El muestreo por conveniencia es un muestreo no probabilístico en la que el investigador utiliza los sujetos más cercanos y disponibles para participar en la investigación
Esta técnica también se conoce como “muestreo accidental” y se usa comúnmente en estudios piloto antes de lanzar un proyecto de investigación más amplio.
En el muestreo por conveniencia los sujetos de investigación son elegidos para el estudio porque pueden ser reclutados fácilmente.
Cuando un investigador está ansioso por comenzar a realizar su trabajo con personas como sujetos, pero no tiene un gran presupuesto,
O el tiempo y los recursos necesarios para seleccionar una muestra aleatoria grande, puede optar por utilizar la técnica del muestreo por conveniencia
¿Qué es el muestreo por conveniencia o muestreo accidental?
El muestreo por conveniencia (también llamado muestreo accidental) incluye personas de fácil acceso.
Por ejemplo, puedes encuestar a personas de:
- Tu lugar de trabajo,
- Tu escuela,
- Un club al que perteneces,
- El centro comercial local.
El muestreo por conveniencia es un tipo de muestreo no probabilístico, que no considera la selección aleatoria de participantes.
Lo opuesto es el muestreo probabilístico, donde los participantes son seleccionados al azar, y cada uno tiene la misma oportunidad de ser elegido.
¿Por qué utilizar el muestreo por conveniencia?
Aunque el muestreo por conveniencia es, como su nombre indica, muy conveniente para el investigador, se corre un alto riesgo de que la muestra no represente a la población.
Sin embargo, a veces una muestra por conveniencia es la única forma en que puedes atraer a los participantes.
El muestreo por conveniencia tiene su utilidad, especialmente cuando necesitas realizar un estudio rápidamente o tienes un presupuesto reducido.
También es uno de los pocos métodos que puedes usar cuando no es posible obtener una lista de todos los miembros de la población.
Por ejemplo, supongamos que estas realizando una encuesta para una empresa que quiere saber qué piensan los empleados de Sidor sobre sus salarios.
Es poco probable que puedas obtener una lista de todos los empleados, por lo que es posible que tengas que recurrir a pararte en el portón principal de Sidor y abordar a los empleados y obreros que pasen por ahí
Muestreo por conveniencia ejemplo
Imagina que un investigador quiere comprender más sobre los objetivos profesionales de los estudiantes de la Universidad XYZ.
Digamos que la universidad tiene aproximadamente 10,000 estudiantes.
Estos 10,000 estudiantes son nuestra población (N).
Cada uno de los 10,000 estudiantes es la unidad de muestreo, un caso o un sujeto (estos términos a veces se usan indistintamente; usamos la palabra unidad de muestreo).
Para seleccionar una muestra (n) de estudiantes de esta población de 10,000, podríamos elegir usar muestreo por conveniencia.
Imaginemos que debido a que tenemos un presupuesto pequeño y un tiempo limitado, elegimos un tamaño de muestra de 100 estudiantes.
En nuestro ejemplo de los 10,000 estudiantes universitarios, solo estábamos interesados en lograr un tamaño de muestra de 100 estudiantes que participaran en el estudio.
Como tal, continuaríamos invitando a los estudiantes a participar en la investigación hasta alcanzar el tamaño de muestra fijado (100).
Dado que el objetivo del muestreo por conveniencia es el acceso fácil, simplemente podemos elegir pararnos en una de las entradas principales al campus de la Universidad XYZ,
Donde sería fácil invitar a los muchos estudiantes que pasan a participar en la investigación.
Ventajas del muestreo por conveniencia
Si bien los resultados de los estudios que utilizan muestras de conveniencia pueden no ser necesariamente aplicables a poblaciones más grandes, no significa que sean inútiles.
Por ejemplo, el investigador podría considerar su trabajo como un estudio piloto y utilizar los resultados para refinar ciertas preguntas en la encuesta,
O para generar más preguntas que puede incluir posteriormente.
Las muestras de conveniencia a menudo se usan para este propósito: evaluar ciertas preguntas y ver qué tipo de respuestas surgen,
Y usar esos resultados como un trampolín para crear un cuestionario más completo
Una muestra de conveniencia también tiene el beneficio de permitir que se realice un estudio de bajo costo, ya que utiliza la población que ya está disponible.
También es eficiente en el tiempo porque permite que la investigación pueda llevarse a cabo en un lapso corto.
Como tal, a menudo se elige el muestreo por conveniencia cuando otras técnicas de muestreo aleatorio simplemente no se pueden aplicar.
Desventajas
El muestreo por conveniencia a menudo da lugar a sesgos de varios tipos.
Esto lo podemos observar en los dos ejemplos anteriores, ya sean los 10,000 estudiantes de la Universidad XYZ o los empleados de Sidor.
En ambos casos, una muestra de conveniencia puede conducir a una representación insuficiente o excesiva de grupos particulares dentro de la muestra
Tampoco sabemos por qué algunos empleados aceptaron participar en la encuesta, mientras que otros no.
¿Fue porque algunos simplemente estaban demasiado ocupados?
¿No confiaban en las intenciones de la encuesta?
¿Participaron otros por amabilidad o porque tenían una queja particular con la organización?
Estos tipos de sesgo son bastante típicos en el muestreo por conveniencia.
Como el marco muestral no se conoce y la muestra no se elige al azar,
el sesgo inherente en el muestreo por conveniencia significa que es poco probable que la muestra sea representativa de la población
Esto socava su capacidad de hacer generalizaciones a toda la población a partir de la muestra seleccionada.
Cómo analizar los datos provenientes de un muestreo por conveniencia
Los resultados de estas muestras son fáciles de analizar pero difíciles de replicar.
Si bien puedes usar cualquier método de análisis que desees, no podrás generalizar tus resultados a la población más grande.
Quizás el mayor problema con el muestreo de conveniencia es la dependencia.
Dependiente significa que los elementos de muestra están todos conectados entre sí de alguna manera.
Esta dependencia interfiere con el análisis estadístico.
La mayoría de las pruebas de hipótesis (por ejemplo, la prueba t o la prueba de Chi-cuadrado) y los estadígrafos (por ejemplo, el error estándar de medición),
Tienen como supuesto subyacente que la muestra se haya seleccionado aleatoriamente, cosa que en nuestro caso no se cumple.
Quizás lo más problemático es el hecho de que los p – valor producidos para muestras de conveniencia pueden ser muy engañosos.
En conclusión…
Si bien el muestreo por conveniencia debe tratarse con precaución, su bajo costo y facilidad de uso lo convierten en la opción preferida para una proporción significativa de trabajos de pregrado y tesis de maestría.
No para disertaciones doctorales
Toma múltiples muestras en el transcurso de tu estudio.
Si haces esto, puedes modelar el proceso de selección, produciendo resultados más confiables.
Para muestras más grandes, usa la validación cruzada para modelar la mitad de los datos.
Luego puedes comparar los resultados con la segunda mitad para ver si coinciden.
Si estás utilizando datos sesgados de muestras de conveniencia, cualquier “tendencia” que descubras será sospechosa.
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