ESTADÍSTICA II MUESTREO

UNIVERSIDAD JAVERIANA

FACULTAD DE PSICOLOGÍA

ESTADÍSTICA II

MUESTREO.

Una POBLACIÓN es el conjunto de conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones. La población, en una investigación estadística, se define siempre arbitrariamente nombrando sus propiedades particulares. Por ejemplo, alumnos de primer año. No se refiere siempre a grupos de personas humanas, puesto que una población podría ser un grupo específico de familias, datos, especies u órdenes. También hay poblaciones de observaciones y de reacciones o comportamientos específicos. Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de contenido, lugar y tiempo. En general, se debe utilizar el término población en un sentido amplio que permita incluir todos los conjuntos de personas, objetos o reacciones que se pueden describir como dotados de una combinación única de cualidades. La población no se refiere tampoco a un gran número de datos; podemos encontrar poblaciones pequeñas, incluso de unas cuantas unidades. Según el conocimiento sobre el número de elementos que la constituyen, la población puede ser finita o infinita.

Una población es finita cuando es posible determinar, con alto grado de exactitud, el número de elementos que la componen. Por el contrario, una población se considera como infinita cuando es prácticamente imposible determinar su número de elementos.  Cuando el número de unidades que integran una población es muy grande se puede considerar a ésta como una población infinita.

Los valores estadísticos que se extraen de una población reciben el nombre de PARÁMETROS.

La MUESTRA se ha considerado como un subconjunto del conjunto universo o población. Es un subgrupo, o una parte de la población.   Cuando por algún motivo no es posible estudiar el total del universo se selecciona una parte de ella y a partir de este subgrupo se infiere hacia la población.

Se pretende que este subconjunto sea un reflejo fiel del conjunto de la población, es decir, que sea representativa de la población, y para ello debe cumplir con dos criterios:

• Debe cumplir con el criterio cuantitativo, es decir, el número de unidades o elementos que la componen debe ser suficiente. Cuando no se cumple este criterio se habla de muestras insuficientes.
• Debe cumplir con un criterio cualitativo, es decir, debe presentar exactamente las mismas cualidades o características de la población de la cual se extrae. De no ser así puede constituirse en lo que se ha denominado una muestra sesgada.

 Los valores estadísticos que se refieren a muestras reciben el nombre de ESTADÍGRAFOS o ESTADÍSTICOS MUESTRALES.

Para seleccionar adecuadamente una muestra lo primero es definir la “unidad de análisis” (personas, datos, organizaciones, revistas, etc.) Esto depende de precisar claramente el problema a investigar y los objetivos de la investigación. Estas acciones llevarán al siguiente paso que es el de delimitar una población, sobre la cual se pretende generalizar los resultados. El procedimiento por medio del cual se selecciona una o varias muestras se denomina MUESTREO. El muestreo tiene que ser limitado por razones prácticas; de ordinario no se pueden medir poblaciones totales; sin embargo, para poder generalizar conclusiones a poblaciones amplias, a través del estudio de muestras, el muestreo deberá hacerse de manera cuidadosa, con el fin de que se cumpla el criterio cualitativo que asegure la representatividad de la muestra.

 A continuación, se presentan algunas características de una buena muestra:

• Que sea representativa de la población. Cada unidad muestreada debe representar las características de una cantidad conocida de unidades de la población. Debe reflejar o reproducir con la mayor exactitud posible, las características pertinentes de la población.
• Que su tamaño sea estadísticamente proporcionado al tamaño de la población.
• Que el error muestral o error estándar no supere los límites permitidos. Es importante recordar que éste tipo de error se refiere a la discrepancia entre el valor que se hubiese obtenido para la población completa y el valor obtenido a partir de la muestra.  

Para ello existen varios tipos de muestreo. Las muestras se clasifican en dos tipos fundamentales:

• NO PROBABILÍSTICAS O MUESTRAS DIRIGIDAS.
• PROBABILÍSTICAS.

La elección entre una muestra probabilística y una no probabilística se determina con base en los objetivos del estudio, el esquema de la investigación y el alcance de sus contribuciones.

MUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS: reciben también el nombre de muestras dirigidas, circunstanciales o muestras sin norma, puesto que la elección de las unidades de análisis depende del criterio del investigador. En las muestras no probabilísticas no es posible estimar la probabilidad de que cada elemento pertenezca a la muestra, es decir, se desconoce la probabilidad de seleccionar cualquier miembro individual de la población. Los elementos se seleccionan de cualquier manera, deliberadamente, de forma caprichosa o arbitraria, o en algunos casos, por razones de comodidad. Es un método de selección informal de una muestra sin utilización de aleatoriedad y que se hace de una manera un tanto arbitraria. Este tipo de muestras tienen muchas desventajas; una de ellas es que no es posible calcular el error estándar, es decir, no es posible calcular con qué nivel de confianza se hace una estimación.  Esto significa que los datos no pueden generalizarse con plena confianza a una población. Sin embargo, cuando su diseño se hace de manera objetiva y cuidadosa, el uso de las muestras no probabilísticas puede producir resultados válidos en los procesos investigativos. Es importante considerar que en numerosas ocasiones es el único tipo de muestreo al que es posible acudir. Esta dificultad para la selección de muestras se presenta de manera especial en las ciencias de la salud y en las ciencias sociales, en las cuales las unidades de análisis son “personas” que participan de manera voluntaria en los estudios. Sin embargo, su utilidad radica en la cuidadosa y controlada elección de sujetos con ciertas características especificadas previamente en el planteamiento del problema.  

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