Calculo De Muestra

Introducción

El muestreo es un elemento clave en la metodología de la investigación ya que implica seleccionar a un grupo de elementos que se utilizarán para dirigir un estudio. Por lo tanto es importante diseñar un plan de muestreo que defina el proceso de selección del grupo de elementos seleccionados. A continuación se presentan las diferentes técnicas de muestreo y la determinación del tamaño de la muestra requerida en un trabajo de investigación.

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. En realidad, pocas veces es posible medir a toda la población, por lo que obtenemos o seleccionamos una muestra y, desde luego, se pretende que este subconjunto sea un reflejo fiel del conjunto de población.

Básicamente categorizamos las muestras en dos grandes ramas: las muestra no probabilísticas y las muestras probabilísticas. En las muestras probabilísticas todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad 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. En las muestras no probabilísticas la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las características de la investigación o de quien hace la muestra. Aquí el procedimiento no es mecánico ni con base en formulas de probabilidad, sino que depende del proceso de toma de decisiones de un investigador o grupo de investigadores y, desde luego, las muestras seleccionadas obedecen a otros criterios de 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.

Las muestras probabilísticas son esenciales en los diseños 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 en una muestra, donde se presupone que ésta es probabilística y todos los elementos de la población tienen una misma probabilidad de ser elegidos. 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.

1. Calculo del tamaño de muestra

Cuando se hace una muestra probabilística, uno debe preguntarse: dado que una población es de N tamaño ¿Cuál es el menor número de unidades muestrales que necesito para conformar una muestra (n) que me asegure un determinado nivel de error estándar?

La respuesta a esta pregunta busca encontrar una muestra que sea representativa del universo o población con cierta posibilidad de error y nivel de confianza, así como probabilidad.

Los tipos de muestreo probabilístico más utilizados son:

Muestreo aleatorio simple: Para poder realizar este tipo de muestreo, todos los individuos de la población deben estar numerados en un listado. Normalmente, se hace a partir de un listado de números aleatorios, disponible en casi todos los libros de estadística, con un programa estadístico, o con alguno de los programas para calcular el tamaño de la muestra que tenga la opción de generar listados de números aleatorios.

Si no se dispone del listado de individuos, no se podrá utilizar esta técnica de muestreo, por lo que se debe recurrir a otro tipo de muestreo que no precise tener a los individuos identificados.

Muestra probabilística estratificada: En ocasiones el interés del investigador es comparar sus resultados entre segmentos, grupos o nichos de la población, porque así lo señala el planteamiento del problema. Pero a veces nos interesan grupos que constituyen minorías de la población o universo y entonces si la muestra es aleatoria simple, resultara muy difícil determinar qué elementos o casos de tales grupos serán seleccionados. La estratificación se suele hacer en función de diferentes variables o características de interés: género, edad, situación laboral, etc.

Muestreo probabilístico por racimos: En algunos casos en que el investigador se ve limitado por recursos financieros, por tiempo, por distancias geográficas o por una combinación de estos y otros obstáculos, se recurre al muestreo 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. Muestras por racimos implica diferenciar entre la unidad de análisis y la unidad muestral. La unidad de análisis indica quienes 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 se refiere al racimo por medio del cual se logra el acceso a la unidad de análisis.

2. Selección de los elementos muestrales

Las unidades de análisis o los elementos muestrales se eligen siempre aleatoriamente para asegurarnos de que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido. Se utilizan básicamente los siguientes procedimientos:

Tómbola: Muy simple pero muy rápido, consiste en enumerar 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 conformaran la muestra. Cuando nuestro muestreo es estratificado, se sigue el procedimiento anterior, pero por cada estrato.

Selección sistemática de elementos muestrales: Este procedimiento de selección es muy útil e implica elegir dentro de una población

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