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Técnicas de Muestreo

“Realmente la mayor parte del conocimiento que tenemos del mundo se basa en muestras, que a menudo son muestras inadecuadas”

Fred Kerlinger 19732

1. Conocimiento y sentido común

Cuando aprendemos algo acerca de las personas, de los acontecimientos cotidianos o de los objetos que necesitamos usar, la información o la experiencia adquirida nos llega de las personas u objetos que podemos observar en forma directa. El siguiente paso es llegar a ciertas conclusiones sobre las categorías que representan dichas personas, por ejemplo sobre sus comportamientos, sus sentimientos, actitudes y otras formas de actuar.

Estas son las conclusiones de sentido común, que la mayoría de las veces corresponden a observaciones y experiencias realizadas con pocos casos. Afirmaciones como: “Los adictos al cigarrillo están más predispuestos al consumo de marihuana”, “Los estudiantes de ahora no respetan los bienes y el edificio de la universidad”. Para llegar a tales conclusiones, las personas se basan en “un muestreo simple de sus experiencias” sobre otras personas.

Para llegar a nuestras conclusiones, normalmente tomamos una muestra de experiencias relativamente pequeña dentro del universo de todas las experiencias posibles. Cuando hablamos de experiencias, en el sentido más amplio, pueden ser experiencias directas que se adquieren en la interacción con otras personas. O bien en forma indirecta, por ejemplo: cuando oímos hablar de “los extremistas que participaron en la última protesta”, o al revés “el comportamiento represivo de “los pacos” en contra de los estudiantes”, etc.

2. Necesidad y conveniencia de tomar muestras

Si en una investigación se pudiera abarcar a todos los miembros de una población, la toma de muestras sería innecesaria, así como los cálculos estadísticos de probabilidades para estimar el grado de “representatividad” de dicha muestra no tendrían sentido, puesto que los atributos cuantitativos encontrados (si se ha medido bien) al grupo observado sería la población misma.

También habría que considerar si vale la pena tomarse la molestia de extraer una “muestra significativa” con procedimientos técnicamente correctos y rigurosos, cuando la investigación es sólo un estudio preliminar o exploratorio, cuya metodología es incierta o bien los instrumentos de observación se encuentran en etapas de ensayo y validación. Todas las etapas del estudio deberían tener un grado o nivel de rigurosidad similar.

3. Conceptos básicos de la teoría muestral Población blanco o Unidad de análisis

1 _{Adaptado de: UMCE, Facultad de Filosofía y Educación. Cátedra de Metodología de la investigación.}

. Corresponde a la población de donde se extrae una muestra y hacia la cual se generaliza los hallazgos que se observen en dicha muestra. Sus atributos deben ser claramente definidos para que “los sujetos” sean correctamente elegidos.

Población. Conjunto de individuos que tienen una o más propiedades en común, se encuentran en un espacio o territorio que les es propio y varían en el transcurso del tiempo.

Muestra. Es una fracción o subconjunto de cualquier tamaño de la población de la cual proviene.

Las muestras se escogen por diversos procedimientos (sean apropiados o no) para realizar las observaciones o recogida de datos. El método de muestreo aplicado y el tamaño de la muestra que se decida, determinan su grado de representatividad.

Muestra representativa. Es una muestra de un tamaño apropiado que ha sido escogida por procedimientos aleatorios y se considera que las características observadas “representan” o corresponden a la población de donde ella proviene. Lamentablemente no es posible tener la certeza de su grado “representativo” sino la probabilidad razonable de su semejanza, la que puede ser calculada por algún modelo estadístico.

Muestra aleatoria. O muestra al azar. Los sujetos de la muestra se eligen mediante un sorteo con medios mecánicos (sin intervención humana) o usando una “tabla de números aleatorios”. Para que sea realmente aleatoria dicha muestra, todos los sujetos de la “población blanco” deben tener la misma probabilidad de ser elegidos. Siempre que hay intervención humana existe la probabilidad que se produzcan “errores sistemáticos”. Por ejemplo, hacer un sorteo con papelitos que se sacan de un sombrero; primero habría que verificar la forma en que se plegó cada papel; en segundo lugar los números que quedaron al fondo o en las orillas tienen escasa probabilidades de ser elegidos.

Tabla de números aleatorios. Se encuentran como Anexos en numerosos textos de investigación o de estadística. Estas listas de números han sido construidas por procedimientos electrónicos de sorteo que garantizan la “equiprobabilidad” de todos los números elegidos. La Rand Corporation tiene una tabla con 1.000.000 de dígitos.

Error sistemático. Error de medición o de selección que se produce reiteradamente en una misma dirección. Sus fuentes principales son equipos defectuosos o la intervención humana.

Unidad muestral o Base de muestra. Corresponde a personas, objetos u otros elementos que se pueden numerar para ejecutar un sorteo aleatorio. Casi siempre se trata de sujetos o individuos, pero en algunos casos podrían ser escuelas, cursos o familias; también pueden ser “unidades territoriales” como manzanas de una ciudad, calles o casas.

Probabilidad. Se refiere a la ocurrencia de un hecho o suceso esperado y es la relación entre el número de casos favorables (p) a este suceso con la cantidad total de casos posibles (n). Por ejemplo, la probabilidad “p” de obtener un as al arrojar un solo dado es 1/6 (uno sobre seis).

Mortalidad experimental. Se refiere a los sujetos escogidos para someterse a observación en una muestra en estudio y no se les ubica, o bien no es posible lograr que proporcionen la información que se necesita. Si la mortalidad experimental es alta, la investigación pierde su credibilidad. El plan de muestreo debe considerar este factor.

4. Tipos de muestreo

condición para muchos estudios tipo encuesta.

De la población accesible se selecciona una muestra representativa donde se aplican los instrumentos de observación. Los niveles de confianza a las generalizaciones obtenidas desde la muestra hasta la población blanco dependen del tamaño y el grado de similitud entre ambas poblaciones.

4.1. Muestreos probabilísticos

a)

Constituyen la base para los diferentes procedimientos de muestreo aleatorio. Sus principales ventajas son: * Más económica que otros procedimientos aleatorios; * Asegura la equiprobabilidad de la elección.

Muestras aleatorias simples

Desventajas

Los pasos a seguir:

:* No provee suficientes casos de grupos minoritarios.

• Obtener un listado de todos los integrantes de la población.

• Numerar a todos los sujetos de la población (o unidades de muestreo).

• Utilizar una Tabla de Números Aleatorios o un procedimiento similar para seleccionar a los sujetos de la muestra.

• Ubicar a los sujetos seleccionados y administrar los instrumentos de recopilación de datos. Aquellos sujetos seleccionados que por alguna razón no sean sometidos a observación integrarán la categoría de “mortalidad experimental”.

b)

Se utilizan cuando los individuos constituyen agrupaciones naturales, por ejemplo los alumnos del mismo curso, las familias nucleares, etc. En este caso, la “unidad de muestreo” no es el individuo, sino el “conglomerado”. Los pasos a seguir ahora, son los mismos que el grupo anterior; obteniendo un listado de los conglomerados, etc.

Muestras por conglomerado

Entre sus ventajas se destacan : * Son más económicas y rápidas que el procedimiento anterior, facilitando el trabajo de los “investigadores de campo”; Como desventaja: * Pueden tener cierta pérdida del carácter aleatorio del procedimiento y * Disminución de la precisión de sus resultados. Esta última crítica pierde fuerza si el número de conglomerados es mayor que 30.

c) Muestreo estratificado

Pueden ser convenientes cuando en la “población blanco” se presentan categorías o subconjuntos de individuos que representen un interés particular de observar y compararlas con otras categorías. En este caso,

.

su ventaja

Los criterios para establecer estratos pueden ser las variables: sexo, edad, profesión, nivel educacional, nivel socioeconómico, nacionalidad, religión, etc.

es * Lograr una muestra más homogénea.

La investigación que requiera este tipo de muestra, deberá definir los estratos correspondientes y justificar en el proyecto sus bases de comparación.

Un caso de muestreo estratificado proporcional.

Supongamos que el propósito de una investigación es probar que: “la elección de la carrera profesional está fuertemente influida por la variable nivel socioeconómico de los postulantes”. La “población accesible ” corresponde a los estudiantes de la UMCE. En el Servicio Estudiantil de la universidad se puede encontrar la información pertinente para “estratificar” a toda la población. Los resultados obtenidos se ordenan en una tabla.

Muestra proporcional del 5% de los estudiantes de la UMCE, según su n.s.e.

(datos ficticios)

• Se estratifica la población en tres categorías. El procedimiento.

• Se confecciona un listado por separado para cada categoría, numerándolos.

• Se procede a la selección de los sujetos, como si fueran 3 muestras aleatorias simples (3 sorteos independientes).

2º Caso: una muestra estratificada uniforme.

En una carrera eminentemente femenina como Educación Diferencial en la misma Universidad, se intenta relacionar la influencia de la variable “estudiantes con o sin hijos a su cargo” con la variable “rendimiento académico”. Se recopilaron los datos de matrícula en la oficina de Registro Académico y la situación familiar en el Servicio Estudiantil. Al observar que la proporción de “estudiantes con hijos a su cargo” era muy baja, se desechó tomar una “muestra proporcional” puesto que dejaría en la representación de este estrato a muy pocas estudiantes. La distribución quedó como sigue:

Muestra estratificada uniforme de alumnas con y sin hijos a su cargo, Carrera Educación Diferencial de la UMCE.

• Se estratifica la población en dos categorías. El procedimiento.

• Se numera a los sujetos de cada categoría en forma independiente.

• Se decide el tamaño apropiado para cada muestra.

• Se realizan dos sorteos independientes usando una Tabla de Nº Aleatorios.

Como se puede apreciar, se prefiere “el muestreo estratificado uniforme“ cuando existe un estrato

Nº DE HIJOS Alumnas % Población Muestra % del Estrato

Con hijos 52 8,9 30 57,7

Sin hijos 530 91,1 30 5,7

Total 582 100,0 60 10,3

con pocos casos o de baja representación en la población que sin embargo, presenta algún interés particular.

d)

Este procedimiento se aplica cuando la población blanco es de un tamaño indefinido y sólo se conoce su ubicación geográfica. La unidad muestral en este caso no son sujetos, sino sectores territoriales bien definidos, por ejemplo las manzanas de una ciudad o los predios agrícolas de una zona rural. El muestreo por áreas es útil para estudios “tipo encuesta o “survey”.

Muestras por áreas de superficie

• Recurrir a un mapa de la zona que interesa a escala adecuada (por ejemplo, Ñuñoa). Procedimiento

• Definir la unidad muestral (por ejemplo manzanas).

• Se numeran todas las unidades

• Realizar un sorteo con una Tabla de Nº Aleatorios.

• Si es necesario, se sortean las casas de cada manzana.escogida

• Se entrevista a las personas que interesan en cada casa (por ejemplo, apoderados).

Ventajas: * Para encuestas de gran envergadura se ahorra dinero * Facilita el trabajo de los “investigadores de campo o encuestadores” al concentrar a los sujetos en áreas próximas.

Desventajas: * Exige tratamientos estadísticos más complejos (trabajo más profesional que no siempre se cumple); * hay pérdida de precisión y del carácter aleatorio de la muestra, si ésta no es de un tamaño grande.

4.2 Las Muestras no Probabilísticas

a)

Por ejemplo, las personas que van saliendo de la biblioteca o del casino a la hora que aparece el encuestador. Esta es una técnica típica de reporteros de prensa y TV, como ejemplo “las encuestas a boca de urna”. También es utilizada por algunas agencias de publicidad y de estudios de mercado. Técnicamente es incorrecto hacer generalizaciones a un grupo mayor que el de los mismos entrevistados (problema de validez externa).

Muestras erráticas o casuales

Ventajas (si las tiene): * De bajo costo y no requieren de personal entrenado; * Se sacan conclusiones rápidamente.

Desventajas: * Carencia de validez externa y confiabilidad; * Presenta sesgos de muestreo por criterios arbitrarios de selección de los sujetos (aunque el entrevistador no los advierta).

b)

En este caso se selecciona a los sujetos de acuerdo a un criterio establecido por un experto. Por ejemplo, los estudiantes que tienen problemas de aprendizaje, o aquellos que demuestran ausentismo escolar elevado.

Ventajas: * Rápida y de bajo costo, * No requiere entrenamiento de entrevistadores, * Tiene una validez relativa para estudios de caso; * Es muy útil para estudios exploratorios, * Para la optimización de instrumentos de observación, * Para ampliar el marco teórico y * la formulación de hipótesis.

Desventajas: * Hay problemas en los criterios de selección de los sujetos, * carece de validez externa y confiabilidad al intentar generalizar hacia grupos mayores.

c)

Es equivalente a las muestras aleatorias estratificadas. A los entrevistadores se les fijan “cuotas de individuos”, especificándoles sus características, por ejemplo: estudiantes de 2º año de la UMCE, solteras, con hijos o embarazadas o estudiantes varones de pelo largo y con aros. Cada entrevistador selecciona por su cuenta y entrevista con ayuda de una “lista” (entrevista dirigida).

Muestras por cuotas

Ventajas: * Rápida y eficiente; * Es un sustituto de muestras estratificadas útil para estudiantes; * puede servir para un ensayo preliminar de dicha técnica.

Desventajas: * El sesgo del entrevistador para elegir a los sujetos es su defecto más evidente.

c)

Recomendada para el estudio de casos de interés especial, que son difíciles de identificar, por ejemplo: drogadictos, homosexuales, miembros de una secta, patotas juveniles, etc. La técnica consiste en localizar algunos individuos típicos, los cuales conducen a otros y así sucesivamente va creciendo la “bola de nieve”. Es una técnica apropiada para la investigación cualitativa y estudios de casos.

Muestras “bola de nieve”

Ventajas: * Acumula información enriquecedora para construir marcos teóricos. * Recomendada para estudios sociológicos y problemas sicopedagógicos.