La metodología de la investigación los resultados de la búsqueda en la muestra

Metodología de la Investigación (Capítulo 8)

Hernández et al.

Seleccionar una muestra apropiada en la investigación cuantitativa:

La muestra es un subgrupo de la población de interés sobre el cual se recolectan datos, y que tiene que definirse o delimitarse de antemano con precisión, éste debe ser representativo de dicha población. El investigador pretende que los resultados encontrados en la muestra logren generalizarse. El interés es que la muestra sea estadísticamente representativa.

Objetivo central: Seleccionar casos representativos para la generalización ◊ Generalizar: Características, Hipótesis. Con la finalidad de construir y/o probar teorías que expliquen a la población o fenómeno. ◊ Mediante una técnica adecuada.

1. Definir las unidades de análisis: Las unidades de análisis son participantes y otros seres vivos, objetos, fenómenos, sucesos o comunidades sobre los cuales se habrán de recolectar datos. Depende del planteamiento de la investigación y de los alcances del estudio. La unidad de análisis debe ser coherente al objetivo de la investigación.

2. Delimitar la población: La población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones. La calidad de un trabajo investigativo estriba en delimitar claramente la población con base en el planteamiento del problema. Deben situarse en torno a sus características de contenido, lugar y tiempo. En investigaciones es común encontrar los siguientes errores al seleccionar la muestra: desestimar o no elegir a casos que deberían ser parte de la muestra, incluir a casos

que no deberían estar porque no forman parte de a población y seleccionar casos que son inelegibles. Para evitar estos errores es necesaria una adecuada delimitación del universo o población.

3. Elegir el método de selección de la muestra, probabilístico o no probabilístico: La elección se determina con base en el planteamiento del problema, las hipótesis, el diseño de investigación y el alcance de sus contribuciones.

a) Muestras probabilísticas: todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos y se obtienen definiendo las características de la población y el tamaño de la muestra, y por medio de una selección aleatoria o mecánica de las unidades de análisis. Ejemplo, lotería.

La ventaja de ésta, es que puede medirse el tamaño del error en nuestras predicciones. Se dice incluso que el principal objetivo en el diseño de una muestra probabilística es reducir al mínimo este error, al que se le llama error estándar.

Son esenciales en investigaciones transeccionales, descriptivas y correlaciónales-causales, donde se pretende hacer estimaciones de variables en la población. Estas variables se miden y se analizan con pruebas estadísticas en una muestra, donde se presupone que ésta es probabilística y todos los elementos de la población tienen una misma probabilidad de ser elegidos. Las unidades o elementos muestrales tendrán valores similares a los de la población, de manera que las mediciones en el subconjunto nos darán estimados precisos del conjunto mayor. La precisión de dichos estimados depende del error en el muestreo, que es posible

calcular.

Para hacer una muestra probabilística son necesarios dos procedimientos:

1. Calcular un tamaño de muestra que sea representativo de la población. (Stats)

2. Seleccionar los elementos muestrales (casos) de manera que al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos.

Tipos de muestras probabilísticas:

a) Muestra probabilística estratificada: Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento. Por ejemplo, efectuar comparaciones por género (hombres y mujeres).

b Muestra probabilística por racimos: Muestreo en el que las unidades de análisis se encuentran encapsuladas en determinados lugares físicos.

Implica diferenciar entre la unidad de análisis y la unidad muestral.

- Unidad de análisis: quiénes van a ser medidos, o sea, los participantes o casos a quienes en última instancia vamos a aplicar el instrumento de medición.

- Unidad muestral: Racimo por medio del cual se logra el acceso a la unidad de análisis.

En la primera etapa, se seleccionan los racimos, siguiendo los pasos señalados en una muestra probabilística simple o estratificada. Luego, se seleccionan los casos que van a medirse. Para ello se hace una selección que asegure que todos los elementos del racimo tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

b) Muestras no probabilísticas: la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las características de la investigación de quien hace la muestra. El proceso no es mecánico ni con base en fórmulas de probabilidad, sino que dependedel proceso de toma de decisiones de un investigador o de un grupo de investigadores.

a) Muestreo al azar por marcado telefónico (Random Digit Dialing): Involucra identificar áreas geográficas –para ser muestreadas al azar- y sus correspondientes códigos telefónicos e intercambios (los primeros dígitos del número telefónico que las identifica). Luego, los demás dígitos del número a marcar pueden ser generados al azar de acuerdo con los casos que requerimos para la muestra (n).

4. Precisar el tamaño de la muestra requerido: Dado que una población es de N tamaño, ¿Cuál es el menor número de unidades muestrales (personas, organizaciones, etc.) que necesito para conformar una muestra (n) que me asegure un determinado nivel de error estándar, digamos menor de 00.1? La respuesta a esta pregunta busca encontrar una muestra que sea representativa del universo o población con cierta posibilidad de error (se pretende minimizar) y nivel de confianza (maximizar), así como probabilidad. Esto se puede lograr a través del programa STATS a través de los siguientes datos: tamaño del universo, error máximo aceptable, porcentaje estimado de la muestra y nivel deseado de confianza.

a) Muestra probabilística estratificada: Se divide la población en subpoblaciones o estratos, y se selecciona una muestra para cada estrato. Mediante formulas o programa STATS.

5. Aplicar el procedimiento de selección:

a) Tómbola: Enumerar todos los elementos muestrales de la población del 1 al N. Se hacen fichas 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.

Cuando el muestreo es estratificado, se sigue el procedimiento anterior, pero por cada estrato.

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