Muestreo con Propósito: de la Paella con Plátano al Menú Degustación

PRÓLOGO: ¿QUÉ NOS ESTAMOS COMIENDO?

Hay cosas que deberían tener criterio.

Una es la comida.

Otra es la selección de casos en una evaluación.

Y sin embargo, más de una vez, alguien dice:

“Haremos muestreo intencional… iremos a donde parezca interesante”.

Eso, traducido al lenguaje culinario, es:

“Hice una paella… con lo que había en la nevera”.

Y así acabas comiéndote mejillones con plátano y salchichas.

Lo mismo pasa en evaluación: sitios mal elegidos, visitas inútiles, narrativas sin sentido.

El resultado: un trabajo de campo indigesto y conclusiones flojas.

¿QUÉ ES (Y QUÉ NO ES) EL MUESTREO INTENCIONAL?

Es:

• Seleccionar sitios y personas porque aportan valor directo a las preguntas de evaluación.
• Hacerlo con base en la teoría del cambio, hipótesis claras y brechas de información.
• Asegurar variedad estratégica (zonas, resultados, modelos, públicos).

No es:

• Ir “donde queda cerca del aeropuerto”.
• Visitar “lo que propone la contraparte”.
• Elegir casos “raros” o “fotogénicos” sin razón clara.
• Armar un recorrido “para quedar bien” con todo el mundo.

¿CUÁNDO SABE BIEN Y CUÁNDO SE TE INDIGESTA?

Ejemplos de muestreo con estrella Michelin:

• Diversidad útil: visitas a proyectos en diferentes contextos (urbanos/rurales, con y sin apoyo institucional, exitosos y fallidos).
• Contraste de resultados: selección deliberada de experiencias positivas y negativas para entender qué factores marcan la diferencia.
• Diseño combinado: mayoría de sitios intencionales + unos pocos aleatorios para evitar sesgos.

Ejemplos de paella con plátano (basados en la vida real):

• El tour decorado: solo se visitan los proyectos “lindos” que la contraparte quiere mostrar. El informe queda edulcorado.
• Logística por encima de lógica: visitas solo a lugares accesibles. Se ignoran contextos remotos clave.
• El proyecto unicornio: se dedica medio informe a un piloto muy llamativo… que representa menos del 3 % del presupuesto.

CÓMO HACERLO BIEN (Y QUEDAR COMO UN CHEF DE LA EVALUACIÓN)

Paso 1: Partir de las preguntas

Identifica qué subpreguntas puedes realmente responder en campo. Define qué información necesitas validar, triangular o completar.

Paso 2: Formular hipótesis

Antes de visitar nada, plantéate qué supuestos quieres verificar. Eso te ayuda a saber dónde ir y a quién escuchar.

Paso 3: Establecer criterios claros

Define y documenta por qué vas a cada sitio:

• ¿Es representativo?
• ¿Contrasta con otros?
• ¿Tiene valor para validar hipótesis?

Incluye también criterios de exclusión (por ejemplo, si un sitio ya ha sido evaluado recientemente o si no aporta nueva información).

Paso 4: Diseña la visita como una matriz

Relaciona cada sitio con:

• Subpreguntas de evaluación
• Hipótesis a validar
• Técnicas a aplicar (entrevistas, grupos focales, observación)

Paso 5: Un toque de aleatoriedad

Aunque el enfoque sea intencional, incluir uno o dos casos seleccionados al azar te da credibilidad y te ayuda a romper sesgos.

Paso 6: Chequeo previo

Haz llamadas o entrevistas exploratorias para confirmar la pertinencia de los sitios antes de cerrar el itinerario.

Paso 7: Transparencia

Para cada sitio, deja constancia escrita de:

• Por qué se eligió
• Qué se espera aprender
• Qué riesgos de sesgo existen y cómo se manejan

ANEXO PRÁCTICO PARA EL TRABAJO DE CAMPO

Objetivo del anexo:

Asegurar que la estrategia de muestreo permita un trabajo de campo eficiente, relevante, riguroso e independiente.

Elementos clave:

1. Evaluabilidad de las preguntas

• ¿Qué subpreguntas pueden responderse en campo?
• ¿Qué métodos (cualitativos o cuantitativos) son adecuados?
• ¿Qué información falta y debe buscarse en terreno?

2. Marco de hipótesis e información pendiente

• ¿Qué supuestos o mecanismos clave quieres verificar?
• ¿Qué datos faltan para completar tu teoría del cambio?
• ¿Cómo los vas a triangular?

3. Criterios de selección

• Relevancia del sitio en relación a las preguntas
• Diversidad (geográfica, de resultados, de beneficiarios)
• Disponibilidad de información y actores clave

4. Itinerario lógico y técnicas de recolección

• Organiza un recorrido coherente
• Relaciona cada visita con una técnica y propósito
• Considera riesgos de sesgo (por ejemplo, solo oír voces favorables)

5. Matriz para planificar las visitas (ejemplo de columnas)

IDEAS INNOVADORAS PARA EVALUACIONES CON SABOR

• Mapa de hipótesis: selecciona sitios donde se puedan probar hipótesis críticas.
• Muestreo de historias: casos que representen diferentes trayectorias (éxito, crisis, estancamiento, innovación fallida).
• Casos contradictorios intencionales: incluye sitios donde no pasó lo que se esperaba.
• Mini panel ciudadano: involucra a usuarios en la priorización de sitios.
• Auditoría de sesgos del equipo: revisa tus propias inclinaciones antes de definir el plan.

TABLA RESUMEN: GOURMET vs. PAELLA SORPRESA

Muestreo Gourmet	Muestreo Caótico
Basado en teoría del cambio	Basado en logística o intuición
Criterios claros y documentados	Decisiones improvisadas
Diversidad estratégica	Casos repetidos o decorativos
80 % intencional + 20 % aleatorio	100 % conveniencia
Pre-chequeo remoto	Itinerario cerrado sin revisión
Transparencia en decisiones	Criterios no explicitados

REFERENCIAS

• Bamberger, M., Rugh, J., & Mabry, L. (2012). Evaluación en el mundo real: trabajando con restricciones de tiempo, presupuesto, datos y política. SAGE. https://us.sagepub.com/en-us/nam/realworld-evaluation/book238085
• BetterEvaluation. (s.f.). Estrategias de muestreo. https://www.betterevaluation.org/en/themes/sampling
• Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Diseño de investigación: enfoques cualitativos, cuantitativos y mixtos (5ª ed.). SAGE. https://us.sagepub.com/en-us/nam/research-design/book255675
• Gertler, P. J., Martinez, S., Premand, P., Rawlings, L. B., & Vermeersch, C. M. J. (2016). La evaluación de impacto en la práctica (2ª ed.). Banco Mundial. https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/25030
• Henry, G. T. (2009). Muestreo práctico. SAGE. https://us.sagepub.com/en-us/nam/practical-sampling/book243826
• OCDE-CAD. (2019). Criterios de evaluación revisados: definiciones y principios. https://www.oecd.org/dac/evaluation/revised-evaluation-criteria-dec-2019.pdf
• Palinkas, L. A. et al. (2015). Muestreo intencional para la recolección y análisis de datos cualitativos en investigaciones de implementación. Administración y Política en Salud Mental, 42(5), 533–544. https://doi.org/10.1007/s10488-013-0528-y
• Patton, M. Q. (2015). Métodos de evaluación e investigación cualitativa (4ª ed.). SAGE. https://us.sagepub.com/en-us/nam/qualitative-research-evaluation-methods/book232962
• United Nations Evaluation Group. (2016). Normas y estándares para la evaluación. UNEG. http://www.unevaluation.org/document/detail/1914
• White, H. (2009). Evaluación de impacto basada en teorías: principios y práctica. Revista de Efectividad del Desarrollo, 1(3), 271–284. https://doi.org/10.1080/19439340903114628
• Yin, R. K. (2018). Investigación con estudios de caso (6ª ed.). SAGE. https://us.sagepub.com/en-us/nam/case-study-research-and-applications/book250150

ANEXO INFOGRAFÍA FINAL: Muestreo con Propósito, con Sabor

1. ¿Qué es el muestreo intencional?

Elegir casos clave para responder preguntas y validar hipótesis

No ir “donde sea”, ni elegir solo lo más bonito

2. Pasos para hacerlo bien

• Partir de preguntas claras
• Formular hipótesis
• Establecer criterios de selección y exclusión
• Relacionar cada sitio con técnica y propósito
• Incluir una pizca de aleatoriedad
• Chequear previamente la relevancia
• Documentar todo de forma transparente

3. Ejemplos buenos y malos

Visitar comunidades diversas

Contrastar éxitos y fallos

Tour turístico de proyectos estrella

Elegir lo más fácil o lo más exótico sin razón

4. Diferencias clave

Gourmet	Sorpresa
Basado en TdC y hipótesis	Basado en logística
Criterios justificados	Criterios ocultos o inexistentes
Variedad relevante	Muestra homogénea o decorativa
Control de sesgos	Reproducción de narrativas
Iteración y chequeo	Improvisación

Nota: Este artículo fue redactado con apoyo de inteligencia artificial, que también sugirió algunas de las referencias bibliográficas incluidas. Sin embargo, las ideas centrales, el enfoque y la selección final del contenido son completamente mías