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Boletín Electrónico N° 12
REPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS



Es muy común escuchar que las muestras tienen que ser representativas de la población de la cual se extraen. Si bien el término "representatividad de las muestras" está muy difundido, hasta el punto que los clientes de una investigación de mercado piden que las muestras sean representativas de la población, el mismo es inexistente para la teoría del muestreo.

En realidad, surge en los tiempos previos al desarrollo de la teoría del muestreo (circa 1895), cuando se mencionaba al "método representativo" como sinónimo de investigación incompleta, en contraposición a la "investigación exhaustiva", tal como eran llamados los estudios estadísticos sobre el total de la población.

El siguiente es un ejemplo real respecto a la utilización errónea del término "representatividad":


Ejemplo real respecto a la utilización errónea del término
"representatividad"

La representatividad de una muestra (número de personas a las que se entrevista o investiga) no está relacionada con su tamaño. Lo importante es que el diseño de la muestra no tenga sesgos. La muestra debe ser una fotografía exacta, aunque a escala reducida, del público a estudiar, de manera que deben tenerse en cuenta las características que definen a ese público con su peso correspondiente. En el caso de estudios entre población general, variables de uso casi obligado serían Sexo, Edad, Distribución geográfica y, si es el caso, ser cliente, consumidor o usuario de una compañía, producto o servicio.

Así, un número pequeño de entrevistas puede ser perfectamente representativo del universo a estudiar, pero soportar un error estadístico muy alto. El error de la muestra sí que se relaciona con el tamaño de la muestra (número de entrevistas a realizar) y de manera muy directa: a mayor tamaño muestral, menor error estadístico.


En realidad no se puede pretender ni conseguir que una muestra sea representativa de una población porque eso querría decir que es aceptablemente eficiente para la estimación de los parámetros de cualquiera de las variables que puedan definirse sobre esa población.

La teoría del muestreo se ocupa de estudiar los posibles diseños de muestra para la estimación de "un" parámetro de "una" variable. Se habla de precisión, error de estimación, sesgo, intervalos de confianza, etc., en relación con "un" estimador de "un" parámetro poblacional, es decir, los errores son características de los estimadores y no de las muestras.

Mas allá de que todo lo dicho es absolutamente cierto, nadie se conformaría con diseñar una investigación para obtener de ella sólo una estimación, por más importante que ella fuese. En verdad, de cada investigación se obtienen muchas estimaciones y es preciso encontrar un punto de conciliación para lograr que los errores de todas ellas (que serán todos diferentes) no sobrepasen límites aceptables.