Muestreo

Conceptos preliminaresUna población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones (criterios de inclusión y exclusión).

Población

Subconjunto de la población extraído mediante un procedimiento acorde al tipo de investigación.

Muestra

Etapas del proceso de selección de una

muestra

1.Determinar si se realizará muestreo o si se trabajará con toda la población

• Si la población es pequeña y se puede acceder a ella sin restricciones, entonces se trabajará con toda la población. Si la población es muy grande o es demasiado costoso trabajar con toda la población, entonces conviene utilizar una muestra.

2. Determinar el tipo de muestreo a emplear

•Precisar si se utilizará un muestreo probabilístico o no probabilístico.

3. Calcular el tamaño de la muestra

• Utilizando fórmulas estadísticas o cualitativas, calcular el tamaño de la muestra requerido para el estudio.

4. Identificar el marco poblacional de donde se extraerá la muestra

•Determinado el tamaño de la muestra, es necesario identificar a cada uno de los elegidos. Para ello se utiliza el “marco poblacional”, que es una lista donde están identificados todos elementos de la población. 

5. Seleccionar a los individuos de la población que conformarán la muestra

• Si se utiliza un muestreo probabilístico, una tabla de números aleatorios, bolillero o software estadístico son herramientas válidas para seleccionar ‐del marco muestral‐ a cada uno de los integrantes de la muestra.

Procedimientos de muestreo

Muestreo

No probabilístico

Probabilístico

Muestreos probabilísticos

Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de probabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen una probabilidad conocida de ser elegidos para formar parte la una muestra.Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables.

Muestreos probabilísticos

Aleatorio Simple

Sistemático

Estratificado

Conglomerados

Muestreo Aleatorio Simple El procedimiento empleado es el siguiente: 1)

se asigna un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.

Ventajas y desventajas del MAS

Procedimiento sencillo

Ventajas

No es útil para poblaciones grandes

Se requiere el listado de la población

Desventajas

Muestreo sistemático

Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.

Ventajas y desventajas del MS

Procedimiento sencillo

Requiere menor cantidad de tiempo en la selección de los casos con respecto al MAS ya que sólo el primero se selecciona al azar.

Ventajas

No es útil para poblaciones grandes

Se requiere el listado de la población

Desventajas

Muestreo aleatorio estratificadoConsiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población.

Ventajas y desventajas del ME

Es útil cuando tenemos en nuestra investigación una variable de estratificación.

Ventajas

Se requiere el listado de la población

Desventajas

Muestreo por conglomerados

En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de “muestreo por áreas". El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto numero de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.

Ventajas y desventajas del MC

No requiere el listado de la población

Es útil en poblaciones grandes.

Ventajas

Requiere sostener el supuesto de que los conglomerados sean equivalentes.

Desventajas

Muestreos no probabilísticos o dirigidos

Voluntarios

Intencional

Conveniencia

Cuotas

Muestreos Dirigidos: Los muestreos dirigidos son métodos subjetivos de selección de casos

Ventajas

Rapidez

Bajo costo

No requiere marco muestral

Útil en estudios exploratorios

Muestreo de Voluntarios

Los sujetos que forman la muestra participan voluntariamente del estudio.

Muestreo por Juicio, Selección de Expertos o Selección Intencional

El investigador toma la muestra seleccionando los elementos que a él le parecen representativos o típicos de la población.

Muestreo Casual o Fortuito o por Conveniencia

Se observan/usan los elementos que están disponibles para el investigador.

Muestreo de Cuota

Es el equivalente no probabilístico del muestreo estratificado. En él se divide la población según algún criterio (variable de estratificación) y se eligen de cada subgrupo elementos de manera intencional.