Una muestra es una porción representativa de una determinada población. La utilización de muestras es la que permite sacar conclusiones sobre los rasgos y características del universo o población total, sin tener que analizar a todos y cada uno de los individuos que lo componen.

Cuando no se puede realizar un censo, se recurre al muestreo, que es la herramienta que se utiliza para determinar qué porción de la realidad se estudiará.

Gracias a las muestras, los investigadores logran llegar a conclusiones exhaustivas con mayor velocidad y ahorrando gastos de forma significativa.

De acuerdo a sus características, existen los siguientes tipos de muestras

estadísticas:

De conveniencia: esta clase de muestra, también conocido bajo el nombre de

muestra por selección, es aquella en la que se eligen casos particulares intentando

que estos sean los más representativos posible del universo. El problema es que la

representatividad de cada caso es determinada por el propio investigador de manera

subjetiva, lo que dificulta la objetividad de la misma. Es por esto que esta muestra

estadística es poco recomendable, aunque hay casos en los que es la única opción

posible. Generalmente, estas muestras, también conocidas como no probabilísticas,

son las que se utilizan para estudios exploratorios, cuando aún ni siquiera se conocen

los rasgos del universo. Si bien no permiten formular generalidades de dicho universo,

permite tener un primer contacto con el mismo, de manera menos costosa. De todas

formas, para llevar adelante una muestra de conveniencia resulta algo complejo

efectuar estratificaciones para su confección, puesto que no se tiene un conocimiento

acertado del universo en cuestión.

Muestras casuales: en este caso, un encuestador se encarga de elegir al azar a

personas que encuentren en algún punto específico, como puede ser una esquina o la

puerta de un shopping, y allí hacerle una serie de preguntas. Lo que puede ocurrir es

que el encuestador se guíe por la apariencia física de las personas, antes de

acercársele a hacerle las preguntas correspondientes. Por ejemplo, si se quiere hacer

un estudio de mercado sobre un producto femenino que está a la venta, orientado a

mujeres de más de 40 años, el encuestador se va a limitar a acercarse a aquellas

mujeres que parezcan superar la edad en cuestión.

Aleatoria: a diferencia de la muestra anterior, en esta todos los elementos que

integran el universo tienen exactamente la misma probabilidad de ser elegidos para

conformarla, puesto que se los selecciona al azar. Para conformar las muestras

aleatorias existen distintas variantes:

1. Muestra aleatoria simple: para conformar este tipo de muestra se

confecciona un listado en el que figuren todos los elementos que la

integran. Luego de esto, se elige al azar una cantidad de elementos que

sea considerada como representativa del universo. Algunos de los

beneficios de conformar estas muestras es que son fáciles de

conformar y, al mismo tiempo, las medias pueden ser calculadas con

rapidez. Por otro lado, con los avances que ha habido en tecnología en

los últimos años, existen varios programas informáticos que facilitan y

agilizan su confección y análisis. Los problemas que puede acarrear

esta variante es que resulta necesario contar con un listado de los

elementos que la componen, lo que a veces resulta imposible o al

menos complicado de conseguir. Además, se debe tener en cuenta que

en aquellos universos que sean reducidos, este tipo de muestra resulta

poco representativa, por lo que no es la más adecuada.

2. Muestra sistemática: a diferencia de la anterior, en esta muestra sólo

se elige al azar el primer elemento, para luego elegir, en base a esta

elección, al resto, en intervalos regulares. Esto significa que se

sistematiza la elección de los elementos que conformarán a la muestra.

A diferencia del caso anterior, en estas muestras no se requiere un

listado de los elementos que integran al universo, lo que hace que sean

más fáciles de efectuarse. Además, si la población se encuentra

ordenada, puede conformarse una muestra que sea sumamente

representativa del universo a estudiar. De todas formas, un problema

que puede presentar esta variante es que si la constante con la que se

realiza el muestreo se encuentra asociada de alguna manera con el

fenómeno, la muestra obtenida puede estar sesgada, perdiendo

representatividad.

K=N/nNumero de intervalos = KTamaño de la población =Ntamaño de la muestras =n

3. Muestra aleatoria por conglomerados: para conformar esta clase

de muestra, lo que hace el investigador es dividir al universo en

distintos grupos. La conformación de los mismos debe ser tal que

hayan semejanzas entre los mismos para luego elegir algunos grupos y

dejar a otros de lado. Si bien la realización de la muestra aleatoria por

conglomerados lleva más tiempo e incluso puede ser más costosa,

resulta ser una de las opciones más representativas, por lo que los

resultados obtenidos serán muy próximos a la realidad. Las muestras

aleatorias por conglomerados resultan ser muy eficientes en aquellos

casos donde el universo a estudiar sea muy complejo y de gran

tamaño. Otra ventaja es que tampoco requiere un listado de los

miembros que lo conformen, lo que facilita la realización de la muestra.

De todas formas, algunas desventajas de esta opción es que su

representatividad es menor que el de las muestras simples o

estratificadas.

4. Muestra aleatoria estratificada: en este caso, los elementos

también se eligen de manera aleatoria. La diferencia de esta variante

es que previamente el universo se divide en grupos, tomando en

cuenta determinados criterios y, una vez hecho esto, se elijen al azar

los elementos de la muestra. La conformación de los grupos suele

hacerse tomando en cuenta algún criterio que sea significativo para

llevar adelante la investigación.  Si los criterios son elegidos de forma

adecuada, las muestras aleatorias estratificadas pueden resultar

sumamente representativas del universo a estudiar.

5. Muestra mixta: en aquellos universos que son sumamente complejos

y por tanto resulta difícil confeccionar una muestra que sea

representativa, los investigadores optan por confeccionar muestras

combinando dos o más de las opciones antes explicadas.