Determinar la nuestra no es sencillo, si se pretende que ésta sea lo más representativa posible. Llega el momento en el que se ha de determinar a quién se va a implicar en la investigación. Es preciso, en primer lugar, identificar quienes son los implicados y determinar el número de la población, es decir, todos y cada uno de los individuos afectados por el estudio (todos los alumnos inscritos en cursos de formación de una determinada institución formativa). La población es casi siempre arbitraria y a determinar por el investigador. Lo ideal sería tomar información de todos y cada uno de los individuos que constituyen la población. Como esto raramente se produce, si se quiere generalizar mínimamente, es del todo preciso obtener una muestra con garantías de representatividad
A la hora de formalizar una muestra han de realizarse todos los esfuerzos que sean precisos con el fin de evitar, de entrada, tres errores:
a) Error de sesgo, la muestra tiene parámetros significativamente distintos del total de la población, normalmente ocurre porque la técnica de muestreo utilizada no es la correcta o aún siéndolo se ha procedido incorrectamente. Ocurre a veces, que la población es muy grande y no se poseen esos parámetros de la población.
b) Error aleatorio o de muestreo. Se produce cuando aun habiendo procedido correctamente con la técnica de muestreo el azar, que se puede manifestar en procesos de aleatorización, dé origen a una muestra con características diferenciales de la población. (ej.: se sabe la población de alumnos se distribuye al 50% entre hombres y mujeres; resulta que tras un proceso de muestreo (bolitas en una bolsa, en un primer intento sobre 14 personas necesarias, obtuviéramos 10 mujeres y cuatro hombres. Lógicamente se debe proceder a equilibrar mediante sucesivas extracciones.
Tipos de errores muestrales
c) Un tercer tipo de errores lo constituirían aquellos derivados de algún error de identificación, recuentos parciales equivocados, etc.
Un correcto y exhaustivo correlato de acciones para conseguir una muestra representativa, siempre que ello sea posible, encierra:
1. Identificación de los principales parámetros de la población relacionados con los objetivos y finalidad de la investigación. 2. Identificación numérica de la población.
3. Obtener un listado de la población. Este listado debe ser lo más completo, exacto y actualizado. En cada una de estas unidades de muestreo se ha de procurar que:
a) Estén definidas de forma que su identificación sea inequívoca.
b) No exista solapamiento entre ellas.
c) A cada unidad se le pueda asignar una probabilidad igual para su posible elección.
d) La totalidad de las unidades coincidan con la población que se quiere estudiar.
4. Selección de la muestra por el procedimiento de muestreo que posibilite el más alto grado de representatividad, lo cual dependerá de la naturaleza de la muestra, el tipo de investigación a realizar, del tipo de muestreo utilizado y del nivel de precisión que deseemos obtener y los recursos disponibles.
Conocidas las posibilidades y las imposibilidades expuestas en anteriormente, es cuestión de escoger entre los distintos sistemas de muestreo.
Básicamente todos los procedimientos de muestreo, se agrupan en dos: los sistemas probabilísticos y los sistemas no probabilísticos.
Proceso de selección de una muestra
Tipos de muestreo Probabilísticos
Todas las unidades muestrales tienen la misma posibilidad de ser incluidas en la muestra.
Son complicados por la necesidad de elaborar listados completos y conseguir “a los individuos” que el azar u otro sistema designa.
Son representativos
No probabilísticos
No todos los individuos tienen las mismas posibilidades de formar parte de la muestra.
Son sencillos de llevar a cabo y son muy útiles si no se pretende generalizar, más allá de la muestra n cuestión, probar instrumentos, realizar pruebas piloto, afinar hipótesis o preparar un estudio más ambicioso.
Aleatorio simple: definir e identificar la
población, asignar un número a cada sujeto y, por azar, u otro procedimiento aleatorio asignar los escogidos hasta conformar el número de la muestra. Es conveniente asignar alguno más como reservas.
Muestreo accidental o de conveniencias:
Una vez determinado el tamaño de la muestra, vamos incluyendo en la muestra hasta que se completa
Sistemático: definir e identificar la
población, asignar un número a cada sujeto; determinar el tamaño de la muestra; dividir la población por el número de la muestra para obtener la “razón muestral”. Obtener un número al azar y sumarle sucesivamente la razón muestral hasta logran tantos individuos como se necesite
Muestreo intencional; es el investigador
quien selecciona a cada uno de los integrantes de la muestra a quien considera que posee unas determinadas características que en función de los objetivos de la investigación pueden proporcionarle la información que le interesa.
Estratificado: En muchas ocasiones interesa
o sucede que la población se divide en diversos estratos según la edad, profesión, lugar de nacimiento, etc. Se calcula el tamaño de la muestra, se divide la población por estratos, se identifica a los individuos y bien por afijación simple (muestra/por nº de estratos) o por afijación
proporcional (respetando la proporcionalidad respecto a la población) se adjudica el número de elementos de la muestra correspondiente a cada estrato. Para la selección de la submuestra de cada estrato se puede utilizar el sistema de aleatorización simple o sistemático
Muestreo por cuotas, implica una división
de la población según alguna característica, como en el muestreo por estratos y se mantiene esa proporcionalidad, la asignación posterior a la muestra puede ser por conveniencia o intencional. Si dentro de cada estrato se realizan a su vez subdivisiones, se denomina dimensional
Por conglomerados. En este caso las
unidades muestrales no son individuos aislados, sino agrupaciones naturales tales como familias, aulas, escuelas, comarcas... Una vez identificadas las unidades, se procede según alguno de los sistemas anteriores. También se denomina muestreo de conjuntos
Bola de nieve; se emplea sobre
poblaciones de difícil acceso difíciles de encontrar o censar (ilegales, enfermos de..., entonces el investigador una vez identificado un pequeño grupo se sirve de ellos para conseguir otros, entre sus conocidos, y así sucesivamente, estos nuevos a otros, para incrementar la muestra
Muestreo en fases. Es una particularidad
del anterior, y llegado al último nivel, no utiliza a todos, sino a una submuestra de la muestra
Tabla 9: Tipos de muestreo
Tipos de muestreo