Cumplo Fantasias

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

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