Seleccion de la muestra, Javier Armendariz Cortez, Universidad Americana del Noreste
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1. Seleccin de la Muestra Javier Armendriz Cortez
2. PROCESO DE INVESTIGACIN CUANTITATIVA Seleccin de una muestra
apropiada para la investigacin Definir los sujetos, objetos,
fenmenos sucesos, eventos sobre los cuales se habran de recolectar
los datos Delimitar la Poblacin (inicial y/o final) Elegir el tipo
de seleccin de la muestra: Probabilstica. No probabilstica. Definir
el tamao de la muestra Aplicar el procedimiento de la seleccin
Obtener la muestra.
3. EN UNA INVESTIGACIN SIEMPRE TENEMOS UNA MUESTRA? No siempre,
pero en la mayora de los casos s realizamos el estudio en una
muestra. Slo cuando queremos realizar un censo debemos incluir en
el estudio a todos los sujetos del universo o la poblacin . Por
ejemplo, los estudios motivacionales en empresas suelen abarcar a
todos sus empleados para evitar que los excluidos piensen en su
opinin no se toma en cuenta. Las muestras se utilizan por economa
de tiempo y recursos.
4. SOBRE QU O QUINES SE RECOLECTARN DATOS? Aqu el inters se
centra en qu o quienes, es decir, en los sujetos, objetos, sucesos,
entonces o contextos de estudio. Esto depende del planeamiento
inicial de la investigacin. As, si el objeto es describir el uso
que hacen los nios de la televisin, lo ms factible sera interrogar
a un grupo de nios. Escoger entre los nios o mams, o ambos,
dependera no solo de objetivo de la investigacin, sino del diseo de
la misma. Por lo tanto, para seleccionar una muestra, lo primero
que hay que hacer es definir la unidad de anlisis (personas,
organizaciones, peridicos, comunidades, situaciones , eventos,
etc). El sobre qu o quines se van a recolectar datos depende del
enfoque elegido (cuantitativo, cualitativo o mixto), el
planeamiento del problema a investigar y de los alcances del
estudio. Estas acciones nos llevarn al siguiente paso, que consiste
en delimitar una poblacin.
5. COMO SE DELIMITA UNA POBLACIN? Lo primero es decidir si nos
interesa o no delimitar la poblacin y si pretendemos que esto sea
antes de recolectar los datos o durante el proceso. En los estudios
cualitativos por lo comn a la poblacin o el universo no se delimita
a priori. En los cuantitativos casi siempre si. En los enfoques
mixtos ello depende de la situacin de investigacin. Claro esta que
si la unidad de anlisis no se determina antes de recolectar los
datos (que sera el caso de algunos estudios cualitativos
exploratorios), mucho menos seramos capaces de delimitar la
poblacin. Pare el enfoque cuantitativo, una poblacin es el conjunto
de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones
(Selltiz, 1980).
6. COMO SELECCIONAR LA MUESTRA BAJO UN ENFOQUE CUANTITATIVO?
Hasta este momento hemos visto que se debe definir cul ser la
unidad de anlisis y cuales son las caractersticas de la poblacin.
En este inciso hablaremos de la muestra, o mejor dicho de los tipos
de muestra, con la finalidad de poder elegir la ms conveniente para
un estudio. La muestra es, en esencia, un subgrupo de la poblacin.
Digamos que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese
conjunto definido en sus caractersticas a las que llamamos
poblacin.
7. TIPOS DE MUESTRA Bsicamente categorismos la muestras en dos
grandes ramas: las muestras no probabilsticas las muestras
probabilsticas. En estas ltimas todos los elementos de la poblacin
tienen la misma posibilidad de ser escogidos. Esto se obtiene
definiendo las caractersticas de la poblacin, el tamao de la
muestra, y a travs de una seleccin aleatoria o mecnica de las
unidades de anlisis. Imagnese el procedimiento para obtener el
nmero premiado en un sorteo de lotera. Este nmero se va formando en
el momento del sorteo, a partir de la s esferas con un dgito que se
sacan (despus de revolverlas mecnicamente) hasta formar el nmero de
manera que todos los nmeros tienen la misma probabilidad de ser
elegidos.
8. En las muestras no probabilsticas, la eleccin de los
elementos, no depende de ka probabilidad, sino de causas
relacionadas con las caractersticas de la investigacin o de quien
hace la muestra. Aqu el procedimiento no es mecnico, , ni con base
en frmulas de probabilidad, sino que depende del proceso de toma de
decisiones de una persona o de un grupo de personas y, desde luego,
las muestras seleccionadas obedecen a otros criterios de
investigacin. El elegir entre una muestra probabilstica o una no
probabilstica depende de los objetivos del estudio, del esquema de
investigacin y de la contribucin que se piensa hacer con ella.
9. Ejemplo En un primer ejemplo tenemos una investigacin sobre
inmigrantes extranjeros en Mxico (Baptista et al., 1988). El
objetivo de la investigacin es documentar las experiencias de
viaje, de vida y de trabajo. Para cumplir dicho propsito se
seleccion una muestra no probabilstica de personas extranjeras que
por diversas razones (econmicas, polticas, fortuitas) hubieran
llegado a Mxico entre 1900 y 1960. Las personas se seleccionaron a
travs de conocidos, de asilos y referencias. De esta manera se
entrevist a 40 inmigrantes con entrevistas semiestructuradas, que
permitieron al sujeto hablar libremente sobre sus experiencias.
Comentario: En este caso es adecuada una muestra no probabilstica,
pues se tratara de un estudio con un diseo de investigacin
exploratorio; es decir; no es concluyente, sino que su objetivo es
documentar ciertas experiencias. Este tipo de estudio pretende
generar datos e hiptesis que construyan la materia prima para
investigaciones ms precisas.
10. CMO SE SELECCIONA UNA MUESTRA PROBABILSTICA BAJO EL ENFOQUE
CUANTITATIVO? Resumiremos diciendo que la eleccin entre la muestra
probabilstica y la no probabilstica se determinan con base a los
objetivos del estudio, el esquema de la investigacin y el alcance
de sus contribuciones. Las muestras probabilsticas tienen muchas
ventajas, quiz la principal sea que puede medirse el tamao de error
en nuestras predicciones. Se dice incluso que el principal objetivo
en el diseo de una muestra probabilstica es reducir al mnimo este
error, al que se le llama error estndar. (Kish, 1955). Las muestras
probabilsticas son esenciales en los dos diseos de investigacin
transaccionales cuantitativos (por encuestas), donde se pretende
hacer estimaciones de variables en la poblacin; estas variables se
miden con instrumentos de medicin (captulo 9)y se analizan con
pruebas estadsticas para el anlisis de datos, donde se presupone
que la muestra es probabilstica y con todos los elementos de la
poblacin tienen una misma probabilidad de ser elegidos. Los
elementos maestrales tendrn estimados precisos del conjunto mayor.
La precisin de dichos estimados depende del error en el muestreo,
que es posible calcular, pues hay errores que dependen de la
medicin y estos errores no se calculan probabilstica mente.
11. EL TAMAO DE LA MUESTRA Cuando se hace una muestra
probabilstica (recordemos que estamos bajo el enfoque
cuantitativo), uno debe preguntarse: dado que una poblacin es de N,
Cul es el menor nmero de unidades maestrales (personas,
organizaciones, captulos de telenovelas etc..) que necesito para
conformar una muestra (n) que me asegure un error estndar de .01?
La respuesta a esta pregunta busca encontrar la probabilidad de
ocurrencia de y se acerque a , el valor real de la poblacin. Si
establecemos el error estndar y fijamos .01, sugerimos que esta
fluctuacin promedio de nuestro estimado con respecto a los valores
reales de la poblacin no sea > .01, es decir, que de 100 casos,
99 veces mi prediccin sea correcta y que el valor de se site en un
intervalo de confianza que comprenda el valor de .
12. Resumiendo, para una determinada varianza (V) de y, Qu tan
grande debe ser mi muestra? Ello se determina en dos pasos: n = s2
= Tamao provisional de la muestra = varianza de la muestra V2
varianza de la poblacin 2. n= n 1+n/N
13. MUESTRA PROBABILSTICA ESTRATIFICADA. El ejemplo anterior
corresponde a una muestra probabilstica simple. Determinamos en
este caso que el tamao de la muestra sera de n= 298 directivos de
empresa. Pero supongamos que la situacin se complica y que
deberemos estratificar esta n con la finalidad de que los elementos
mustrales o las unidades de anlisis posean un determinado atributo.
En nuestro ejemplo, este atributo es el giro de la empresa. Es
decir, cuando no basta que cada uno de los elementos maestrales
tengan la misma probabilidad de ser escogidos, sino que dems es
necesario estratificar la muestra en relacin con estratos o
categoras que se representan en la poblacin, y que adems son
relevantes para los objetivos del estudio, se disea una muestra
probabilstica estratificada. Lo que aqu se hace es dividir a la
poblacin en subpoblaciones o estratos, y se relaciona una muestra
para cada estrato.
14. Muestreo probabilstica por racimos En algunos casos, en que
el investigador se ve limitado por recursos financieros, por
tiempo, por distancias geogrficas o por una combinacin de stos y
otros obstculos, se recurre al muestreo por racimos. En este tipo
de muestreo se reducen costos, tiempo y energa, al considerar que
muchas veces las unidades de anlisis se encuentran encapsuladas o
encerradas en determinados lugares fsicos o geogrficos, a los que
denominan racimos. Para dar algn ejemplo tenemos el cuadro 8.3. En
la primera columna se encuentran unidades de anlisis que
frecuentemente vamos a estudiar en ciencias sociales. En la segunda
columna seguiremos posibles racimos en dnde se encuentran dichos
elementos.
15. Cuadro 8.3 Ejemplo de racimos. UNIDAD DE ANLISIS POSIBLES
RACIMOS Adolescentes Obreros Amas de casa Nios Personajes de
televisin Preparatorias Industrias Mercados Colegios Programas de
televisin
16. CMO SE LLEVA ACABO EL PROCEDIMIENTO DE SELECCIN DE LA
MUESTRA EN EL ENFOQUE CUANTITATIVO? Cuando iniciamos nuestra
discusin del a muestra probabilstica, sealamos que los tipos de
muestra dependen de dos cosas: del tamao de la muestra y del
procedimiento de la seleccin. De lo primero, hemos hablado con todo
detalle; de lo segundo trataremos ahora. Se determina el tamao de
la muestra n, pero Cmo seleccionar los elementos maestrales? Se
precisa el nmero de racimos necesarios y cmo se seleccionan los
sujetos dentro de cada racimo? Hasta el momento slo hemos dicho que
los elementos se eligen aleatoria mente para asegurarnos de que
cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido. Se
utilizan tres elementos de seleccin:
17. TMBOLA Muy simple y no muy rpido, consiste en numerar todos
los elementos maestrales del 1 al n. Hacer fichas, una por cada
elemento, revolverlas en una caja, e ir sacando n fichas, segn el
tamao de la muestra. Los nmeros elegidos al azar conformaran la
muestra. As en el cuadro 8.2 tenemos que, de una poblacin N= 53
empresas extractivas y siderrgicas, se necesita una muestra n= 13
de directivos generales de tales empresas. En una lista se numeran
cada una de estas empresas. En fichas aparte se sortea cada uno de
los 53 nmeros. Los nmeros obtenidos se verifican con los nombres y
las direcciones de una lista, para precisar los que sern sujetos de
anlisis.
18. Nmeros random o nmeros aleatorios El uso de los nmeros
random no significa la seleccin azarosa o fortuita, sino la
utilizacin de un cuadro de nmeros que implica un mecanismo de
probabilidad muy bien diseado. Los nmeros random de la Corporacin
Rand fueron generados con una especie de ruleta electrnica. Existe
un cuadro de un milln de dgitos, publicada por esta corporacin,
cuyas partes se encuentran en las apndices de muchos libros de
estadstica.
19. Seleccin sistemtica de elementos maestrales Este
procedimiento de seleccin es muy til y fcil de aplicar e implica
seleccionar dentro de una poblacin N en un nmero n de elementos a
partir de intervalo K. K es un intervalo que se va a determinar por
el tamao de la poblacin y el tamao de la muestra. De manera que
tenemos que K = N/n, en donde K = un intervalo de seleccin
sistemtica y N = la poblacin. n = la muestra.
20. LISTADO Y OTROS MARCOS MAESTRALES Las muestras
probabilsticas requieren la determinacin del tamao de la muestra y
de un proceso de seleccin aleatorio que asegure que todos los
elementos de la poblacin tengan la misma probabilidad de ser
elegidos. Todo esto lo hemos visto, aunque nos falta discutir sobre
algo esencial que procede a la seleccin de una muestra: el listado,
el marco muestral. El listado se refiere a una lista existente o a
una lista que es necesario confeccionar ad hoc, con los elementos
de la poblacin, y a partir de la cual se seleccionaran los
elementos maestrales. El segundo trmino se refiere a un marco de
referencia que nos permita identificar fsicamente los elementos de
la poblacin, la posibilidad de enumerarlos u , por ende, de
proceder a la seleccin de los elementos muestrales.
21. Los listados con base en listas existentes sobre una
poblacin son variados: gua telefnica, lista de miembros de una
asociacin, directorios especializados, listas oficiales de escuelas
de la zona, listas de canciones de xito publicadas por una revista,
lista de alumnos de una universidad, nminas, etc.. En todo caso hay
que tener en cuenta lo completo de una lista, su exactitud, su
veracidad, su calidad y su nivel de cobertura en relacin con su
problema a investigar y la poblacin que va a medirse, ya que todos
estos aspectos influyen en la seleccin de la muestra.
22. Hay listas que proporcionan una gran ayuda al investigador.
Pensemos en directorios especializados con el industridata, que
listas a las empresas medianas y grandes (disponibles en todos los
pases de Amrica Latina); los directorios por calles (o los
programas computacionales que tienen a nivel regional o
internacional tales directorios); el directorio de medios de
comunicacin, que lista, casas productoras, estaciones de radio y
televisin, peridicos y revistas. Este tipo de directorios
realizados por profesionales resultan tiles al investigador, pues
representan una complicacin (sujetos, empresas, instituciones),
resultado de horas de trabajo e inversin de recursos. En Internet
descubrimos muchos directorios, a los que accesa entrando por un
disparador de bsqueda. Recomendamos, pues, utilizarlos cuando sea
pertinente, tomando en cuenta las consideraciones que estos
directorios hacen en su introduccin y que revelan el ao en que
pertenecen los datos, cmo se obtuvieron y por que quedan excluidos
del directorio.
23. Archivos Un jefe de reclutamiento y seleccin de una
institucin quiere precisar si algunos datos que se dan en una
solicitud de trabajo estn correlacionados con el ausentismo del
empleado. Es decir, si a partir de datos como edad, sexo, estado
civil y duracin en otro trabajo, es factible prescindir que alguien
tendr a ausentarse. Para establecer correlaciones se considerar
como poblacin a todos los sujetos contratados durante 10 aos. Se
relacionan sus datos en la solicitud de empleo con los registros de
faltas.
24. Mapas Los mapas son muy tiles como marco de referencia en
muestras de racimo. Por ejemplo, un investigador quiere saber qu
motiva a los compradores de una determinada tienda de autoservicio.
A partir de una lista de tiendas de cada cadena competidora marca,
sobre un mapa de la ciudad, todas las tiendas de autoservicio las
cuales constituyen una poblacin de racimos, pues en cada tienda
seleccionada entrevistar a un nmero de clientes. El mapa le permite
ver la poblacin (tiendas autoservicio) y su situacin geogrfica, de
manera que eligi zonas dnde coexistan tiendas de la competencia,
para asegurarse que el consumidor de la zona tenga todas las
posibles alternativas. En la actualidad hay mapas de todo tipo:
mercadolgicos, socioculturales, tnicos etc..
25. Volmenes En este caso supongamos que un estudioso del
periodismo quiere hacer un anlisis de contenido de los editoriales
de los principales diarios de la ciudad durante los llamados el
Porfiriato en Mxico o el Gobierno de Sandinista en Nicaragua. El
investigador va a la Hemeroteca Nacional y encuentra que los
diarios son encuadernados por trimestres y ao, lo cual le
proporciona un marco de referencia ideal, a partir de donde
seleccionar n volmenes para su anlisis. Supongamos, en el caso
mexicano, que encuentra que el volumen X, que contiene el peridico
El hijo del Ahuizote (enero-marzo, 1899), falta en la Hemeroteca Qu
hace? Pues define la poblacin, manifestando explcitamente que de N
volmenes tiene 99% de los elementos y, a partir de este nuevo nmero
de N, calcul su muestra n y la seleccion.
26. Periodos registrados En la investigacin que se vincula con
sesiones teraputicas, entrevistas con enfermos o reos, etc., se
dispone de los listados de archivos que por lo comn guardan las
instituciones. El investigador debe buscar posibles listados en
cualquier parte para que pueda obtener el tamao de su poblacin. El
ingenio es el propio lmite para ello.
27. TAMAO PTIMO DE UNA MUESTRA Las muestras probabilsticas
requieren dos procedimientos bsicos: 1. La determinacin del tamao
de la muestra y 2. La seleccin aleatoria de los elementos
maestrales. El primer procedimiento fue descrito en su modalidad ms
simple en la seleccin sobre el tamao de la muestra. Precisar
adecuadamente el tamao de la muestra. Precisar adecuadamente el
tamao de la muestra puede tornarse muy complejo, dependiendo del
problema de la poblacin y la poblacin a estudiar. Para el alumno y
el lector en general, ser muy til comparar que tamao de muestra han
empleado otros investigadores de ciencias sociales. Para tal efecto
reproducimos los siguientes cuadros separados por Sudman (1976),
que indican el tamao de la muestra ms utilizado por los
investigadores, segn sus poblaciones (nacionales o regionales) y
los subgrupos que quieren estudiarse en ellas.
28. En el cuadro 8.6 observamos que el tipo de estudio en poco
determina el tamao de la muestra. Ms bien, interviene en la decisin
que sean muestras nacionales o regionales. Las muestras nacionales,
es decir, las que representan a la poblacin de un pas, por lo comn
son de ms de 1 000 sujetos. La muestra del estudio Cmo somos los
mexicanos? (Hernndez Medina, Narro et al 1978), consta del 1 737
sujetos repartidos de la siguiente manera: Frontera y Norte 696
Centro (sin DF.) 426 Sur-sureste 316 Distrito Federal 299 ----
29. CUADRO 8.6 Muestras frecuentemente utilizadas en
investigaciones nacionales y regionales segn rea de estudio TIPOS
DE ESTUDIO NACIONALES REGIONALES Econmicos 1 000+ 100 Mdicos 1 000+
500 Conductas 1 000+ 700-300 Actitudes 1 000+ 700-400 Experimentos
de -------- 100 Laboratorio
30. Las muestras regionales (por ejemplo, las que representen
al rea metropolitana), de algn estado del pas, o algn municipio o
regin, son tpicamente ms pequeas, con rasgos de 400 a 700 sujetos.
El tamao de una muestra tiende ms a depender el nmero de subgrupos
que nos interesa en una poblacin. Por ejemplo, podemos subdividirla
en hombres y mujeres de grupos de edad o, an ms, en hombres y
mujeres de cuatro grupos de edad o an ms en hombres y mujeres de
cuatro grupos de edad, o an ms, en hombres y mujeres de cuatro
grupos de edad en cada uno de cinco niveles socioeconmicos. Si este
sera el caso estaramos hablando de 40 subgrupos y, por ende, de una
muestra mayor. En el cuadro 8.7 se describen muestras tpicas de
acuerdo con los subgrupos bajo estudio, segn su alcance (estudios
nacionales o estudios especiales o regionales) y segn su unidad de
anlisis; es decir, se trata de sujetos de organizaciones; en esta
ultima instancia el nmero de la muestra se reduce, ya que
representa casi siempre una gran fraccin de la poblacin total.
31. La muestra de sujetos voluntarios La muestra de sujetos
voluntarios son frecuentes en ciencias sociales y en ciencias de la
conducta. Se trata de muestras fortuitas, utilizadas tambin en la
medicina y en la arqueologa, donde el investigador elabora
conclusiones sobre especimenes que llegan a sus manos de forma
casual. La muestra de expertos. En ciertos estudios es necesaria la
opinin de sujetos expertos en un tema. Estas muestras son
frecuentes en estudios cualitativos y exploratorios para generar
hiptesis ms precisas o la materia prima del diseo de
cuestionarios.
32. Los sujetos-tipo Tambin esta muestra se utiliza en estudios
exploratorios y en investigaciones de tipo cualitativo, donde el
objetivo es la riqueza, profundidad y calidad de la informacin, no
la cantidad ni la estandarizacin. En estudios de perspectiva
fenomenolgica, donde el objetivo es analizar los valores, ritos y
significados de un determinado grupo social, el uso tanto de
expertos como se sujetos tipo es frecuente. La muestra por cuotas.
Este tipo de muestra se utiliza mucho en estudios de opinin y de
mercadotecnia. Los encuestadores reciben instrucciones de
administrar cuestionarios con sujetos en la calle, y al hacerlo van
conformando o llenando cuotas de acuerdo con la proporcin de
ciertas variables demogrficas en la poblacin.
33. Bibliografa Alvares G. J.L. (2009) Como hacer investigacin
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Criterios de credibilidad en la investigacin En : Gimeno Sacristn y
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35. QUITE ESA CARA, MEJOR PONGASE A HACER TU PROYECTO