
🌶️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)
| Pregunta de evaluación | Evaluabilidad | Hipótesis / Información clave | Técnicas | Criterios de selección | Propósito de la visita | Sitio propuesto |
🚀 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