La elección del tipo de muestreo para una investigación de mercado dependerá siempre de la información y el nivel de confianza que desees obtener. Aún con todos los avances tecnológicos y metodológicos que hemos visto hasta 2024, este principio sigue siendo fundamental para garantizar la precisión y relevancia de los insights obtenidos. Existen métodos probabilísticos, los cuales consisten en elegir a los participantes de manera aleatoria; en los no probabilísticos se realiza una selección de personas que cubren ciertos criterios.
Ambos tipos de muestreo se conforman de subtipos. Te invitamos a revisar las características de cada uno de ellos, su principal ventaja y desventaja para ayudarte a elegir el que resulte más conveniente en tu estudio de mercado.
Método probabilístico:
Al ser un proceso en el que interviene la aleatorización, es decir, brindar a todos los participantes las mismas oportunidades de ser seleccionados, se evitan los sesgos de muestreo, principalmente. También, si la muestra se realiza correctamente se garantiza una muestra representativa de toda la población.
Método no probabilístico
A diferencia del método probabilístico en el que la base es la selección a través de un proceso aleatorio, en el no probabilístico la muestra es seleccionada en función de criterios establecidos y de la accesibilidad a ella. La desventaja general es que al no considerar porciones desconocidas de población, no se puede considerar el resultado obtenido como una generalidad.[image_with_animation image_url="4705" alignment="" animation="Fade In"]¡Bien!, ahora ya conoces las ventajas y desventajas de cada uno de los tipos de muestreo disponibles para que realices tu investigación de mercados. Recuerda que responden a objetivos distintos e influyen en el instrumento que debes emplear para la recolección de datos, por lo que combinarlos , no será bueno para la información que recopiles.
Si este post te resultó útil, no dudes en compartirlo y suscribirte a nuestro blog.
¡Nos leemos pronto!
Fuente: Atlantia Search, 2018.
