Cuando se realiza una investigación muchas veces no es posible obtener la información de toda la población esperada, ya sea por cuestión de recursos económicos o de tiempo, por lo que optar por un muestreo es lo ideal, de tal manera que la muestra represente lo más fielmente a toda la población y así generalizar los resultados obtenidos.
Los muestreos se dividen en dos tipos, los aleatorios y los no aleatorios:
Aunque existen muchos tipos de muestreo a continuación se señalan los principales de acuerdo al tipo de muestreo:
Muestreos Aleatorios
Muestreo Aleatorio Simple
Es aquél en el que cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido.
Para poder obtener este tipo de muestra se debe tener información sobre todos los individuos que conforman a la población.
Existen distintas técnicas de selección, la más utilizada es a través de tablas de números aleatorios obtenidos desde un software, por ejemplo Excel, SPSS o simuladores on-line como:
https://www.numeroalazar.com.ar/
http://www.random.org/integers/
Ejemplo:
En una clase hay 89 estudiantes. Un profesor desea elegir aleatoriamente a 5 estudiantes para formar un grupo de trabajo ¿Cómo podría seleccionarlos?
Muestreo Sistemático
Para emplear este muestreo, los elementos de la población se deben presentar ordenados de acuerdo a cualquier característica que no esté vinculada con el motivo del estudio. Por ejemplo de acuerdo a un número de folio, por orden alfabético, rankings, fechas, etc.
A partir de un número k, que corresponde al entero mayor o igual al valor que se obtiene dividiendo el tamaño de la población (N) por el tamaño de la muestra (n), se selecciona de manera aleatoria un número a, llamado arranque aleatorio, que sea mayor que 1 y menor a K.
En el ejemplo del profesor, Si N=89, n=5 entonces (N/n= 17.8), es decir K es 18.
Así, los elementos seleccionados para formar la muestra serán los que se encuentran en la ubicación del valor del arranque aleatorio y los que se encuentren distanciados cada 18 lugares.
Muestreo Estratificado
Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna característica de las que se van a estudiar. Por ejemplo según el género o el rango de edad.
A cada uno de estos estratos se le asignará una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra.
Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado:
- Asignación proporcional: el tamaño de la muestra dentro de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato dentro de la población.
- Asignación óptima: la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ellos es necesario un conocimiento previo de la población.
Muestreo por conglomerados
Se utiliza cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir.
Puede seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio.
Dentro de los grupos seleccionados se ubicarán las unidades experimentales, podría aplicarse el instrumento de medición a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o sólo se le podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar.
Este método tiene la ventaja de simplificar la recogida de información muestral.
Muestreos No aleatorios
Muestreo Subjetivo por decisión razonada (Juicio)
Muestreo en el que las unidades de muestra se eligen en función de algunas características de manera racional y no causal.
Muestreo por conveniencia
Consiste en seleccionar una muestra de la población por el hecho de que sea accesible. Es decir, los individuos empleados en la investigación se seleccionan porque están fácilmente disponibles y porque se sabe que pertenecen a la población de interés, no porque hayan sido seleccionados mediante un criterios estadístico.
Esta conveniencia, tiene como consecuencia la imposibilidad de hacer afirmaciones generales con rigor estadístico sobre la población.
Muestreo por cuotas
Es la técnica más difundida sobre todo en estudios de mercado y sondeos de opinión.
En primer lugar es necesario dividir la población de referencia en varios estratos definidos por algunas variables de distribución conocida (como el género o la edad).
Luego se calcula el peso proporcional de cada estrato, es decir, la parte proporcional de población que representan.
Finalmente se multiplicada cada peso por el tamaño (n) de la muestra para determinar la cuota precisa en cada estrato.
Se diferencia del muestreo estratificado en que una vez determinada la cuota, el investigador es libre de elegir a los sujetos de la muestra dentro de cada estrato.
Muestreo de bola de nieve
Indicado para estudios de poblaciones clandestinas, minoritarias o muy dispersas pero en contacto entre sí.
Consiste en identificar sujetos que se incluirán en la muestra a partir de los propios entrevistados.
Se parte de una pequeña cantidad de individuos que cumplen los requisitos necesarios, estos sirven como localizadores de otros con características análogas.
Tamaño de la muestra
Una vez identificado el tipo de muestreo que mejor conviene en nuestra investigación se determina el tamaño de la muestra ideal, recalcando que mientras más personas integren el estudio mejor ya que será más cercano a la realidad .
Si bien cada tipo de muestreo tiene una formula especial para calcular el tamaño de la muestra ideal, hoy en día existen diferentes calculadoras que nos ayudan a determinar esta información, aunque generalmente las calculadoras estiman en relación a un muestreo aleatorio simple.
- Netquest: está página realiza el calculo considerando el tamaño del universo, el margen de error, nivel de confianza y la heterogeneidad de la muestra, cada uno de estos requerimentos puedes modificarlos de acuerdo a tu conveniencia.
https://www.netquest.com/es/gracias-calculadora-muestra
- Questionpro: el calculo se realiza considerando el margen de error, el universo y únicamente da a elegir entre un nivel de confianza de 95% o 99%,.
- AEM: el calculo se realiza dando el tamaño de la población y eligiendo tanto el nivel de confianza (99%,95% y 90%) como el margen de error (10%,5%,4%,3%, 2.5% y 2%).
https://www.corporacionaem.com/tools/calc_muestras.php
Comentarios
Publicar un comentario