Selección de la muestra.

Selección de la muestra.

 

Cuando queremos realizar un censo debemos incluir en el estudio a todos los casos (personas, animales, plantas, objetos) del universo o la población.

 

Lo primero: ¿sobre qué o quiénes se recolectarán datos?.

Aquí el interés se centra en “qué o quiénes”, es decir, en los participantes, objetos, sucesos o comunidades de estudio (las unidades de análisis), lo cual depende del planteamiento de la investigación y de los alcances del estudio.

 

• Unidades de análisis. Se les denomina también casos o elementos.

 

Por tanto, para seleccionar una muestra, lo primero que hay que hacer es definir la

unidad de análisis (individuos, organizaciones, periódicos, comunidades, situaciones, eventos, etc.). Una vezdefinida la unidad de análisis se delimita la población.

 

• Muestra. Subgrupo de la población del cual se recolectan los datos y debe ser representativo de ésta.

 

 

¿Cómo se delimita una población?

Una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones. Es preferible entonces establecer con claridad las características de la población, con la finalidad de delimitar cuáles serán los parámetros muestrales. La delimitación de las características de la población no sólo depende de los objetivos de la investigación, sino de otras razones prácticas. Un estudio no será mejor por tener una población más grande; la calidad de un trabajo investigativo estriba en delimitar claramente la población con base en el planteamiento del problema.

 

Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de contenido, de lugar y en el tiempo.

 

• Población o universo. Conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones.

 

Al seleccionar la muestra debemos evitar tres errores que pueden presentarse: 1) desestimar o no elegir a casos que deberían ser parte de la muestra (participantes que deberían estar y no fueron seleccionados), 2) incluir a casos que no deberían estar porque no forman parte de la población y 3) seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles.

 

¿Cómo seleccionar la muestra?

La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Digamos que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población.

 

• Muestra probabilística. Subgrupo de la población en el que todos los elementos de ésta tienen la misma posibilidad de ser elegidos.
• Muestra no probabilística o dirigida. Subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las características de la investigación.

 

Elegir entre una muestra probabilística o una no probabilística depende de los objetivos del estudio, del esquema de investigación y de la contribución que se piensa hacer con ella.

 

¿Cómo se selecciona una muestra probabilística?

Las muestras probabilísticas tienen muchas ventajas, quizá la principal sea que puede medirse el tamaño del error en nuestras predicciones. Las muestras probabilísticas son esenciales en los diseño de investigación transeccionales, tanto descriptivos como correlacionales-causales donde se pretende hacer estimaciones de variables en la población. Estas variables se miden y se analizan con pruebas estadísticas.

 

Para hacer una muestra probabilística son necesarios dos procedimientos:

1. Calcular un tamaño de muestra que sea representativo de la población.
2. Seleccionar los elementos muestrales de manera que al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos.

 

• Muestra probabilística estratificada. Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento.

 

 

Muestreo probabilístico por racimos.

En este tipo de muestreo se reducen costos, tiempo y energía, al considerar que muchas veces las unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos, a los que se denomina racimos.

 

• Racimos. Son sinónimos de clusters o conglomerado.

 

Muestrear por racimos implica diferenciar entre la unidad de análisis y la unidad muestral. La unidad de análisis indica quiénes van a ser medidos, o sea, los participantes o casos a quienes en última instancia vamos a aplicar el instrumento de medición. La unidad muestral (en este tipo de muestra) se refiere al racimo por medio del cual se logra el acceso a la unidad de análisis. El muestreo por racimos supone una selección en dos o más etapas, todas con procedimientos probabilísticos.

 

¿Cómo se lleva a cabo el procedimiento de selección de la muestra?

 

Tómbola

Muy simple pero muy rápido, consiste en numerar todos los elementos muestrales de la población, del uno al número N. Después se hacen fichas o papeles, uno por cada elemento, se revuelven en una caja y se van sacando n número de fichas, según el tamaño de la muestra. Los números elegidos al azar conformarán la muestra.

 

Números random o números aleatorios.

El uso de números random no significa la selección azarosa o fortuita, sino de utilización de un cuadro de números que implica un mecanismo de probabilidad muy bien diseñado. Los números random de la Corporación Rand fueron generados con una especie de ruleta electrónica. Existe un cuadro de un millón de dígitos, publicada por esta corporación, cuyas partes se encuentran en los apéndices de muchos libros de estadística.

 

Selección sistemática de elementos muestrales.

Este procedimiento de selección es muy útil e implica elegir dentro de una población N un número n de elementos a partir de un intervalo K. Este último (K) es un intervalo que se va a determinar por el tamaño de la población y el tamaño de la muestra. De manera que tenemos que K=N/n, en donde K= un intervalo de selección sistemática, N= la población y  n= la muestra.

 

Listados y otros marcos muestrales.

 

Marco muestral Es un marco de referencia que nos permite identificar físicamente los elementos de la población,así como la posibilidad de enumerarlos y seleccionar los elementos muestrales.

 

Éste constituye un marco de referencia que nos permita identificar físicamente los elementos de la población, la posibilidad de enumerarlos y, por ende, de proceder a la selección de los elementos muestrales (los casos de la muestra). Normalmente se trata de un listado existente o una lista que es necesario confeccionar

ad hoc, con los casos de la población

 

Tamaño óptimo de una muestra.

 

Precisar adecuadamente el tamaño de la muestra puede tornarse complejo, esto depende del problema de investigación y la población a estudiar.

El tamaño de una muestra depende también del número de subgrupos que nos interesan en una población.

 

¿Cómo y cuáles son las muestras no probabilísticas?

Las muestras no probabilísticas, también llamadas muestras dirigidas, suponen un procedimiento de selección informal.

 

Por ello, para fines deductivos-cuantitativos, donde la generalización o extrapolación de resultados hacia la población es una finalidad en sí misma, las muestras dirigidas implica algunas desventajas. La primera es que los datos no pueden generalizarse a ésta. En las muestras de este tipo, la elección de los casos no depende de que todos tengan la misma probabilidad de ser elegidos, sino de la decisión de un investigador o grupo de personas que recolectan los datos.

 

Muestras de sujetos voluntarios.

La muestra de expertos.

Los sujeto tipo. El objetivo es la riqueza, profundidad y calidad de la información,

Muestra por cuotas.

Muestras cualitativas.