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Técnicas de muestreo y determinación del tamaño de la muestra en investigación cuantitativa

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Introducción

La lectura crítica de estudios de investigación incluye algunos interrogantes referidos a la delimitación de la población, la determinación de la muestra, si el tamaño elegido de la muestra es el adecuado y si el error de muestreo es apropiado. 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. Es fundamental expresar claramente en todo trabajo de investigación los siguientes aspectos del diseño metodológico: la población y las características que deben poseer los elementos para formar parte del estudio, el número de elementos que conforman la población, si este número se conoce con certeza o se puede estimar, el tipo de muestreo y la técnica utilizada, el tamaño de la muestra y el error de muestreo establecido.

La teoría del muestreo permite determinar de manera efectiva la muestra que refleje con exactitud las características de la población sometida al estudio, ya que no siempre es posible tomar a todos los elementos que conforman la población.

Cuando se refiere a población en diferentes contextos de la investigación se mencionan los términos población objetivo, población investigada, población diana, población blanco, población accesible o target group. Estos términos no significan lo mismo, aunque algunos se utilizan como sinónimos, son distintas maneras de definir a la población de acuerdo al ámbito en el que se quiere estudiar (en ciencias sociales, ciencias biomédicas, ciencias económicas, marketing).

Aquí se presenta una definición de población amplia que es aplicable a todos los ámbitos de la investigación científica.

El tamaño de la muestra a estudiar y la forma de selección de las unidades muestrales se debe justificar convenientemente de acuerdo al planteo del problema, la población, los objetivos y el propósito de la investigación.

Para acercar las herramientas que brinda la estadística a la investigación es necesario definir algunos conceptos previamente y a partir de ellos desarrollar las diferentes técnicas del muestreo acompañándolas de ejemplos y aplicaciones.

En esta ponencia se presentan las diferentes técnicas de muestreo y la determinación del tamaño de la muestra requerida en un trabajo de investigación.

La información presentada puede ser de utilidad a toda persona que desee realizar un trabajo de investigación científica, una tesina, una tesis, como a todo aquel que oriente el proceso, realice una lectura crítica o evalúe estudios científicos.

Definiciones

Universo

Serie real o hipotética de elementos que comparten características definidas relacionadas con el problema de la investigación.

Población

Metodológicamente, en un trabajo de investigación, se denota a la población como un conjunto definido, limitado y accesible del universo que forma el referente para la elección de la muestra. Es el grupo al que se intenta generalizar los resultados del estudio. Comprende todos los elementos (personas, familias, grupos, objetos, organizaciones, etc.) que presentan características comunes que se definen a través de criterios establecidos para el estudio.

Se debe definir la población con precisión, de modo que sea manifiesto cuándo cierto elemento pertenece o no a esa población. Para el enfoque cuantitativo, la población debe situarse claramente en torno de características de contenido, lugar y tiempo.

Otros conceptos teóricos que se deben aclarar en este contexto son el de población finita y población infinita. Se referirse a una población finita cuando la población tiene un tamaño establecido y limitado, esto es, existe un número denotado por N que indica cuántos elementos conforman la población. Por otra parte se refiere a población infinita cuando es teóricamente imposible, ya que se necesita tiempo y recursos, observar todos los elementos. Aunque la población sea excesivamente grande no existe una población infinita de objetos físicos, entonces se considera infinita cuando no se puede enumerar en un tiempo razonable.

Censo

Algunas veces resulta útil examinar a todos los elementos de la población, en este caso se denomina censo, como la realización de un censo demanda tiempo y recursos humanos, técnicos y económicos, sólo pueden hacerlo las grandes organizaciones como gobiernos, universidades u otros organismos nacionales e internacionales. Ejemplos: Censo de población y vivienda de los habitantes de la República Argentina. Censo nacional agropecuario. Censo de alumnos y docentes de la Universidad de Buenos Aires.

Marco muestral

Es el conjunto de las unidades de análisis delimitadas por los parámetros muestrales, aquellos que permiten realizar una selección asegurando la probabilidad de que todas sean elegidas. Existen los marcos de listas, donde los elementos o unidades muestrales son enumerados uno a uno.

Ejemplos: listado de poseedores de tarjetas de crédito, abonados de una guía telefónica o empleados de una organización.

Marcos de áreas

Aquí se representan las áreas geográficas en las que se distribuyen los habitantes de una población.

Muestra

Es una colección de individuos extraídos de la población a partir de algún procedimiento específico para su estudio o medición directa. Una muestra es una fracción o segmento de una totalidad que constituye la población. La muestra es en cierta manera una réplica en miniatura de la población. Se estudian las muestras para describir a las poblaciones, ya que el estudio de muestras es más sencillo que el de la población completa, por que implica menor costo y demanda menos de tiempo.

Muestra representativa

Para que una muestra sea representativa, tiene que contener las características relevantes de la población en las mismas proporciones en que están incluidas en tal población. Para evaluar la representatividad de la muestra se compara la media muestral con la media poblacional, si este parámetro se desconoce se puede estimar tratando de encontrar las medias obtenidas en trabajos anteriores que han analizado las mismas variables. Siempre hay un grado de error en las estimaciones lo que constituye el error muestral, una de las maneras de minimizarlo es diseñando un plan de muestreo adecuado.

Unidad de muestreo

Un elemento se convierte en unidad de muestreo en el momento en que se encuentra disponible para su selección, en el instante en que es viable su selección práctica como fuente de datos o de información.

Tipos de muestreo

Muestras aleatorias o probabilísticas

Las unidades de análisis tienen que estar dispuestas de modo tal que el proceso de selección dé una equiprobabilidad de selección a todas y cada una de las unidades que figuran en la población. Cada uno de los elementos de la población tiene la misma probabilidad de integrar parte de la muestra.

Muestras no probabilísticas

La elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las causas relacionadas con las características de la investigación o de quien establece la muestra.

Aquí el procedimiento no es mecánico, ni con base en fórmulas 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 investigación. Desde el enfoque cuantitativo y para determinado diseño, la utilidad de una muestra no probabilística reside no tanto en una “representatividad” de elementos, sino en una cuidadosa y controlada elección de sujetos con ciertas características definidas previamente en el planteamiento del problema.

¿Cuál elegir?

Elegir una muestra probabilística o no probabilística depende de los objetivos del estudio, del esquema de investigación y del alcance de sus contribuciones.

Técnicas de muestreo probabilístico

Aleatorio simple, estratificado, por conglomerados, polietápico, aleatorio sistemático

Muestreo aleatorio simple

Se utiliza cuando se conocen todos los elementos que conforman la población. Cada elemento de la población tiene la misma posibilidad de ser elegido para formar parte de la muestra. Se elabora una lista enumerativa de los elementos. Desde aquí se obtiene una serie de elementos que constituyen la muestra. El proceso consiste en trabajar con una tabla de dígitos al azar o una serie de números aleatorios generados en una planilla de cálculo y seleccionar a los que coinciden con el número al azar y el orden de la lista, o utilizando un programa estadístico que seleccione una cantidad de elementos aleatoriamente de una lista general que es la población.

Ejemplos:

Selección de la muestra (editorial, columna de opinión, etc.) para análisis de contenido.

Selección de la muestra del pasaje que se embarca en aeropuerto de Ezeiza para determinar condiciones de seguridad aérea o motivo del viaje.

Selección de la muestra de asistentes a congreso sobre comunicación interna.

Selección de la muestra de usuarios de un servicio.

Selección de la muestra de pacientes que concurren a una unidad sanitaria.

Muestreo estratificado

Es una variante del muestreo aleatorio simple. Se divide a la población en grupos homogéneos denominados estratos. Los

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