La Muestra

Definición dada por intereses analíticos (delimitado por problemática a investigar).

Galtung: dos condiciones, poner a prueba hipótesis sustantivas, como también poner a prueba hipótesis generales

Contribución de la muestraAhorro:

Tiempo, energía y recursos económicos.

Tipos de muestras

Probabilísticas: Simple al azar Sistemática Estratificada ConglomeradosNo probabilísticas (dirigidas)

CasualesIntencionalesPor cuotas

Muestra simple al azar

Toda la unidad y/o elementos del universo/población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para la muestra

Pasos para su elaboración:

_ Definición de la unidad muestral

_ Seleccionar de forma aleatoria los individuos que serán parte de la muestra

Ventajas:

_ No requiere un mayor conocimiento respecto a la población de la cual se va a extraer la muestra. No es necesario conocer la frecuencia relativa con que se dan las características poblaciones

_ Tiende a reflejar todas las características del universo. Cuando el tamaño de la muestra crece, ésta se hace cada vez más representativa del universo

Desventajas:

_ Dificultades asociadas a la construcción de la muestra (información pre-existente)_ Para alcanzar representatividad requiere un número mayor de individuos y/o elementos que conformen la muestra

_ Asociado a la dispersión espacial

Muestreo sistemático

Similar al muestro aleatorio simple. La diferencia radica en la forma mediante la cual el investigador/a incorpora los casos que comprenderán la muestra.

Se emplea una forma sistemática para seleccionar a los individuos del universo que formaran parte de la muestra.

Ventajas:

_ Coincide con las expresadas en el muestreo al azar

_ El proceso de selección sistemática facilita la determinación de individuos y/o elementos que contemplará la muestra

Desventajas:

_ En estricto rigor puede considerarse como no probabilístico

_ El orden del listado y su confección pueden generar sesgos en la selección de la muestra y su contenido final

Muestreo estratificado

Utilizado cuando la población puede ser dividida en categorías, estratos y/o grupos. Tales divisiones se relacionan con el interés analítico del investigador. La diferencia entre los grupos refiere a razones tanto teóricas como empíricas

Las divisiones son acorde a una o variadas variables de interés.

Existen dos tipos de muestreo estratificado: Proporcional y no proporcional

Muestreo estratificado proporcional

_ La extracción de la muestra es igual para cada estrato definido por el investigador. Es decir, se busca reflejar en la muestra la misma distribución que existe en el universo

Muestreo estratificado no proporcional

_ Se selecciona una muestra a partir de cada estrato, no se respeta la proporción original pre-existente en el universo

Ventajas

_ Concuerda con las del muestreo aleatorio

_ La muestra es más homogénea por lo que garantiza una mayor representatividad

_Permite el conocimiento de grupos/estratos más pequeños (Muestreo no proporcional)

Desventajas

_ Supone el conocimiento previo de la población y sus características

_ Mayor costo en dinero y energía

_ Problemas para construir estratos homogéneos

_ En el caso de las muestras estratificadas proporcionales, en un estrato pueden existir muy pocos casos. Por lo tanto, existen dificultades para hacer comparaciones entre inter-estratos

Muestreo por conglomerados

Similitud con el muestreo estratificado. No obstante, poseen diferencias. Lo anterior, lo visualizamos en su construcción:

_ Dividir a la población en conglomerados homogéneos, mediante variadas escalas o etapas

_ Una vez determinados los conglomerados, se selecciona al primer nivel de conglomerados y/o una proporción (Si la el proceso de escalamiento finaliza, muestra de una sola etapa)

_O bien, dentro de los conglomerados seleccionados en la etapa anterior procedemos a una nueva selección de conglomerados dentro de estos (Muestra de 2 escalones)

_ Finalmente, dentro de los conglomerados seleccionados en el paso anterior, podemos proceder a realizar un nuevo conglomerado (Muestra de escalones múltiples)

Una vez determinados los conglomerados finales, realizamos una selección aleatoria de estos. Finalmente tomamos todas las unidades/individuos que componen a los conglomerados seleccionados

Ventajas:

_ Permite la concentración de unidades en áreas, lo que evita el desplazamiento a lo largo de zonas extensas.

Desventajas:

_ Perdida de precisión estadística

_ La muestra pierde su carácter probabilístico