El muestreo es una
herramienta de la investigación científica. Su función básica es determinar que
parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la
finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. El error que se comete
debido a hecho de que se obtienen conclusiones sobre cierta realidad a partir
de la observación de sólo una parte de ella, se denomina error de muestreo.
Obtener una muestra adecuada significa lograr una versión simplificada de la
población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos.
Muestra: En todas las ocasiones en
que no es posible o conveniente realizar un censo, lo que hacemos es trabajar
con una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la población.
Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar
las similitudes y diferencias encontradas en la población, ejemplificar las
características de la misma.
Cuando decimos que una
muestra es representativa indicamos que reúne aproximadamente las
características de la población que son importantes para la investigación.
a. Población Los estadísticos usan
la palabra población para referirse no sólo a personas sino a todos los
elementos que han sido escogidos para su estudio.
b.
Muestra Los estadísticos emplean la palabra muestra para describir una porción
escogida de la población. Matemáticamente, podemos describir muestras y
poblaciones al emplear mediciones como la Media, Mediana, la moda, la
desviación estándar. Cuando estos términos describen una muestra se denominan estadísticas.
Una estadística es una
característica de una muestra, los estadísticos emplean letras latinas
minúsculas para denotar estadísticas y muestras.
Tipos de muestreo Los autores proponen diferentes criterios de clasificación de
los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos
grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no
probabilísticos.
Terminología
• Población objeto: conjunto de individuos de los que se quiere obtener una
información.
• Unidades de muestreo: número de elementos de la población, no solapados, que
se van a estudiar. Todo miembro de la población pertenecerá a una y sólo una
unidad de muestreo.
• Unidades de análisis: objeto o individuo del que hay que obtener la información.
• Marco muestral: lista de unidades o elementos de muestreo.
• Muestra: conjunto de unidades o elementos de análisis sacados del marco.
Muestreo probabilístico
Los métodos de muestreo
probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad.
Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad
de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas
las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas.
Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la
representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más
recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos
los siguientes tipos:
El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada
elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento.
Los métodos de muestreo no probabilísticos no garantizan la representatividad
de la muestra y por lo tanto no permiten realizar estimaciones inferenciales
sobre la población.
(En algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten
resolver los problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no
probabilístico, por ejemplo los estudios de caso-control, donde los casos no
son seleccionados aleatoriamente de la población.)
Entre los métodos de muestreo probabilísticos más utilizados en investigación
encontramos:
• Muestreo aleatorio simple
• Muestreo estratificado
• Muestreo sistemático
• Muestreo polietápico o por conglomerados
Muestreo aleatorio simple:
El procedimiento empleado es el siguiente:1) se asigna un número a cada
individuo de la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro
de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con
una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario
para completar el tamaño de muestra requerido.
Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad
práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.
Muestreo aleatorio sistemático:
Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la
población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se
parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los
elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k,
i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el
resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra:
k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar
entre 1 y k.
El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades
en la población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una
periodicidad constante (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en
la población. Imaginemos que estamos seleccionando una muestra sobre listas de
10 individuos en los que los 5 primeros son varones y los 5 últimos mujeres, si
empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o
sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una representación de los dos
sexos.
Muestreo
aleatorio estratificado:
Trata de obviar las
dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y
suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en
considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran
homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por
ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado
civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que
todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la
muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de
ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos
concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que
plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la
población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...).
La distribución de la
muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede
ser de diferentes tipos:
Afijación Simple: A cada
estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales.
Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño)
de la población en cada estrato.
Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los
resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica.
Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.
Muestreo aleatorio por conglomerados:
Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar
directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades
muéstrales son los elementos de la población.
En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de
la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las
unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de
determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se
pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas
electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de
"muestreo por áreas".
El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número
de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y
en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados
elegidos.
Métodos de muestreo no probabilísticos
A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta
excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo
conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene
certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los
sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos. En general
se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la
muestra sea representativa.
Muestreos
No Probabilísticos:
• De Conveniencia
• De Juicios
• Por Cuotas de Bola de Nieve Discrecional
Muestreo por cuotas:
También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente
sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los
individuos más "representativos" o "adecuados" para los
fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo
aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.
En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un
número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20
individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Gijón. Una vez
determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas
características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.
Muestreo opinático o intencional:
Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener
muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de
grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos
preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de
voto.
Muestreo casual o incidental:
Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e
intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este
procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil
acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus
propios alumnos).
Bola
de nieve:
Se
localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y
así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy
frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales",
delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.
Muestreo Discrecional • A criterio del investigador los elementos son elegidos
sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio. • Ej. : muestreo por
juicios; cajeros de un banco o un supermercado; etc.
