Seleccion De Muestra

Capítulo Selección de la muestra

Para seleccionar una muestra, lo primero que hay que hacer es defi nir la unidad de análisis (individuos, organizaciones, periodicos, comunidades, situaciones, eventos, etc.). Una vez definida la unidad de analisis se delimita la poblacion.

Para el proceso cuantitativo la muestra es un subgrupo de la poblacion de

interes sobre el cual se recolectaran datos, y que tiene que defi nirse o delimitarse

de antemano con precision, este debera ser representativo de dicha poblacion. El

investigador pretende que los resultados encontrados en la muestra logren generalizarse

o extrapolarse a la poblacion (en el sentido de la validez externa que se comento al hablar de

experimentos). El interes es que la muestra sea estadisticamente representativa.

¿Cómo se delimita una población?

Una vez que se ha defi nido cual sera la unidad de analisis, se procede a delimitar la poblacion que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados. Asi, una población es el conjunto

de todos los casos que concuerdan con una serie de especifi caciones (Selltiz et al., 1980).

Una defi ciencia que se presenta en algunos trabajos de investigacion es que no describen lo sufi -

ciente las caracteristicas de la poblacion o consideran que la muestra la representa de manera automatica.

¿Cómo seleccionar la muestra?

Hasta este momento hemos visto que se debe defi nir cual sera la unidad de analisis y cuales son las

caracteristicas de la poblacion. En este inciso hablaremos de la muestra, o mejor dicho de los tipos de

muestra, con la fi nalidad de poder elegir la mas conveniente para un estudio.

La muestra es, en esencia, un subgrupo de la poblacion. Digamos que es un subconjunto de elementos

que pertenecen a ese conjunto defi nido en sus caracteristicas al que llamamos población.

Tipos de muestra

Basicamente categorizamos las muestras en dos grandes ramas: las muestras no probabilísticas

y las muestras probabilísticas.

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.

¿Cómo se selecciona una muestra probabilística?

Las muestras probabilisticas son esenciales en los disenos de investigacion transeccionales, tanto

descriptivos como correlacionales-causales (las encuestas de opinion o surveys, por ejemplo), donde se

pretende hacer estimaciones de variables en la poblacion. Estas variables se miden y se analizan con

pruebas estadisticas en una muestra, donde se presupone que esta es probabilistica y todos los elementos

de la poblacion tienen una misma probabilidad de ser elegidos. Las unidades o elementos

muestrales tendran valores muy parecidos a los de la poblacion, de manera que las mediciones en el

subconjunto nos daran estimados precisos del conjunto mayor.

Para hacer una muestra probabilistica son necesarios dos procedimientos:

1. calcular un tamano de muestra que sea representativo de la poblacion;

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

Cálculo del tamaño de muestra

Cuando se hace una muestra probabilistica, uno debe preguntarse: dado que una poblacion es de N

tamaño,3 .cual es el menor numero de unidades muestrales (personas, organizaciones, capitulos de

telenovelas, etc.) que necesito para conformar una muestra (n) que me asegure un determinado nivel

de error estandar, digamos menor de 0.01?

La respuesta a esta pregunta busca encontrar una muestra que sea representativa del universo o

poblacion con cierta posibilidad de error (se pretende minimizar) y nivel de confi anza (maximizar), asi

como probabilidad.

Imaginemos que pretendemos realizar un estudio en la siguiente poblacion: las empresas de mi

ciudad. Entonces, lo primero es conocer el tamano de la poblacion (numero de empresas en la ciudad).

Supongamos que hay 2200 de ellas. Al abrir el subprograma “Tamano de la muestra” en STATS®4 el

programa le va a pedir los siguientes datos:

.Tamano del universo?:

.Error maximo aceptable?:

.Porcentaje estimado de la muestra?:

.Nivel deseado de confi anza?:

El tamano del universo o poblacion ya dijimos que es de 2 200. Debemos conocer este dato o uno

aproximado, sin olvidar que por encima de 99999 casos da lo mismo cualquier tamano del universo

(un millon, 200 mil, 54 millones, etc.), por lo que si tecleamos un numero mayor a 99 999 el programa

nos pondra esta cifra por omision, pero si es menor la respeta.

Tambien nos pide que defi namos el error estandar maximo aceptable (probabilidad), el porcentaje

estimado de la muestra y el nivel de confi anza (terminos que se explican ampliamente en el capitulo

10 “Analisis de los datos cuantitativos”, en el paso 5 sugerido para el analisis: “analizar mediante

pruebas estadisticas las hipotesis planteadas”). Por ahora diremos que el error maximo aceptable se

refi ere a un porcentaje de error potencial que admitimos tolerar de que nuestra muestra no sea representativa

de la poblacion (de equivocarnos). Los niveles de error pueden ir de 20 a 1% en STATS®.

Los mas comunes son 5 y 1% (uno implica tolerar muy poco error, 1 en 100, por asi decirlo; mientras

que 5%, es aceptar en 100, 5 posibilidades de equivocarnos).

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2 Algunos escépticos del programa STATS® han querido comparar los resultados que éste genera con los que se obtienen mediante

las fórmulas, y han encontrado en múltiples cálculos resultados muy parecidos (normalmente con una diferencia de menos de un

caso, por cuestiones de redondeo).

3 Cuando se utiliza en muestreo una letra mayúscula se habla de la población y una letra minúscula, de la muestra (N = tamaño

de población, n = tamaño de muestra).

4 Obviamente primero debe instalar el programa en su computadora u ordenador.

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¿Cómo se selecciona una muestra

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