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Para seleccionar la muestra se utiliza una técnica o procedimiento denominado muestreo.

Muestreo:

Es la actividad por la cual se toman ciertas muestras de una población de elementos de los cuales vamos a tomar ciertos criterios de decisión. El muestreo es importante porque a través de él podemos hacer análisis de situaciones de una empresa o de algún campo de la sociedad.

Tipos de Muestreo:

Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos.

- Métodos de Muestreo Probabilístico o Aleatorio:

Son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos:

- Muestreo Aleatorio Simple: es la forma más común de obtener una muestra en la selección al azar, es decir, cada uno de los individuos de una población tiene la misma posibilidad de ser elegido. Si no se cumple este requisito, se dice que la muestra es viciada.

Determinación del Tamaño de la Muestra

Para calcular el tamaño de una muestra hay que tomar en cuenta tres factores:

- El porcentaje de confianza con el cual se quiere generalizar los datos desde la muestra hacia la población total: Es el porcentaje de seguridad que existe para generalizar los resultados obtenidos. Esto quiere decir que un porcentaje del 100% equivale a decir que no existe ninguna duda para generalizar tales resultados, pero también implica estudiar la totalidad de los casos de la población. para evitar un costo muy alto para el estudio o debido a que en ocasiones llega a ser prácticamente imposible el estudio de todos los casos, entonces se busca un porcentaje de confianza menor.

- El porcentaje de error que se pretende aceptar al momento de hacer la generalización: equivale a elegir una probabilidad de aceptar una hipótesis que sea falsa como si fuera verdadera, o la inversa: rechazar una hipótesis verdadera por considerarla falsa. Al igual que en el caso de la confianza, si se quiere eliminar el riesgo de error y considerarlo como 0% entonces la muestra es del mismo tamaño que la población, por lo que conviene correr un cierto riesgo de equivocarse.

- La Varianza Poblacional: Cuando una población es más homogénea la varianza es menor y el número de entrevistas necesarias para construir un modelo reducido del universo, o de la población, será más pequeño. Generalmente es un valor desconocido y hay que estimarlo a partir de datos de estudios previos. Una vez que se han determinado estos tres factores, entonces se puede calcular el tamaño de la muestra como a continuación se expone.

Para extrapolar a poblaciones muy grandes (poblaciones infinitas) utilizamos la fórmula para obtener el Tamaño de la muestra: [pic 2]

Explicamos los símbolos de la fórmula, que corresponden a las variables indicadas en el apartado anterior.

z = Valor de z correspondiente al nivel de confianza; Un nivel de confianza del 95% (también lo expresamos así: α = 0.05) corresponde a z = 1.96 sigmas o errores típicos; z = 2 (dos sigmas) corresponde a un 95.5% (aproximadamente, α= 0.045).

Con z = 2.57 el nivel de confianza sube al 99% (nos equivocaríamos una vez de cada 100), pero como aumenta el numerador aumenta el cociente… que es N, y harán falta más sujetos (y más trabajo y más gastos).

= Varianza de la población [pic 3]

Como la varianza de la población la desconocemos, ponemos la varianza mayor posible porque a mayor varianza hará falta una muestra mayor.

Recordamos el significado de los símbolos:

p = proporción de respuestas en una categoría (síes, respuestas correctas, unos en la codificación usual, etc.)

q = proporción de repuestas en la otra categoría (noes, ceros en la codificación usual).

La varianza en los ítems dicotómicos (dos respuestas que se excluyen mutuamente) es igual a y la varianza mayor (la mayor diversidad de respuestas) se da cuando p = q = 0.50 (la mitad de los sujetos responde sí y la otra mitad responde no) por lo que en esta fórmula es siempre igual a (0.50) x (0.50) = 0.25 (es una constante). [pic 4][pic 5]

En las fichas técnicas de las encuestas sociológicas que se publican en la prensa es normal indicar que la muestra ha sido escogida partiendo de la hipótesis de que p = q = .50 (a veces se expresa de otras maneras: P = Q = 50, o p/q = 50, etc.).

e = Error muestral

Lo representamos con la letra e (no es el único símbolo que se utiliza) que significa error o desviación posible cuando extrapolemos los resultados. Es el margen de error que aceptamos.

Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos

Las técnicas de recolección de datos son las distintas formas o maneras de obtener la información. Mientras que los instrumentos son los medios materiales que se emplean para recoger y almacenas la información.

Según Arias (2006) la encuesta se puede definir como “… una técnica que pretende obtener información que suministra un grupo o muestra de sujetos acerca de si mismos, o en relación con un tema en particular”.

- Encuestas por Muestreo:

Se escoge mediante procedimientos estadísticos una parte significativa de todo el universo, que se toma como objeto a investigar. Las conclusiones que se obtienen para este grupo se proyectan luego a la totalidad del universo, teniendo en cuenta los errores maestrales que se calculen para el caso. De esta forma los hallazgos obtenidos a partir de la muestra pueden generalizarse a todo el universo con un margen de error conocido y limitado previamente por el investigador.

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