Material compilado con fines acadmicos, se prohbe su reproduccin total o parcial sin la autorizacin de cada autor. 07)Gallardo de Parada Y., Moreno Garzn A. (1999). Recoleccinde la informacin en Serie aprender a investigar, 3 Santa Fe de Bogot. Instituto Colombiano para el fomento de la educacin, pp. 103-111. SERIE: APRENDER A INVESTIGAR 104Muestra. Es un subconjunto de la poblacin.Una muestra representativa es una muestra que recoge todas las carac-tersticas relevantes de la poblacin.Por ejemplo: Si en una ciudad el 30% no posee vivienda propia y un 40%de los empleados devengan un salario mnimo, una muestra representativade la poblacin tendr estas caractersticas en las mismas proporciones.Sienunainvestigacinsetrabajaconunamuestraysedeseahacergeneralizaciones a la poblacin, la muestra debe ser representativa.Cuando una muestra no es representativa se dice que es sesgada. Porejemplo si se realiza una encuesta para conocer el grado de precisin.8.2 TcnicasdemuestreoLos procedimientos que determinan los elementos que van a pertenecera la muestra se denominan tcnicas de muestreo.Dependiendo del tipo de investigacin se utilizan diferentes tcnicas demuestreo.El muestreo puede ser probabilstico o no probabilstico.Si a cada elementode la poblacin se le puede determinar la probabilidad (posibilidad) de queforme parte de la muestra, se dice que el muestreo es probabilstico; si no secumple esta condicin se denomina no probabilstico.MUESTREOPROBABILSTICO NO PROBABILSTICOAleatoriosimple Accidental IntencionalEstratosConglomeradoSistematizadoPolietpicoCasoextremoVariacinmximaHomogneo Caso tpico Caso crtico En cadena Por criterioConfirmatorioodesconfirmatorioPolticamenteimportantePorconveniencia Por cuotasMDULO 3: RECOLECCIN DE LA INFORMACIN 1058.2.1 Muestreo probabilsticoMuestreo aleatorio simple. Cuando todas las unidades que componen eluniverso son conocidas y tienen igual probabilidad de ser seleccionadas en lamuestra, sta toma el nombre de muestreo aleatorio simple (M.A.S.).El muestreo aleatorio simple es un mtodo eficiente cuando la poblacinno es grande; adems, es fcil y barato hallar las unidades. En poblacionesgrandes se considera un mtodo bastante prctico si los elementos se con-centran en un rea pequea, o como un mtodo inconveniente en poblacionesgrandes, por la necesidad de enumerar los elementos.Ejemplo:En una fbrica hay 1000 personas trabajando, 600 de las cualesson obreros, 250 son tcnicos y 150 son profesionales. Si queremos selec-cionarunamuestraaleatoriasimple(de200personas,porejemplo),laprobabilidad de seleccin de cada persona es:P =n=200=0,2N 1000Y la distribucin tendera a que los 200 de la muestra se distribuyan as:120 obreros, 50 tcnicos y 30 profesionales.Una forma prctica para seleccionar unidades es hacerlo en forma sis-temtica, escogiendo una unidad cada intervalo, donde el intervalo se calculaas:K =N; donde N es el tamao de la poblacin y n el de la muestra. nSi queremos tomar una muestra de 500 viviendas en un barrio que tiene2000 viviendas, el intervalo de seleccin ser:K =2000= 4500Para iniciar el proceso de seleccin sistemtica, escogemos al azar unnmero entre 1 y 4, a partir del nmero seleccionado y cada 4 viviendas sehace una escogencia, hasta completar la muestra.Esteprocedimientosellamamuestraaleatoriasistemtica,peroelprocedimiento tpico para muestreo aleatorio simple debe ser:Lo primero que se debe hacer, una vez identificado el universo, es asignarlea cada elemento componente una identificacin exclusiva.Puede ser nmeroas:1, 2, 3 hasta N, para el n-simo elemento.SERIE: APRENDER A INVESTIGAR 106Enseguida,conunatabladenmerosaleatorios,seseleccionanloselementoscomponentesdelamuestra.Latabladenmerosaleatoriossegeneradetalformaquecualquierconfiguracindedgitostengalamismaoportunidaddeseleccinofrecuencia.Porlotanto,sepuedeusarporquecadaelementonumeradoenelmarcomuestraltieneigualprobabilidaddeseleccin, es decir, de ser incluido en la muestra.Muestreoestratificado.Cuandohayestratosdeimportanciaparalainvestigacin, tales como el sexo de las personas o las regiones de un pas,se escoge la muestra al interior del estrato. En el caso del ejemplo de la fbricaqueutilizamosparaelMAS,podramoshaberargumentadoqueobreros,tcnicosyprofesionalessonimportantesparaestablecercomparacionesysedecideescoger80decadaestrato.Enestecasolasprobabilidadesdeseleccin seran, por estrato, las siguientes:Obreros 80/600 = 0.133Tcnicos 80/250 = 0.320Profesionales 80/150 = 0.530Donde se puede apreciar que la probabilidad de seleccin no es igual paratodas las personas, sino que depende del estrato en que stas se encuentrany as un obrero tiene menor posibilidad de ser seleccionado que un profesional,simplemente porque estos ltimos son menos.Este proceso de estratificacin requiere que la poblacin sea dividida engrupos homogneos, llamados estratos, donde cada elemento tiene una carac-terstica tal que no le permite pertenecer a otro estrato.Estetipodemuestreoofreceunavariedaddesistemas,losquesedi-ferencian segn la forma en que se agrupan los elementos, el tamao de lamuestra que se tome por estrato y la forma en que se realice la seleccin delas unidades de muestras dentro de cada estrato. Sus casos son:a) Muestras de igual tamao. En este tipo de muestreo debe seleccionarseun nmero igual de elementos en cada grupo, mediante procedimiento alazar.b) Muestreo proporcional. En este tipo de muestreo el tamao de muestraporestratoseescogedetalformaqueseaproporcionalaltamaopoblacional del mismo.c) Afijacin ptima. Este mtodo utiliza la mejor subdivisin posible de unamuestratotal,reparticinentodoslosestratos,considerandotantolavariacin como el tamao de cada estrato, adems se tiene en cuenta elcosto de la investigacin.MDULO 3: RECOLECCIN DE LA INFORMACIN 107Muestreo por conglomerados. Una muestra por conglomerados es aquellaen la que la unidad de muestreo no es la unidad o elemento de la poblacinsino el conglomerado. La unidad de muestra se refiere a los elementos deluniverso que se seleccionan en la muestra.En el caso de muestreo por conglomerado, la unidad de muestreo es elconglomerado y en el muestreo de elementos la unidad de muestreo contieneun solo elemento.Por ejemplo, si escogemos escuelas como conglomerados,paraidentificarallalosestudiantesenlugardeirdecasaencasaparaencontrarlos, estamos muestreando por conglomerados.La decisin para usar un tipo de conglomerado depende de los siguientesfactores: Debenlosconglomeradosestarbiendefinidosdetalformaquecadaelemento de la poblacin pertenezca a uno y slo a un conglomerado. El nmero de elementos de cada conglomerado debe ser conocido, o porlo menos debe estar bien estimado. El nmero de conglomerados debe ser pequeo, de tal forma que puedahaber ahorro en los costos, lo que es una de las caractersticas que jus-tificanestetipodediseomuestral.Enefecto,elcostodelocalizarunelementoes menor en una muestra por conglomerados, por estar msconcentrados, especialmente, que el costo en un MAS, por ejemplo.Una diferencia que vale la pena anotar entre este diseo por conglomeradosyelestratificadoesque,aunqueenamboscasossedividealuniversoengrupos,enelmomentodeejecutarelmuestreoelmecanismoutilizadoesprcticamente opuesto. En cualquiera de las modalidades del estratificado seseleccionan elementos en cada estrato y as aseguramos que el estrato tieneun nmero n que le da representatividad.El error de muestreo se refiere a lavariabilidad dentro de cada estrato; por eso, precisamente, se definen los es-tratosdeunamanerahomogneaalinteriordelosmismos,perodiferen-cindose entre s.En el diseo por conglomerados, en cambio, no tenemos error de muestreoal interior del conglomerado, porque, por ejemplo, al identificar la escuela, seseleccionantodoslosalumnos.Elerrordemuestreogeneradoesporlavariabilidad entre los conglomerados, las escuelas en nuestro ejemplo.8.2.2 Muestreo no probabilsticoMuestreo accidental. Es un muestreo no probabilstico y corresponde a laposibilidadquetieneelinvestigadordeseleccionarcomomuestraunsub-conjunto de la poblacin en un momento no previsto con anterioridad.SERIE: APRENDER A INVESTIGAR 108Porejemplo,enunainvestigacinsobrecomportamientocvicodelaspersonas, si el investigador est presente en el momento de un accidente detrnsito puede tomar como referencia los sujetos que se encuentren directa eindirectamente involucrados en el hecho.Muestreo intencional Caso extremo. Tambin es denominado desviado, corresponde a selec-cionar el mejor o el peor de los casos y analizar si funciona o no el estudiocorrespondiente. Variacinmximaocasosextremos.Consisteenseleccionarcasosdelosdosextremosyjugarconesasdosposicionesenelanlisisdelainformacin; es decir, comparar lgicas diferentes. Homognea.Esllamadatambindegruposfocales.Serecomiendangrupos pequeos (de 6 a 8 personas). Caso tpico. Consiste en seleccionar un caso representativo de la comu-nidad. Caso crtico. Seleccionando el peor de los casos se plantean preguntascomo: Si tiene esas posibilidades qu pasara? Bola de nieve o de cadena.Es utilizado generalmente cuando no es posibledetectarlaspersonasporcuestionesdelicadasocomprometedoras;entonces un primer representante puede sugerir otro y ste un tercero yas sucesivamente. Por criterio. El investigador se plantea unas caractersticas especiales quedeben cumplir los elementos de la muestra. Confirmatorio o desconfirmatorio. Se seleccionan elementos muestralesque ratifican o no el caso estudiado. Polticamente importante. Se selecciona una muestra cuya atencin, enese momento, es relevante por sus condiciones y caractersticas. Por conveniencia. El investigador puede seleccionar una muestra con la quese facilite la recoleccin de informacin. Conocido tambin como muestreopor seguimiento, ya que la muestra corresponde a una parte, fraccin osegmento de la poblacin, lo cual, a su vez, produce resultados muy ses-gadosdebidoalaescasarepresentatividadquepuedepresentardichosegmento. Este mtodo tambin es utilizado en encuestas preliminares. Por cuotas. Es una forma de diseo estratificado, en el cual la seleccinfinal de los casos dentro del estrato no es aleatoria.MDULO 3: RECOLECCIN DE LA INFORMACIN 109Este mtodo es utilizado en investigaciones de mercadeo, cuando se deseatener algn conocimiento sobre la opinin de un grupo de consumidores po-tenciales, sobre un determinado producto. El muestreo por cuotas implica laaplicacin del muestreo dirigido de cierta manera, ya que la seleccin de lasunidades que se deben entrevistar dentro de cada grupo o caractersticas enque se ha dividido la poblacin o muestra, se hace libremente.En las investigaciones de tipo cualitativo, el muestreo no slo se refiere alosactores;enalgunoscasosesnecesariorealizarmuestreosobresitua-ciones, eventos, escenarios, lugares, momentos y temas que sern abordadosen el proceso investigativo. Esto se evidencia en los estudios de casos, in-vestigacin accin participacin, etnogrfica, etc.8.3 Tamao de la muestraCuldebesereltamaodelamuestra?,eslapreguntaalaqueseenfrenta un investigador, cuando disea un estudio. A continuacin presen-tamos unas observaciones de orden prctico y terico a este respecto. Elinvestigadordebeconocerloquesehahechoenotrosestudiossi-milares. Debe tener en cuenta los recursos econmicos con que cuenta. Desde el punto de vista terico, lo ms importante, los objetivos finales delestudio que realiza.Un aspecto que merece mencionarse es que el tamao de las muestrases importante, pero dentro del conjunto total de la investigacin; y si hay erro-res, por ejemplo de recoleccin, una muestra grande puede ser mala, mien-tras que otra que sea la mitad de la anterior, pero con buena recoleccin yseleccin, puede ser excelente. Es decir, un tamao grande no es suficientepare garantizar precisin en los resultados.Suponiendoquenohaylimitacionesdecostosniotraslimitacionesdeorden prctico, el investigador debe aclarar las variables que analizar, el diseomuestral que utilizar y, sobre todo, el error que est dispuesto a aceptar paralas estimaciones o decisiones que tome a partir de los resultados encontradosen la muestra. Igualmente, hay que considerar el nivel de significancia con elcual se trabajar.Una frmula para determinar el tamao de la muestra n es:n = no

1 + noNSERIE: APRENDER A INVESTIGAR 110Donde no es la primera aproximacin al tamao de la muestra y corres-ponde a:no =Z2PQ d2En el cual Z es el valor correspondiente al nivel de confianza y se obtienede las tablas de la distribucin normal.Para un nivel de confianza del 90% Z = 1.645Para un nivel de confianza del 95% Z = 1.96Para un nivel de confianza del 99% Z = 2.58P = Probabilidad de que suceda el evento.Q = Probabilidad de que no suceda el evento.Cuando no se conoce estos valores se asume 0.5 para cada uno, puestoque corresponden a los valores que dan la mxima variabilidad en el productode P por Q.d = Margen de error de muestreo.N = Tamao de la poblacin.Ejemplo:Suponga que fue seleccionado para realizar una investigacin en educa-cin bsica de una ciudad sobre dificultades en el aprendizaje de las Mate-mticas.Estainvestigacinsevaadesarrollarenunmunicipiodondelosestudiantes de educacin bsica son 35.280.Se desea seleccionar una mues-tra cuyo margen de error de muestreo sea del 2% y cuyo nivel de confianzasea del 95%. Cul debe ser el tamao de la muestra?Aplicando la frmula de tamao de la muestra para poblaciones finitas,tenemos:N = 35.280 (tamao de la poblacin)d = 0.02 (error de muestreo)Z = 1.96 (valor de Z para el nivel de confianza)Una primera aproximacin al tamao de la muestra ser:no =Z2PQ d2Como no se conocen los valores de P y Q se toma cada uno como 0.5 puestoque corresponden al valor que da la mxima variabilidad en el producto de P por Q.MDULO 3: RECOLECCIN DE LA INFORMACIN 111Entonces:no =

(1.96)2(0.5) (0.5)(0.02)2no = 2401Y el tamao de la muestra ser:n = 2.401 = 2.401 1+ 2.4011.068

35.280n = 2.248UNIVERSOYMUESTRAAUTOEVALUACIN N91. Una muestra es el conjunto de medidas correspondiente a una partede la poblacin.Verdadero ____________ Falso ____________2. Una muestra aleatoria es aquella en la cual no todos los elementostienen una misma posibilidad de ser seleccionados.Verdadero ____________ Falso ____________3. El grado de confianza se refiere a la probabilidad de que el valor realde un parmetro, se encuentre dentro de los lmites especificadosen la estimacin que se requiere calcular.S _______ No ________4. El grado de confianza depende del valor de z que se escojaS _______ No ________5. En el rea educativa son muchos los parmetros que pueden serobjeto de un buen estudio investigativo, tales como los conflictosque se generan cuando los agentes socializadores se enfrentan alos cambios sociales rpidos.(Contina...)