PARTE II. PARTE II. ANÁLISIS EMPÍRICO
CAPÍTULO 5. CAPÍTULO 5. MARCO METODOLÓGICO
5.5.2. Muestra del estudio
Antes de comenzar definiendo la muestra seleccionada, se debe decir que el muestreo es una herramienta de la investigación científica. La función básica del muestreo es determinar qué parte de una realidad en estudio debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. Obtener una muestra adecuada significa lograr una versión simplificada de la población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos.
La importancia de la fiabilidad y representatividad de la población en la cual queremos inferir ha hecho que tengamos en cuenta, además de que la muestra seleccionada sea representativa, que se reflejen las diferencias y similitudes de la población a la cual se van a extrapolar los resultados.
5.5.2.1. Cálculo de la muestra
El cálculo del tamaño de la muestra para estudios cuantitativos de tipo social se realiza considerando como base de análisis una variable discreta, que sigue una distribución de probabilidades de tipo binomial. La generalidad de las
variables que se utilizan en las encuestas es de este tipo. Se realiza un procedimiento en dos etapas básicas:
1. Determinar el tipo de muestreo a utilizar.
2. Calcular el tamaño de la muestra, y distribución por estratos y/o por conglomerados, si procede, en función del tipo de universo definido.
En este caso hemos considerado conveniente utilizar tres universos independientes y delimitados, y por tanto se aplica el muestreo aleatorio simple en cada caso. Se valoró la posibilidad de realizar un diseño probabilístico estratificado que abarcara gestores, entrenadores y deportistas, pero las proporciones de estos son muy diferentes entre sí, por lo que básicamente participarían los deportistas y el número de gestores y entrenadores sería mínima, lo cual no es deseable para cumplimentar los objetivos.
El cálculo del tamaño de muestra en cada caso se realiza en dos etapas (Pita Fernández, 2001):
1) Cálculo del tamaño de muestra preliminar, n’, considerando que el universo tiene tamaño infinito.
2 2
2 /
1
( 1 )
' e
p p
n Z −
=
−α(Cálculo preliminar) (1)
2) Cálculo del tamaño de muestra, n mediante la siguiente ecuación de corrección, que tiene en cuenta el tamaño real del universo, N.
n N n n
1 ' '
= +
(Ecuación de corrección) (2)
Donde,
n’: Tamaño de muestra preliminar.
n: Tamaño de muestra.
N: Tamaño del universo.
Z: Variable normal.
a: Nivel de significación.
p: Probabilidad de éxito.
e: Error estándar.
Para poder aplicar estas ecuaciones se define un nivel de confianza moderado, de un 95% (nivel de significación, 5%), y una probabilidad de éxito, p del 90%. De esta forma se logra obtener la muestra de mayor tamaño posible, ya que el producto p (1‐p) se hace máximo bajo estas condiciones, lo cual es conveniente para realizar estudios en universos desconocidos y abarcar mayor cantidad de información.
Estos cálculos se realizan de forma múltiple, ya que se hacen pruebas a diferentes niveles de error estándar. Se aconseja, en estudios muy precisos utilizar un 2%, aunque en la práctica los diseños muestrales pueden presentar un error estándar mayor sin que se deje de recoger información relevante.
La ecuación de corrección (2) ajusta el tamaño de muestra preliminar a las condiciones del experimento, y con ello se obtiene la cantidad de sujetos que se deben encuestar para lograr que la muestra sea representativa del universo que se ha definido, y realizar la investigación cuantitativa con una precisión adecuada, involucrando un número mínimo de sujetos, con el consiguiente ahorro de tiempo y recursos.
La selección de los sujetos se debe realizar teóricamente al azar, partiendo del supuesto de que para que una muestra sea representativa del universo bajo estudio, todos los elementos deben tener la misma probabilidad de participar.
Generalmente, se establecen ciertas prioridades de forma intencional, para lograr la mayor representatividad posible del universo y a la vez obtener información relevante para cumplir los objetivos de la investigación. También se tiene en cuenta la distribución geográfica de los sujetos e instituciones, limitaciones económicas, de tiempo, etc.
5.5.2.2. Diseño muestral
Antes de comenzar a detallar la muestra de los tres colectivos decir que:
Los gestores que han participado en el estudio, han gestionado mínimo un año el campo de césped natural o artificial.
Los entrenadores que han participado en el estudio, han entrenado y/o competido en cualquiera de las categorías que hemos mencionado anteriormente, mínimo una temporada en cada una de las superficies.
Los deportistas que han participado en el estudio, han entrenado y/o competido mínimo una temporada en cada una de las dos superficies.
La muestra seleccionada para los tres colectivos ha sido la siguiente:
Gestores:
Se obtiene un tamaño de muestra igual a 37, con un de error estándar asociado de 7%. Dada la composición del universo bajo estudio, se prevé realizar aproximadamente la misma cantidad de entrevistas a gestores de césped natural que a gestores de césped artificial. Se ha cumplido con este criterio muestral en la medida de, las posibilidades de forma que hemos seleccionado para el estudio, 21 gestores de campos de césped artificial y 16 gestores de campos de césped natural, ver figuras 5‐1 y 5‐2.
Muestra de los gestores de campos de fútbol de césped natural
1 1
3 1
2 1 1 1
5
0 1 2 3 4 5 6
Lorca Los Alcázares Cartagena Ceutí San Javier Molina de Segura Fuente Alamo Las Torres de Cotillas Murcia
Municipios
Figura 5‐1. Muestra de los gestores de campos de fútbol de césped natural
Muestra de los gestores de los campos de fútbol de césped artificial
6
1 1 1 1
2 1 1
1 1 1 1
3
0 1 2 3 4 5 6 7
Lorca Los A
lcázares
San
Pedro del Pinatar La Unión
Santomera Ceutí
Cehegín Calaspa
rra Caravaca
Alcantarilla Mo
lina de Segura
Las T orres de Co
tilla s
Mu rcia
Municipios
Figura 5‐2. Muestra de los gestores de campos de fútbol de césped artificial