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Población y muestra
Los términos población ( o universo ) y muestra son términos relativos. La población es el conjunto de elementos (sujetos, objetos o indicadores) que presentan determinada característica o propiedad en común , que el investigador quiere analizar al realizar la investigación, y que satisfacen un conjunto predeterminado de criterios establecidos (definidos) por el investigador. Es decir, son los “casos” investigados , que pueden ser personas, animales, registros de cualquier tipo, muestras de laboratorios, etc., pero que son siempre elementos que comparten una determinada característica predefinida por el investigador , en base a la cual se agrupan en una determinada población.
Población y muestra
El investigador debe definir precisamente
los criterios que permitan decidir , ante
cada caso o elemento, si pertenece o no
a la población investigada , es decir,
debe determinar estrictamente el marco
muestral o los límites de la población.
Población y muestra
La muestra es el subconjunto de la población
donde se efectúa o lleva a cabo la investigación
con la finalidad de generalizar posteriormente
los resultados a toda la población. Para que
dicha generalización sea lícita, la muestra debe
poseer las mismas (o muy similares)
características básicas (relevantes) de la
población investigada , es decir, debe ser
representativa de la población. Esas
características básicas son las que se
relacionan, o pueden relacionarse, con el
fenómeno investigado.
Población y muestra
Si N es el tamaño de la población y n el tamaño de la muestra, siendo N suficientemente grande , pueden extraerse un cierto número de muestras distintas de tamaño n. Si en cambio N es un número pequeño (por ejemplo, 30 o 40 casos) , convendrá investigar directamente a toda la población , es decir, no extraer una muestra o subconjunto.
Tipos de Muestreo
Un muestreo es probabilístico cuando todos y cada uno de los elementos que integran la población tienen la misma probabilidad conocida de ser seleccionados , es decir, de integrar la muestra. En caso contrario ( es decir, cuando no todos tienen la misma posibilidad de ser elegidos, o esta probabilidad no se conoce ) el muestreo se denomina no probabilístico****.
Tipos de Muestreo
Pese a que nunca hay garantías absolutas de
representatividad, en los muestreos
probabilísticos el error de muestreo , es decir,
el margen de error o riesgo de equivocarse al
generalizar los resultados obtenidos en la
muestra a toda la población, puede calcularse.
Este margen de error (“desviación estándar”) se
define de antemano. En los muestreos no
probabilísticos el margen de error se
desconoce , y por ende no puede calcularse.
Unidad de observación y de muestreo La unidad de observación es cada uno de los elementos (sujetos, objetos o indicadores) que integran la población , y en los que se analizarán las variables investigadas. La unidad de muestreo o de análisis es el elemento utilizado para seleccionar la muestra , es decir, cada uno de los elementos que integran la muestra. Por lo general, la unidad de observación (poblacional) y la unidad de análisis (muestral) son la misma , pero hay casos en que no : si se desea investigar el maltrato familiar de los menores , y no hay modo de seleccionar directamente las unidades de observación (los menores maltratados ) , se seleccionan las unidades de análisis (los hogares o casas donde habitan los menores maltratados ) para poder llegar a ellos.
Pasos de la investigación Para efectuar eficazmente una investigación hay que definir estricta y concretamente la población ( en función del problema, los objetivos, las hipótesis, las variables y el tipo de investigación) , especificando las unidades de observación y las unidades de análisis (cuando ambas no coincidan) ; hay que asegurarse que la muestra sea representativa , es decir, que posea las mismas o similares características principales que posee toda la población (y que el investigador debe conocer ) en relación al fenómeno investigado , para lo cual hay que definir el tamaño de la muestra , y decidir el procedimiento de selección o extracción de la muestra (lo que determinará a su vez el tipo de muestreo ).
Los muestreos probabilísticos se clasifican en : aleatorio simple ; sistemático ; estratificado ; por conglomerado. Los muestreos no probabilísticos se clasifican en : accidentales ; por conveniencia o comodidad; por cuotas ; intencionales o deliberados (en base a pautas tales como : casos extremos , casos intensos , casos típicos , casos de máxima variabilidad , de mínima variabilidad ,casos críticos , en base a criterios específicos , de informantes claves )
Muestreo probabilístico
Para poder aplicar un procedimiento de selección
y extracción muestral aleatorio es requisito
previo que la muestra sea probabilística (el
azar estricto exige que todos los elementos a
seleccionar tengan las mismas
probabilidades conocidas de ser elegidos ).
Esto implica que todas las muestras posible
del mismo tamaño que la muestra elegida,
eventualmente puedan ser seleccionadas (es
decir, tengan la misma posibilidad de ser
elegidas ).
Muestreo aleatorio simple
- (^) Se determina luego, usando las fórmulas
usuales , el tamaño de la muestra, lo que
implica también definir el margen de error o
desviación estándar , y el nivel de confianza
deseados para generalizar los resultados de la
investigación de la muestra a toda la población.
Posteriormente, se procede a seleccionar el
número calculado de unidades mediante
cualquier procedimiento aleatorio , por
ejemplo, por sorteo o rifa, o Tabla de Números
aleatorios.
Muestreo aleatorio simple
La ventaja del muestreo aleatorio simple es la simpleza de su procedimiento y el bajo costo, pero la desventaja es que este método no puede usarsae cuando la población es demasiada grande, o potencialmente infinita, o no es posible confeccionar el listado numerado de todas las unidades (es decir, el marco o estructaura muestral). Además, dependiendo del tamaño de la población, puede tornarse un método muy lento. En general, el muestreo aleatorio simple se usa cuando la población no es demasiado grande, cuando las unidades pueden listarse numeradamente , y cuando la muestra no es excesivamente grande.
Este tipo de muestreo consiste en obtener el número de selección sistemático ( K ) dividiendo el tamaño de la población ( N ) por el tamaño calculado de la muestra ( n ) Así : K = N n determina el número de selección periódica que se utiliza sistemáticamente para escoger cada unidad de observación, hasta completar la muestra.
Luego se decide por sorteo por cuál número natural (menor o igual que K ) se inicia la selección , y así hasta completar la muestra. Supongamos que la población ( N ) es de 100 unidades y la muestra (n) de 25 unidades. Por ende, K = 100/25 = 4.
