Es un método de obtener información y de sacar inferencias acerca de una población más grande o universo, mediante el análisis de sólo una parte, o muestra, de la misma. Consiste en seleccionar a un grupo reducido de personas (muestra), en representación del total de la población o de un subconjunto de la misma (universo). En las elecciones, se utiliza con el fin de realizar investigaciones y análisis de las preferencias políticas, opiniones, actitudes, creencias u otra información relevante de los electores; al efecto se utilizan encuestas, estudios de panel, grupos de enfoque, etc.

Se trata de estudiar al todo a través de una parte mediante un proceso de inferencia estadística. Este método fue desarrollado en los años treinta por el profesor J. Neyman y después perfeccionado por W.S. Gosset, R.A. Fisher y H. Cramer. El término se deriva del latín "monstrare", mostrar. Se aplicó primero en la agricultura para medir el rendimiento de las cosechas. De ahí pasó a una gran variedad de campos de la actividad humana, entre ellos la política.

El muestreo se emplea cuando la población es tan grande que excede cualquier otra posibilidad de análisis por estar formada por varias decenas de miles o millones de personas o, cuando es suficientemente uniforme que no tiene caso estudiarla toda; se usa, además, por razones de economía ya que el dinero, el tiempo y el esfuerzo que se requeriría con otro método de investigación sería mucho mayor.

Así, en vez de estudiar al universo, lo que es muy difícil u oneroso, se consulta a un grupo más reducido que se considera que reflejará el punto de vista del total, lo que permitirá hacer inferencias acerca de la conducta de toda la población a un costo mucho menor; en otras palabras, se estudia a una muestra para descifrar lo que ocurre en el conjunto de electores que se haya seleccionado.

La precisión de estas inferencias depende de que la muestra sea suficientemente representativa y esto se consigue en tanto esté formada, por individuos de la misma categoría y clasificación y en la misma proporción que tiene la población en su conjunto y en la medida en que es obtenida en forma aleatoria o al azar, esto quiere decir que todas las personas tienen las mismas posibilidades de ser elegidas para intervenir en el estudio.

Como cualquier otro método de estudio de los fenómenos sociales, el muestreo es un proceso que inevitablemente conlleva la posibilidad de error. La exactitud de los resultados aumenta con una muestra más grande y más representativa. Cuando la población es homogénea es más sencillo lograr que la muestra sea representativa y basta quizás con estudiar un porcentaje reducido, pero entre más heterogénea sea, más complejo será el mecanismo para la obtención de la muestra.

Hay varias técnicas para el diseño de la muestra, algunas de ellas son:

a) Probabilística o aleatoria simple, requiere que cada caso en el universo que está siendo estudiado tenga una oportunidad determinada o fija se ser seleccionado; la probabilidad estadística puede usarse para medir cuantitativamente el riesgo de sacar conclusiones equivocadas de muestras de diversos tamaños (si de un universo de dos, se muestrea uno, el riesgo es menor que si se selecciona uno de un universo de cincuenta, etc.) Muestras de 2000 a 2500 casos son los tamaños frecuentes de encuestas a nivel nacional, especialmente cuando las características a estudiar son pocas.

b) Estratificada aleatoria, que consiste en dividir primero a la población en subgrupos o estratos de acuerdo con un criterio de agrupamiento de los elementos más parecidos entre sí, dentro de cada uno de los cuales se selecciona a las personas en forma aleatoria simple, esto es, cada caso tiene una oportunidad igual de resultar seleccionado.

c) Por etapas, son muestreos sucesivos; primero se escoge al azar un número limitado de áreas o localidades y ya después se eligen, también al azar, las personas, hogares u organizaciones dentro de esas localidades elegidas. Pueden obtenerse más submuestras si fuera necesario o si ésta permanece suficientemente grande como para sustentar el análisis. La selección final del proceso debe producir una lista del padrón electoral, direcciones de hogares o nombres de organizaciones que constituirán la muestra final, la cual no acepta sustituciones. Por este motivo los entrevistadores deben hacer un gran esfuerzo para persuadir a las personas elegidas, a que colaboren en el estudio, y a veces esto puede provocar respuestas sesgadas o casos perdidos. En este método, el calculo del error es aun más complejo.

d) Por cuotas, en el cual se definen cuotas determinadas de acuerdo a la población total y únicamente se cuida que la proporción de los sujetos de la muestra, sea la misma que en el universo, pero la elección se realiza en forma arbitraria dentro de los grupos que se hayan establecido en función de ciertos elementos como la edad, sexo, nivel socioeconómico, etc. y por tanto, la selección puede estar influida por las preferencias o tendencias del entrevistador o de quien escoge al sujeto en particular y en todo caso, se puede sustituir una persona por otra que reúna las características deseadas. Para algunos, este método carece de una base teórica satisfactoria a pesar de que su uso está muy generalizado.

De acuerdo con el proceso de selección, el tamaño de la muestra y de las características del universo se calcula el margen de error que inevitablemente se genera como en cualquier método de observación. El margen de error es una medida estadística que indica el grado de confianza que se puede tener con respecto a los resultados.

La teoría de la probabilidad proporciona la base de un amplio rango de inferencias estadísticas acerca de las características del universo. La mayoría de los cálculos importantes pueden hacerse mediante la paquetería de software disponible, especialmente el SPSS.

Los muestreos complejos deben ser realizados por los especialistas ya que los procedimientos para su diseño, los cálculos para establecer su tamaño, así como los de otras medidas de tipo estadístico, pueden ser muy complicados para el común de las personas u otros profesionales que no dominen este campo.

Las deducciones e inferencias sacadas de la muestra, se restringen a las que pueden ser calculadas matemáticamente, por lo que deben ser complementadas con otros métodos cuantitativos o cualitativos y conocimientos para validar sus resultados, por ejemplo la triangulación de encuestas sucesivas o anteriores, las teorías acerca del tema, los grupos de enfoque, etc.