Muestra: Entre el tamaño muestral y los tipos de muestreo

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Este material es de mayor utilidad para Metodología de la Investigación II, pero a fin de ir recopilando en el sitio los escritos se procedió a publicarlo.

Hace algún tiempo un estudiante me consultó sobre un problema con su trabajo, en cuanto a la muestra de estudio.
He de admitir que no soy un experto muestrista, incluso los Licenciados en Ciencias estadísticas y Actuariales que conozco me han comentado que el muestreo es un asunto que resulta bastante difícil. Sin embargo, considerando
que la pregunta fue relativamente sencilla y he tenido experiencia con el mismo problema que el estudiante, confío poder responder a su inquietud, tanto apoyándome en textos del tema como hablando desde lo vivido en carne propia.
Advierto que lo siguiente es orientativo y se recomienda consultar a un profesional del área antes de lanzarse una aventura peligrosa y sin guía en el muestreo.

Comencemos con dar una definición de lo que denominamos muestra, que podría ser simplemente: Una porción o subconjunto de una población que es representativa de la misma en tanto reproduce sus características de la manera más exacta posible. La representatividad de la muestra es un punto a tener en cuenta en todo el trabajo, pues se parte de que teóricamente cualquier muestra es representativa, pero el grado y calidad de tal representación dependerá de su elaboración y validez, así como también del tipo de muestreo que se considere en nuestro diseño (Spiegel y Stephens, 2002; Parella y Martins, 2006). De momento baste señalar esta generalidad a fin de ubicar los puntos que se van a discutir: La estimación del tamaño muestral y algunos tipos de muestreo asociados a un problema de investigación particular.

Iniciemos con los términos, el tamaño muestral refiere a cantidad de integrantes de una muestra o, dicho de otra manera, cuántas unidades de muestreo le conforman. El punto clave es que la pregunta de este punto va orientada al “cuanto” no a “cuales” o a “quienes”, así que lo que tenemos quehacer es centrarnos en este momento en un asunto de cantidades.

La estimación del tamaño muestral se realiza de manera distinta según la población a considerar sea de tipo infinita (o sin límites conocidos) o finita (con límites definidos), también resulta diferente si es para muestreo probabilístico o es para no probabilístico. El estudiante al que refiero al inicio de este artículo me preguntaba acerca de su trabajo con una población finita de poco más de cuarenta y cinco mil (45000) unidades, que al aplicar una formula presentada por Hurtado (2000, citado por el estudiante) y también al aplicar la calculadora disponible en el sitio http://www.berrie.dds.nl/calcss.htm?nobs=45000α=.95&margin=.05&prob=.50&pow=381, le daba un tamaño muestral de menos del centenar.

He de admitir, me sorprendí con la cantidad reducida que se sugiere para integrar la muestra, pero ya con anterioridad me he visto con estas situaciones y sé que pueden llegar a pasar, en todo caso, partiendo que la estimación sea correcta y que el error de estimación seleccionado resulte el más adecuado, lo que tengo hasta el momento es simplemente una cantidad.

Tomemos que ya sabemos el tamaño muestral, ahora corresponde definir los criterios para asignar las unidades para la muestra. Partamos brevemente de la tipología de muestreo que permite diferenciar en dos grandes grupos integrados por diversas clases de muestreo, quedando (Parella y Martins, 2006):

Muestreo probabilístico

  • Aleatorio Simple
  • Aleatorio Sistemático
  • Estratificado (Afijación proporcional – Afijación no proporcional)
  • Conglomerados
  • Mixto

Muestreo no probabilístico

  • Casual o accidental
  • Intencional u opinático
  • Por Cuotas

Explicar el listado anterior daría para escribir libros completos (recomiendo a los que han visto esto ya en clase que revisen sus apuntes y a los que no que consulten las referencias), centrémonos en el problema del estudiante que consultó, siendo que tiene ya un tamaño muestral (aunque su cálculo es discutible y un experto puede mejorarlo en muchos sentidos), falta establecer los criterios para seleccionar a las unidades, veamos, los criterios de este caso dependen del diseño y esta a su vez de los objetivos que se persiguen en el trabajo de investigación. El alumno tiene una población de registros gráficos de diversos autores en tres medios impresos a lo largo de un período de tiempo, inicialmente se planteó integrar la muestra por muestreo probabilístico aleatorio simple, pero en verdad no creo que sea la elección que le de los mejores resultados.

Para este caso particular, creo que al considerar las características de lo que analiza se podría más bien seleccionar trabajando en dos sentidos, por una parte se puede agrupar cada registro gráfico por su autor, eso nos permite identificar la proporción de la obra de uno u otro dentro del conjunto y puede ayudar a enfrentar con mejor posibilidad un peligro latente de sesgo con el que puede que un autor con menor número de obras resulte completamente fuera de la muestra. A partir de allí podemos hacer un muestreo no probabilístico intencional, considerando entre otras cosas:

  • Presencia de la representación de los sujetos a considerar dentro del registro gráfico (es posible ciertamente que aquellas imágenes o personificaciones que se pretenden estudiar no estén en todos los registros gráficos)
  • Línea de tiempo del registro (se podrían encontrar variaciones en el tiempo que sean de mucho interés para la investigación)
  • Medio en el que se publicó el registro gráfico (el paso profesional y artístico de un autor por más de un medio no es algo que se pueda negar de entrada)

Luego de estas consideraciones, ya tendríamos tanto el tamaño de la muestra como los criterios de selección de las unidades, quedaría entonces el continuar con las siguientes fases del trabajo a fin de realizar el acopio de los datos con las técnicas e instrumentos adecuados a la investigación, pero esto ya es entrar en otro tipo de problema.

Es seguro que varias amistades con mucho mayor conocimiento en esta área podrán detectar cualquier tontería que haya escapado de mi control, en tal sentido, pido que por favor la comuniquen para tratar de mejorar el escrito y que sea de utilidad.

Referencias

Spiegel, Murray y Stephens, Larry. (2002) Estadística. 3ª edición. México: McGraw-Hill Interamericana.

Parella S., Santa y Martins, Feliberto M. (2006) Metodología de la Investigación Cuantitativa. Caracas: Fondo Editorial de la Universidad Pedagógica Experimental Libertador (FEDUPEL)

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