Técnicas de muestreo en investigación cuantitativa, Universidad Santo Tomás

Plan de muestreo

Consiste en las etapas que debemos seguir para conseguir una muestra probabilística. Los pasos son los siguientes:

1. Definir la población objetivo, las unidades muestrales, lugar y tiempo de recolección
2. Identificación del marco de muestreo
3. Determinación del tamaño de la muestra
4. Elección de la técnica de muestreo
5. Obtención de las estimaciones y el error de muestreo.

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Población

Una vez definido el planteamiento y el diseño, es necesario identificar la población que se estudiará.

La población refiere a todos los casos posibles que comparten una o más características. La definición de tales características constituye los criterios de inclusión. El criterio de exclusión corresponde a los atributos que, de estar presentes, resulte en la no consideración del sujeto en el estudio.

El criterio de exclusión no es la ausencia del criterio de inclusión, sino a la presencia de una característica que lleva a la exclusión del sujeto del estudio. Por ejemplo, la demencia en adultos mayores o el rezago escolar en estudiantes.

Ejemplo de población

Por ejemplo, un investigador puede estar interesado en analizar si existen diferencias en los prejuicios hacia inmigrantes en estudiantes de educación media de establecimientos privados y públicos de la ciudad de Puerto Montt.

En esta situación, la población corresponde a todos los estudiantes de educación media de la ciudad de Puerto Montt de escuelas privadas y públicas. Quedan excluidos estudiantes de básica y de educación superior, que sean de establecimientos subvencionados y que sean de una ciudad distinta que Puerto Montt.

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Muestra

Para seleccionar la muestra del estudio es necesario evitar tres errores comunes:

1. Excluir casos que sí deben ser incluidos
2. Incluir casos que no deben ser incluidos
3. Seleccionar casos inelegibles

Por ejemplo, si una investigadora estudia la relación entre el cinismo político y la intención de voto, la población debe considerar a todos los votantes hombres y mujeres de Chile, y sería un error considerar a NNA o personas condenadas por delitos.

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Subgrupo de elementos

La muestra consiste en un subgrupo de los elementos de la población.

Población

Muestra

Unidad muestral

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Importancia de la muestra

En ocasiones no es posible estudiar a toda la población, debido a su magnitud y los costes que esto podría llevar. Por este motivo, necesitamos extraer una "muestra" de esta población para analizarla y probar las hipótesis planteadas.

Según la naturaleza de la investigación, la muestra puede estar conformado por eventos, documentos, objetos o personas. Cada elemento de la muestra recibe el nombre de unidad de muestreo.

La generalización de los resultados dependerá en gran medida de cuán representativa es la muestra seleccionada de la población donde fue extraída.

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Tipos de muestra

Las muestras se pueden clasificar en muestras probabilísticas y no probabilísticas. Su uso dependerá del planteamiento del problema.

• Muestras probabilísticas, donde todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de pertenecer a la muestra. Se obtienen a través de una selección aleatoria de las unidades muestrales. el procedimiento de selección se basa en fórmulas de probabilidad. Permiten controlar la tasa de error.
• Muestras no probabilísticas o dirigidas, donde los elementos de la población no tienen la misma probabilidad de pertenecer a la muestra, ya la selección de la muestra depende de la naturaleza del estudio y sus objetivos. No permiten controlar la tasa de error, pero suelen gastar menos recursos.

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Muestras probabilísticas

Para obtener una muestra probabilística debemos calcular dos elementos:

1. El tamaño de la muestra representativo de la población, que se obtiene fijando la tasa de error esperado (habitualmente 5%) y un nivel de confianza (habitualmente un 95%)
2. Seleccionar aleatoriamente los elementos muestrales

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Tipos de muestreo probabilístico

Dentro de las muestras probabilísticas encontramos los siguientes tipos de muestreo:

1. Muestreo aleatorio simple, consiste en que cada sujeto de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado en la muestra.
2. Muestreo aleatorio estratificado
3. Muestreo aleatorio por racimos

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Muestreo aleatorio simple

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Muestreo estratificado

Consiste en dividir a la población en segmentos (o estratos) según una característica determinada y seleccionar la muestra de manera aleatoria para cada segmento.

Un estrato puede ser la religión, el nivel socioeconómico, el establecimiento educacional o cualquier otro grupo.

El tamaño muestral de cada estrato dependerá de la representatividad del estrato en la población. Por ejemplo, si en una población el 20% de los sujetos es católico, entonces el 20% de la muestra deberá profesar esa religión.

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Proporción de casos en muestreo estratificado

N=48 La proporción de casos de la muestra debe ser igual al de la población (ver fórmula más abajo). Si fijamos el tamaño de la muestra en 24 casos, el grupo 1 debe contener 6 casos.

N1=12 N3=5 O . 0 N4=7 N2=15 N5=9

N1 N = n1 n

N= Tamaño de la población n= Tamaño de la muestra Nota: el subíndice del valor N y n indica el grupo seleccionado, en este caso el grupo 1

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Muestreo por racimos

En ocasiones, los sujetos no se encuentran dispersos en el espacio, sino que están agrupadas en sectores específicos, que se denominan racimos o clusters. Este tipo de muestreo se suele utilizar para reducir los costes de la investigación.

Ejemplos de racimos pueden ser las comunidades de un sector rural, las comunas de una región o las escuelas de una ciudad.

Un muestreo por racimo implica seleccionar aleatoriamente los racimos que conforman la población y luego seleccionar aleatoriamente los sujetos de cada racimo seleccionado en primer lugar.

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Racimos

Racimos

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Selección de casos

En muestreos probabilísticos es necesario garantizar que los casos sean representativos de la población. Para esto podemos seguir los siguientes procedimientos:

1. Tómbola, consiste en enumerar a todos los casos de la población del 1 al número total de sujetos (N) y se depositan en una tómbola. Los números extraídos de la tómbola conforman la muestra.
2. Muestreo sistemático, se trata de formular un criterio para seleccionar los casos de la población. Este criterio puede generarse a partir del cociente entre el tamaño de la población y el de la muestra (N/n). Por ejemplo, seleccionar un caso cada cinco casos.

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El marco muestral

Para garantizar la selección aleatoria necesitamos contar con todos los casos que componen la población, esto es, el marco muestral.

El marco muestral permite identificar físicamente las unidades muestrales, enumerarlos y seleccionarlos. El marco muestral por lo general son listas existentes (ej. Guías telefónicas, directorios) o que es necesario elaborar.

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El tamaño muestral

Existen diversas formas de justificar un tamaño muestral, algunas de ellas son (Lakens, 2022):

1. Según el poder estadístico deseado
2. Según un nivel de confianza deseado (habitualmente un 95%)
3. Según heurísticos
4. Según restricciones del mundo real (falta de recursos, difícil acceso a la muestra, etc.)

El tamaño muestral es análogo al zoom de un microscopio, mientras más zoom pongamos al microscopio, podremos ver cosas más pequeñas. Del mismo modo, un tamaño muestral grande permite observar efectos más pequeños.

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Muestras no probabilísticas

En las muestras no probabilísticas los sujetos no tienen la misma probabilidad de ser seleccionado, por lo que sus resultados carecen de la representatividad que caracteriza a las muestras probabilísticas. Sin embargo, en muchas ocasiones es la mejor (o única) forma de acceder a los datos.

Dentro de las muestras no probabilísticas encontramos:

1. Muestreo intencional
2. Muestreo por conveniencia
3. Muestreo accidental
4. Muestreo por bola de nieve
5. Muestreo por cuotas

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Muestreo intencional

También llamado muestreo por juicio del investigador. Consiste en seleccionar casos según la presencia de una característica, definida previamente por el equipo de investigación. En este sentido, se buscan expresamente estos casos para formar la muestra.

Por ejemplo, una investigadora busca analizar la relación entre autoestima y depresión en adolescentes. Para esto, decide encuestar a un grupo de estudiantes de educación media de un colegio cercano y otro grupo de adolescentes consultantes de un CESFAM. De esta forma, se obtiene la mayor variabilidad posible en las respuestas.

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Muestreo por conveniencia

Consiste en seleccionar casos según su facilidad de acceso por parte del equipo de investigación.

Por ejemplo, un investigador busca establecer si existen diferencias en las actitudes hacia el endeudamiento de estudiantes universitarios según su nivel socioeconómico. Para esto, solicita a sus estudiantes que respondan una escala de actitudes hacia el endeudamiento y un cuestionario sociodemográfico para obtener el NSE.

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Muestreo accidental

Consiste en seleccionar casos según su disponibilidad en el momento de hacer el reclutamiento, hasta completar el tamaño muestral deseado.

Por ejemplo, una investigadora busca establecer la relación entre el cinismo político y la intención de voto de personas adultas de la ciudad de Temuco. Para esto, se dirige hacia la plaza de armas y consulta a las personas ubicadas en los bancos si desea participar en el estudio.

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