Clase de aprendizaje sobre Selección de la muestra

Una muestra se define como un subgrupo de la población del cual se recolectan los datos y debe ser representativa de dicha población, donde la población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones (Sampieri et al, 2004).

Para llevar a cabo la selección de la muestra, se debe:

- definir los casos (unidades de análisis) sobre los cuales se recolectarán los datos
- delimitar la población
- elegir el método de selección: probabilística y no probabilística
- precisar el tamaño de la muestra requerida
- aplicar el procedimiento de selección
- obtener la muestra

La elección de la muestra se estructura de la siguiente manera:

Las ventajas de la muestra probabilística se centran en que se puede medir el tamaño del error en las predicciones, esencialmente en diseños de investigación transeccionales, descriptivas, como correlaciónales – causales.

Existen dos tipos de muestra probabilística: estratificada y por racimos. La estratificada es un subgrupo en el cual la población se divide en segmentos donde se selecciona una muestra para cada uno de ellos (la estratificación aumenta la precisión de la muestra). Finalmente la muestra por racimos, se asocia con los clusters o conglomerados, donde las unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos (Sampieri et al, 2004), la unidad de análisis se refiere al racimo por medio del cual se logra el acceso a la unidad de análisis.
La selección de la muestra probabilística depende del tamaño de ésta y el proceso de selección, los elementos muéstrales se eligen siempre aleatoriamente (misma probabilidad de elección de las unidades de análisis), existen tres procedimientos de selección:

• tómbola
• números random o números aleatorios (tabla de un millón de dígitos)
• selección sistemática de elementos
  

Es importante considerar el marco muestral, que es un marco de referencia que nos permite identificar físicamente los elementos de la población, así como la posibilidad de enumerarlos y seleccionar los elementos muéstrales (Sampieri et al, 2004). Se puede recurrir también a otros marcos de referencia para identificar a la población como lo son: archivos, mapas (muestra de racimos), volúmenes, periodos registrados, entre otros.

El tamaño óptimo de una muestra depende de los subgrupos que sean interesantes en una población, también de cuanto se aproxima su distribución a la distribución de las características de la población (Sampieri et al, 2004).

Por otra parte, las muestra no probabilísticas (o dirigidas) es dirigida a seleccionar sujetos “típicos”, que sean representativos de una población determinada. Es utilizada en investigaciones cuantitativas y cualitativas, siendo más común en ésta última.
Cuenta con una falta de precisión de error, al no tratarse de una muestra probabilística.
Sus ventajas se pueden dividir según dos enfoques:

- Visión cuantitativa: se centra en la elección cuidadosa y controlada de sujetos con características particulares, descritas con anterioridad en el planteamiento del problema.
- Visión cualitativa: es fundamental la muestra no probabilística, ya que se necesitan obtener las unidades de análisis que son de interés y ofrecen una gran riqueza para el análisis de los datos.

Dependiendo del tipo de estudio se elige la muestra a utilizar:

· Estudios exploratorios e investigaciones experimentales: muestras no probabilísticas
· Estudios no experimentales o correlaciónales-causales: se usa muestra probabilística si se desea generalizar los resultados a una población.



(HERNÁNDEZ, ROBERTO -O- FERNÁNDEZ, CARLOS -O- BAPTISTA, PILAR. 2006. Metodología de la investigación. (4a. ed.) McGraw-Hill. Ciudad de México. México. <850>)