MUESTREO

MUESTREO

1. METODOS DE MUESTREO:

Una muestra es un nmero limitado de elementos de una poblacin que es representativa de ella. G Sax. Foundations of Education Research, E Merrett Publishing Co., 1981, p.l8O.

Habitualmente los investigadores deben generalizar sus resultados a poblaciones que, mientras ms especificas en tamao y mbito son, les permiten seleccionar una muestra ms limitada que permite reducir los costos, esfuerzos y tiempos involucrados. En todo caso, ellos deberan indicar las bases que fundamentan esta generalizacin.De esta manera, los investigadores deben seleccionar una muestra que refleje las caractersticas de la poblacin de la cual ha sido tomada.

Hay cuatro tcnicas bsicas para hacer esto:

1.Muestreo Randomizado Aleatorio al Azar.

2.Muestreo Estratificado.

3.Muestreo Agrupado.

4.Muestreo Sistemtico.

1.1Muestreo Randomizado

Cada miembro de la poblacin tiene igual probabilidad de ser seleccionado, debiendo la muestra contener sujetos con caractersticas similares a los representados. Para ejecutar esta seleccin aleatoria se han utilizado tablas de nmeros al azar que pueden ser usadas con listas alfabticas listas de nmeros de registro.

1.2Muestreo Estratificado

Este proceso involucra separar la poblacin en grupos homogneos, los cuales estn contenidos por sujetos de similares caractersticas. Este modo de muestreo tiene la ventaja que alguna caracterstica de la poblacin es conocida, lo cual puede hacer ms eficiente el muestreo. Un ejemplo podra ser el separar una poblacin de alumnos dividida de acuerdo a una escala de puntaje en grupos.

1.3Muestreo Agrupado

Este mtodo implica el muestreo de grupos de elementos, los cuales se seleccionan todos juntos para ser incluidos en la investigacin. Se utiliza en aquellos casos en que es muy difcil identificar los elementos individualmente, resulta demasiado costoso individualizarlos no tiene sentido el hacerlo. Por ejemplo, cursos colegios son seleccionados aleatoriamente para ser sometidos a intervenciones inclusiones.1.4Muestreo Sistemtico

Esta es una versin modificada de muestreo randomizado en la cual los individuos se seleccionan de una poblacin de manera sistemtica. Como ejemplo se puede citar la seleccin de un individuo cada diez nombres en una lista.2. DETERMINACIN DEL TAMAO DE LA MUESTRA:

Para la pregunta Cuan grande debera ser la muestra para que las conclusiones de la investigacin sean vlidas?, no existe una respuesta definitiva y ella depender del propsito del estudio y del tipo de poblacin investigada.

Para estudios descriptivos, 10% de la poblacin debera al menos ser muestreada, aun cuando la poblacin es demasiado pequea, 20% podra ser ms vlido. Todava aun as el tamao de la poblacin es una cuestin relativa a la investigacin y su realidad especfica.

Por otro lado, para propsitos estadsticos una muestra de 30 elementos es considerada como el mnimo nmero de casos necesarios para alcanzar alguna significacin.

2.1Evitando el muestreo sesgado.

La existencia de alguna predisposicin prejuicio es generalmente un error del investigador. Una fuente principal de muestreo sesgado es el uso de voluntarios, los cuales pueden no representar completamente la poblacin muestreada. Por esta razn, debe juzgarse con cuidado s la variable medida tiene relacin con el entusiasmo, la motivacin el deseo de ser incluido en el estudio. Tenga cuidado, no use un grupo disponible por el slo hecho de estar all.

E1 investigador debe decidir s el sesgo es no lo suficientemente severo como para afectar los datos. Si se decide continuar adelante debe ser con la clara conciencia del sesgo existente y ste debiera ser completamente reportado en el informe final de la investigacin L R Gay.

2.2Lo mismo y lo diferente.

Otra importante pregunta a contestar cuando un escoge una muestra es Estoy asumiendo que las variables que estoy observando se expresan constantemente de la misma manera estoy asumiendo que las cosas que estoy observando pueden cambiar y ser diferentes?

S se asume que son lo mismo, la nica razn que explique las diferencias entre mis observaciones sern errores de mis instrumentos, como ocurre al medir la longitud de una mesa con una cinta mtrica elstica. En estos casos la nica manera de compensar el grado de error es realizar suficientes observaciones.

Por otro lado, si se asume que los elementos que se estn observando poseen caractersticas variables y estas influyen en la temtica de la investigacin, es necesario establecer y analizar el rango de esas diferencias. Para ello es muy til el plantearse cuales son las presunciones que se estn haciendo... y preguntarse Estar observando las mismas cosas varias veces diferentes cosas cada vez?De hecho, si la caracterstica muestreada es clara, por ejemplo gnero, uno puede asumir que respecto de esa variable todos los individuos de un mismo gnero sern lo mismo.

En cambio, otras caractersticas no se presentan tan claramente en forma binaria, en especial cuando los elementos maestrales son personas en las cuales en general las variables se distribuyen en forma normal o gaussiana. En estos casos cobra relevancia la caracterizacin de la poblacin a travs de la media aritmtica y la desviacin estndar y la comprobacin de que la variable efectivamente posee dicho tipo de distribucin.