autores definen que no es posible eliminar los errores pero si minimizar sus efectos siguiendo un plan de muestreo o diseño de investigación bien preparado, pero considerando que mientras más preciso o exacto es la muestra hay un mayor costo asociado (Scheaffer, 2007; Berenson, 1996).

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