El muestreo por cuotas es un método de muestreo no probabilístico que se basa en la selección no aleatoria de un número predeterminado o proporción de unidades. Es precisamente a esta proporción de unidades a lo que se llama cuota.
Para llevar a cabo el muestreo por cuotas, primero se divide la población en subgrupos mutuamente excluyentes (llamados estratos) y luego se reclutan unidades de muestra hasta alcanzar la cuota. Estas unidades comparten características específicas, las cuales son determinadas por el investigador antes de formar sus estratos.
Objetivos del Muestreo por Cuotas
El objetivo del muestreo por cuotas es controlar qué o quiénes componen la muestra. Al respecto, de esta manera se puede:
Replicar la verdadera composición de la población de interés
Incluir números iguales de diferentes tipos de encuestados
Sobremuestrear un tipo particular de encuestado, incluso si las proporciones de la población difieren
Ejemplo Preliminar del Muestreo por Cuotas
Supongamos que deseamos medir el interés de los consumidores en un nuevo servicio de entrega de kits de comidas en Arequipa, Perú.
Dependiendo de los objetivos de la investigación, se puede dividir la población en varios estratos, tales como:
Preferencias alimentarias
Grupo de edad
Código postal
Digamos que deseamos centrarnos en las preferencias dietéticas. Dividimos a la población en carnívoros, vegetarianos y veganos, extrayendo una muestra de 600 personas. Dado que la empresa quiere atender a todos los consumidores, establece una cuota de 200 personas para cada grupo dietético. De esta manera, todas las preferencias dietéticas están igualmente representadas en la investigación y podemos comparar fácilmente estos grupos.
Continuamos reclutando hasta llegar al cupo de 200 participantes por cada subgrupo.
Tipos de muestreo por cuotas
Hay dos tipos de muestreo por cuotas:
Muestreo por cuotas proporcionales
En el muestreo por cuotas proporcionales, las principales características de la población se representan muestreándolas con respecto a su proporción en la población de estudio. El muestreo por cuotas proporcional a menudo se usa en encuestas y sondeos de opinión, donde el número total de personas que se encuestarán generalmente se decide de antemano.
Ejemplo del Muestreo por cuotas proporcional
Supongamos que estamos investigando las intenciones de viaje de verano entre los residentes de una ciudad. Hemos decidido sacar una muestra de 1.000 personas. Para que la muestra sea demográficamente representativa, dividieremos la muestra en distintos subgrupos (estratos):
Identidad de género
Edad
estado de trabajo
ubicación residencial
Situación de la vivienda
Al combinar las variables anteriores (por ejemplo, mujeres trabajadoras menores de 25 años), dividimos la muestra en subgrupos distintos (estratos).
Los estratos se combinan en una estructura jerárquica. Primero, la muestra se estratifica: por ejemplo, por identidad de género, luego dentro de la identidad de género por edad, dentro de los grupos de edad por situación laboral, y así sucesivamente. Cuando una cuota está definida por más de una variable, se denomina interbloqueo.
Utilizaremos la información del último censo para determinar la cuota de cada subgrupo, seleccionando la muestra en las mismas proporciones que registramos para la población en el censo según el criterio seleccionado.
Detenemos el muestreo una vez que llegamos a un número de encuestados en los estratos combinados en las mismas proporciones que la población de la ciudad.
Muestreo por cuotas no proporcional
Por otro lado, el muestreo por cuotas no proporcional es menos restrictivo. Aquí, especifica el número mínimo de unidades muestreadas que desea en cada categoría. En otras palabras, el muestreo por cuotas no proporcional no requiere números que coincidan con las proporciones de la población.
Ejemplo del muestreo por cuotas no proporcional
Supongamos que estamos investigando cómo una marca de ropa puede servir mejor a sus clientes en términos de ofrecer tallas inclusivas.
Como no conocemos el número total de clientes ni sus preferencias de compra, decidimos realizar un grupo de discusión en línea. Apunta a un porcentaje igual de clientes que elijan tallas S a L y tallas XL a 3X.
Las respuestas que recopilemos del último grupo se pueden comparar con las que dan las personas que compran tallas S–L. Comparar los aportes de ambos grupos puede ayudarnos a comprender cómo crear productos que ofrezcan a todos los clientes la misma facilidad de acceso.
Ventajas del muestreo por cuotas
Hay varias razones por las que puede optar por utilizar el muestreo por cuotas en su investigación. Algunas ventajas importantes incluyen las siguientes:
El muestreo por cuotas no requiere un marco de muestreo o técnicas estrictas de muestreo aleatorio, lo que hace que este método sea más rápido y fácil que otros métodos.
Entre los métodos de muestreo no probabilístico, el muestreo por cuotas es el que tiene más probabilidades de representar con precisión a toda la población, especialmente cuando se utilizan cuotas proporcionales. Esto ayuda a evitar la representación excesiva o insuficiente y crea una muestra que es más probable que coincida con la población que se está estudiando.
El uso de una muestra por cuotas permite una comparación más fácil entre subgrupos. Dado que ha dividido su cuota en estratos, el análisis de cada estrato está integrado en el modelo.
Desventajas del muestreo por cuotas
El muestreo por cuotas también presenta algunos desafíos:
Dado que el muestreo por cuotas no utiliza la selección aleatoria y el investigador decide quién está incluido en la muestra, puede generar sesgos de investigación como el sesgo de selección.
No siempre es posible dividir a la población en grupos mutuamente excluyentes. Específicamente, las personas pueden pertenecer a más de un grupo. Hay momentos en que las personas no se pueden categorizar claramente, lo que afecta el proceso de recopilación de datos y puede conducir a sesgos de variables omitidas y sesgos de información.
Dado que solo se tienen en cuenta las características específicas de la población al estratificar la muestra en subgrupos, es muy posible que se produzcan imprecisiones. Por ejemplo, un estudio con subgrupos de identidad de género e ingresos puede no representar con precisión otros rasgos como la edad, el origen étnico o la ubicación en la muestra final. Esto también puede conducir a un sesgo de información.
Cuándo usar el muestreo por cuotas
El muestreo por cuotas se utiliza en diseños de investigación tanto cualitativos como cuantitativos para obtener información sobre una característica de un subgrupo en particular o investigar las relaciones entre diferentes subgrupos.
Se usa más comúnmente en estudios de investigación donde no hay un marco de muestreo disponible, ya que puede ayudar a los investigadores a obtener una muestra que sea lo más representativa posible de la población que se está estudiando.
Se debe tener en cuenta que el muestreo por cuotas solo proporciona información sobre la muestra que responde. A diferencia del muestreo probabilístico, el muestreo por cuotas no puede generalizar a una población más amplia y presenta un alto riesgo de sesgo de investigación.
El muestreo por cuotas puede ser útil para obtener una imagen amplia de las actitudes, los comportamientos o las circunstancias, como comprender la variedad de preocupaciones que enfrentan los encuestados sobre un tema. El muestreo por cuotas también es útil cuando los encuestados se acercan a usted al azar, como a través de encuestas emergentes, encuestas integradas en sitios web o encuestas callejeras.
Debido a que el muestreo por cuotas no requiere una gran inversión de tiempo o presupuesto, se puede completar con bastante rapidez. Si necesita resultados rápidos, el muestreo por cuotas es un buen método a considerar.
Diferencias entre el muestreo por conveniencia y el muestreo por cuotas
Puede ser complicado diferenciar entre el muestreo por conveniencia y el muestreo por cuotas. Si bien ambos son métodos de muestreo no probabilístico, existen diferencias clave entre los dos.
El muestreo de conveniencia se guía principalmente por la proximidad o la facilidad de acceso al investigador. En el muestreo por conveniencia, las características de las unidades no son conocidas por el investigador antes del estudio, por lo que no es posible extraer una muestra representativa.
Por otro lado, en el muestreo por cuotas, es necesario conocer de antemano las características de las unidades para poder dividirlas en subgrupos (o estratos) y determinar cuántos participantes se necesitan de cada estrato. De esta manera, podemos asegurarnos de que los diversos segmentos estén representados en la muestra, preferiblemente en la proporción en que ocurren en la población.
THay que tener en cuenta que el muestreo por cuotas no proporcional puede ser bastante similar al muestreo por conveniencia, ya que ambos métodos utilizan la selección basada en el juicio del investigador.
Guía paso a paso para el muestreo por cuotas
A diferencia de los métodos de muestreo probabilístico, el muestreo por cuotas no requiere que los investigadores sigan reglas estrictas o un proceso de selección aleatorio. Sin embargo, todavía hay pautas generales a tener en cuenta.
Podemos extraer una muestra de cuota en tres pasos:
Paso 1: Dividir la población en estratos
Primero, se identifican los estratos importantes, subgrupos en su población de interés. Estos subgrupos deben ser mutuamente excluyentes, lo que significa que las unidades solo pueden calificar para un subgrupo.
Ejemplo:
Supongamos que estamos investigando las metas profesionales de los estudiantes de una universidad.
Dependiendo del objetivo de investigación, podemos elegir estudiantes de diferentes años de clase, materias o cualquier otra variable para la estratificación.
Decidimos que queremos ver las diferencias entre las carreras, por lo que los estratos son los diferentes programas (por ejemplo, economía, ingeniería, educación).
Paso 2: Determinar una cuota para cada estrato
A continuación, estimamos las proporciones de cada estrato en la población. Estas son las cuotas. Esta estimación puede basarse en registros existentes, como datos administrativos o estudios previos. De lo contrario, somos libre de usar nuestro juicio con respecto a cuántas unidades necesitamos elegir de cada subgrupo para obtener resultados válidos.
Ejemplo:
Decidimos examinar la diferencia entre los estudiantes de economía y de educación con respecto a sus objetivos profesionales. El número de estudiantes de cada carrera que incluya en su muestra debe basarse en la proporción de estudiantes de economía y educación con respecto al número total de estudiantes en estos dos programas.
Por ejemplo, si hay 2000 estudiantes universitarios matriculados en los dos programas, compuestos por 800 (40 %) estudiantes de educación y 1200 (60 %) estudiantes de economía, su muestra debe estar compuesta por un 40 % de estudiantes de educación y un 60 % de estudiantes de economía.
Si el tamaño de muestra deseado era de 100 estudiantes, la muestra debe incluir una cuota de 40 estudiantes de educación y 60 estudiantes de economía.
Hay que tener en cuenta que podemos dividir las cuotas en otras subcategorías. Por ejemplo, la cuota de 40 estudiantes de educación podría incluir un número proporcional de estudiantes de pregrado y posgrado. Si la proporción es 50/50, elegiría 20 estudiantes de pregrado y 20 de posgrado.
Al dividir la cuota en subcategorías, hemos asignado un peso a diferentes rasgos dentro de una población objetivo y ha confirmado su representación en el estudio.
Paso 3: Continuar reclutando hasta completar la cuota de cada estrato
Una vez que haya seleccionado la cantidad de unidades que necesita en cada subgrupo, continúe reclutando unidades para que participen en su investigación hasta completar cada una de sus cuotas.
En el ejemplo trabajado, una vez que alcanzamos la cuota de 40 especializaciones en educación, nos detenemos y sólo reclutamos estudiantes de economía hasta que se alcance la cuota establecida de 60 especializaciones en economía.
Muestreo por Cuotas
