EL PROYECTO DE INVESTIGACION

FIDIAS ARIAS

EL PROYECTO DE INVESTIGACION

Introducción a la Metodología Científica

CAPITULO 7

CONCEPTOS BASICOS DE MUESTREO

“Para la realizar una investigación social, no hay que estudiar la totalidad de población; basa con elegir una muestra representativa de la misma”.

Ezequiel Ander-EGG

7.1 Concepto de población

Una característica del conocimiento científico es la generalidad, de allí que la conciencia se preocupe por extender sus resultados de manera que sean aplicables, no solo a uno o a pocos casos, sino que sean aplicables a muchos casos similares o de la misma clase. En este sentido, una investigación puede tener como propósito el estudio de un conjunto numeroso de objetos, individuos, e incluso documentos. A dichos conjunto se le domina población.

La población, o en términos más precisos población objetivo, es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación. Esta queda delimitada por el problema y por los objetivos del estudio.

Otros conceptos de importancia son:

Población finita: agrupación en la que se conoce la cantidad de unidades de la integran. Además, existe un registro documental de dichas unidades. Ejemplos: pacientes hospitalizados en una clínica; huéspedes alojados en un hotel; los cursantes de una asignatura. Desde el punto de vista estadístico, una población finita es la constituida por un número inferior a cien mil unidades (Sierra Bravo, 1991 a).

Otros ejemplos de poblaciones finitas en el caso del transporte serían los siguientes:

1. Pasajeros que viajan de Guarenas a Guatire en Transporte Público

2. Empleados de la C.A. Metro de Caracas

3. Conductores de la red del Transporte Colectivo en el Distrito Metropolitano de Caracas.

Población infinita: es aquella en que se desconoce el total de elementos que la conforman, por cuento no existe un registro documental de estos debido a que su elaboración sería prácticamente imposible.

Ejemplo: trabajadores de la economía informal en un país.

En la disciplina estadística, se considera una población infinita a la conformada por cien mil unidades o más (Sierra Bravo, 1991 a).

Otros ejemplos de poblaciones infinitas en el caso del transporte serían los siguientes:

1. Personas que se movilizan por las carreteras venezolanas durante la Semana Santa.

2. Conductores de autos particulares en el área metropolitana de Caracas

Población accesible: también dominada población muestreada, es la porción finita de la población objetivo a la que realmente se tiene acceso y de la cual se extrae una muestra representativa. El tamaño de la población accesible depende del tiempo y de los recursos del investigador (Ary, Jacobs y Razavieh, 1989).

Otros ejemplos de poblaciones accesibles en el caso del transporte serían los siguientes:

1. Estudiantes matriculados en las escuelas públicas del municipio Libertador.

2. Conductores de Unidades de Transporte Colectivo (autobuses) que operan el sistema Metrobús de Caracas.

Recomendaciones respecto a la delimitación de la población

1. La población objetivo debe quedar delimitada con claridad y presión en el problema de investigación (interrogante) y en el objetivo general del estudio. Es decir, deben especificarse los sujetos o elementos que serán analizados y a los que se pretende hacer inferencia a partir de la muestra.

2. Los tesistas e investigadores en formación que no cuenten con financiamiento, deben estudiar poblaciones finitas y accesibles. Esto facilitara la determinación de un tamaño de muestra adecuado y ajustado a la disponibilidad de tiempo y recursos.

3. Si la población, por el número de unidades que la integran, resulta accesible en su totalidad, no será necesario extraer una muestra. En consecuencia, se podrá investigar u obtener datos de toda la población objetivo, sin que se trate estrictamente de un censo. Esta situación debe explicarse en el marco metodológico, en el que se obviara la sección relativa a la selección de la muestra.

7.2 Concepto de muestra y tipos de muestreo.

Cuando por diversas razones resulta imposible abarcar la totalidad de los elementos que conforman la población accesible, se recurre a la selección de una muestra.

La muestra es un subconjunto representativo y finito que se extrae de la población accesible.

En este sentido, una muestra representativa es aquella que por su tamaño y características similares a las del conjunto, permite hacer inferencias o generalizar los resultados al resto de la población con un margen de error conocido.

Para seleccionar la muestra se utiliza una técnica o procedimiento denominado muestreo. Existen dos tipos básicos de muestreo:

Muestreo probabilístico o aleatorio y muestreo no probabilístico.

7.2.1. Muestreo probabilístico o aleatorio: es un proceso en el que se conoce la probabilidad que tiene cada elemento de integrar la muestra.

Este procedimiento se clasifica en:

Muestreo al azar simple: procedimiento en el cual todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Dicha probabilidad, conocida previamente, es distinta de cero (0) y de uno (1).

Ejemplo:

Valiéndose de la lista de alumnos, el docente asigna un número a cada uno. Luego todos los números se introducen en una caja para extraer, por sorteo, los integrantes de la muestra.

Muestreo al azar sistemático: se basa en la selección de un elemento en función de una constante K. de esta manera se escoge un elemento cada k veces.

Ejemplo:

Para una población de 120 individuos, se define una muestra integrada por 30 sujetos. La constante K obtenida al azar es igual a 4. Luego se asigna un numero a cada uno de los 120 individuos y se calcula el valor de inicio con la siguiente fórmula: N/n, entonces 120/30=4. Esto significa que comenzaremos seleccionando el número 4 al que se le sumara la constante K=4, y así sucesivamente hasta obtener los treinta individuos que conformaran la muestra definitiva: 4,8,12,16,20,24,28,32,36,40,44,48,52,56,60,64,68,72,76,80,84,88,92,96,100,104,108,112,116,120.

Caso Transporte: Levantamiento de Información sobre las preferencias de los usuarios de un sistema de Transporte que utilizan un terminal X

Por ejemplo existe una ruta de Transporte Interurbano que posee 20 unidades en la hora pico y en cada unidad se transportan 40 pasajeros para un total de 800 personas si se requiere tomar una muestra de 160 personas: ¿cuál sería el procedimiento?

Muestreo estratificado: consiste en dividir la población en subconjuntos cuyos elementos posean características comunes, es decir, estratos homogéneos en su interior. Posteriormente se hace la escogencia al azar en cada estrato.

Ejemplo:

En una institución de educación superior, se divide la población por carreras o especialidades, las cuales conformarán los estratos. Después se efectúa la selección aleatoria en cada una de ellas.

Caso Transporte: En un terminal intermodal de transporte metropolitano que permita el acceso por cinco modos de transporte: Metro, Colectivos, Taxis, Ferrocarriles y auto privado

Muestreo por conglomerados: parte de la división del universo en unidades denominadas conglomerados. Más tarde se determinan los que serán objeto de investigación o donde se realizará la selección.

Ejemplo:

Un municipio se divide en urbanizaciones. Más tarde, son seleccionadas aquellas de donde se extraerán, al azar, los elementos para la muestra.

La diferencia con el muestreo estratificado radica en que no todos los conglomerados son objeto de selección, por cuanto puede haber conglomerados de los cuales no se extraiga muestra. Mientras que en el estratificado, se debe extraer muestra de todos los estratos.

7.2.2. Muestreo no probabilístico: es un procedimiento de selección en el que se desconoce la probabilidad que tienen los elementos de la población para integrar la muestra. Este se clasifica en:

Muestreo casual o accidental: es un procedimiento que permite elegir arbitrariamente los elementos sin un juicio o criterio preestablecido.

Ejemplo:

Un encuestador se ubica en un sector y aborda a los transeúntes

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