implico dehnir

ZhapKielText BoxHernndez, R., Fernndez, C. y Baptista, P. (1991) Metodologa de Investigacin. Mxico: Trillas.

No siempre, pero en la mayora de los casos sirealizarnos el estudio en una m ua. S610 cuando queremos r e a h un censo debernos induir en el todos los sujetos del universo o la poblacin. Por ejemplo, los estudi cionales en empresas suelon abarcar a todos sus empleados p a evitar cxduidos piensen que su opinin no se toma en cuenta. muestras se por tconoma de tiempo y rrcursos. P

4 Aqu el inters se centra en "quC o quinesv, cs decir, en los sujetos, o & o s , 6 3 sos, m t o s o contrxtcs & estudio. Esto depende del planteamiento inicial & h 1 investigacin. As, si el objerivo a d w i b i r d uso que hacen los iuos e h &$ visibn, lo m& hctible wr; interrogar a un g i p o de nifios. TabiCn entrevistar a las mams de los niiios. h g e r entre los &os o sus mam&, 04 ambos, dependera no &lo del objetivo de ia inuerti~cin, sino del diseho dc h j misma. En el caso de la investigacin de Fernndez Collado, .Baptista y Eksl (19981, dcnde el objetivo bsIco del estudio era describir l2 relacin nIfio-televi- . sin. se determin qiie los sujercs seleccionados para el estudio fueran niosquc respondieran sobre sus conductas y percepciones reiacionads ccn este medio de comunicacin.

En otro estudio de Greenberg, Ericson y Vlahos (1 972), el objetivo de uia- lisis era investigar las discrepancias o semejanzas en !as opiniones de madres c hijcs cor. respecto al uso de la televisin. Aqu el objeci-:o del estudio s l ipw la seleccin de mams y nios, para entrevistarlos por separado, correlacionando posterioirnente la respuesta de cada par madre-hijo.

Lc! anterior quiz par- muy obvio, pues los objerivoi de !os dos ejemplos mencionxios son daros. En la prctica esto no parece ser tan simple para mu- chos estuiar,tes, que en propuestas d+ investigacin y de tesis no logran uril coherencia eiitre los objetivos dr la investigxi6n y la unidad de anlisis dc L misma. Algunos errores comunes se enaentran en el cuadro S. 1.

q o r tazto, para seleccionar una mriertra, lo primer

di3 fueran nios ias con esto madi

:;Qu sectimientos suelen n a r i f i o r o los personas m han perdido o su

&,wgen UQ occidenie Pgikmovilistico reciente?

+ 2

*;- k canvi.iwcin Genen con sus mdicos

kbopocientes de enfissma P-r en fase termwal. 4c iS.

cultura fisccl de

M u j que aparecen en los oriuncios de tale-visin. E m no hoy grupo de camporacin.

Gmputar e! nmero de conffios sind~ales registrados en d Ninisterio del Tmbaio o h a & iaboroks dorente ks ltimos 5 aos. Errar: b pregunta p rope iitdagor actitudes individuales y esta undad e anlisis deilota dalos agregados en una estcdstico loborol y mrosocial.

Grupo de aci&xen!es. Apliciir(es cuestionario. Error: se procedera o describir nicamente cCmo paciben los adolescentes lo relacin con sus padres.

Hombres cuyos parejos hnn foliecido en un occidanle auiomcvi~istio. Error: no se ccbte m s que cl Jexo rnox~ lha y debe deiinirse qu :e entiende por 'reciente'.

Yocientes de enfisema pulmonor en estado terminol. Erroc la comunicacir. es un proceso entre dos octores: mdico: y pocienles. Contadores publicas y controlores de las empresas del Departamento de - Medellin. Error: &y el resto de los contribuyentes?

teievisin para ccmparar H las Cuadro 8.1 catq&as de anlisis difieren entre b s grupos. Muestra de obreros que trabajan en el rea metropolitana cada uno de las cuales, contestor o bs preguriias de un aesiionqrio.

Grupo de padres e hiio:. A ambas paries se les oplicar el cuestionario.

h~mbres y mujeres que han ~ r d i d o o su pre jo en un acciden:e outomo=ilisiico en un pwiodo de trej meses O menor.

Pocienks 8e enfisma pulmonor en estodo terminal y su: midicos.

Personas fisicas (contribuptes que no son empresas de todo tipo: profesionalos independientes, trckiob-es. empleodos, comercionies, asesores, coorisult~res ... ) y representantes de emprasos (conti ibiiyentes morales).

*

probma a investigar y a% los alrances dcl estudio. Estas acciones nos lleva& siguiente paso, que consiste en delimitar una poblacin

En el estudio del SIDA que ya hemos mencionado, la unidad de an fiieron los receptores directos de sangre o derivados contaminados c sobreviven y los contact;>s de raptores directos (cnyuge e hijos n te el ~er iodo 19841987) tanto si sobreviven como si no.

Aqu es importame sealar que tanto en estudios cuanutaUvos corno c d - z i v o s , o las distintas modalidades de mezclas entre ambos en recol- datos en una muestra. (Aunque algunos autores del enfoque vo se escznGaiz2n con sdo escuchar la pdabra "muestra".) Desde iuegc, el co cepto 'muestnn adquiere distin:os significados y represeiita algo diferente, el enfbque de in'~estigaci6n de que se trate. segPygl

-4Y Para el enlCoque cuantirativo la muestra es tin subgrupo de ia poblacin de=

inters (sabre el cua! se habrn de recolectar datos y qrie se define e delimita &a antemano con precisin) y tienc que s:r rcprsentativo de ista. El iiivestigador interesa en que :os resultados encontrados en la muestra logren generalizarse actrapoarse a la poblacin (en el sentido de la validez externa que se comentd

,ir hablar de experimentos). E! inters es que la muestra s e estadsticamente r e p sentotiva. 1 9

Para il d q u e cualitativo, la muestta es una unidoddc pB - . anlisis o un grupo de personas, contextos, eventos, su-* *e

Muatn (enfoqlle ccuan~itarivo). subgrlipo dc coniunidades, etctera, dc znlisis; sobre el (la) cuai x k- * la poblacin ael cual se recolectan los drroc ? br.ii de rccoicctnr d.iio\. sin que iic-cc-\.irinniciirc sca rcpresen- debe ser reprcxnrariva de dicha p b i ~ c i n tativofa? dri i ~ n i v ~ r ~ o O Imbl:i~iCj~i qrlc sc ccriidia. Inc!uso,

I > ~ ~ I ~ ; ! . : S vea, 1.1 niitv,:ra cs (-1 ~ ~ r i i v c i ~ ~ > i i i i s~ i~) cic- amilisk [por ejemplo. i i i i n ir:vestig.7ci6n solm In\ 7c .d~~ y los lxms dcntro

de una comiiiiida~J dc "ninos dc la cailc", donde tal coniunidad o p i p o ej ii:iiv SC. iiicli~y~n en la ;ecolecci6ti y el an,7:lisk dc los d.i!os). Ahisi i io, cii acJ-&mes la iiiue'tra riox determiria hasta que se h2 realkdo la i~mersin inicia! en el campo y liega 2 \'aria7 conr'orrile transctirr: el estudie. Por ejemplo, si decido analizar la comuni-

..

cacion ~dico-paciente de enfermos rermindes de SIDA bajo la cua- litativa. despus de una ininersiv i n i d (que implicara oSservar actos

coiiiiiiiic.iciciii cnrrc iiiidicos y paciciirs rerminalcs.

m ' iiiI;,riii.Jc:. ccn iii6dicos y pacientes, vivir en pabellones con , M u a t n (enfcyiie cwliurivo): iinidzd dc csc :ipo dc ciif;r:nos, etctera). ~odr ia darme cuenta de que

dicha rclacin esta mediarizada por el personal no m & b 4 i a d k k o ccnjunro de pcrscnai. conremos, ~ t m o sucesos sobre cl (la) cual se (enfermeras. auxiliares, personal de iirn~ieza) y entonccsde!

~ ' ~ h m n los datos sin quc mcesarimncni; cidir q+y ,p r Io a !a muestra. 1 q - ~ r i v ~ ( ~ l del univcrsii. I .I iiivr\iipci(ii ciialitariva. por o i z cnracrcr;sticasg *

sril .antitativos como ambos afoquq w

%b o de ia poblac%n define o delimiu de,

;ta. El investigador st m ,igren generaiizarsc oi& na que se coinent6 al * tadsticamente qe*

S-

btra es una unidad&* ros, eventos, sucesos, *re cl (la) cual se ha- iameiite sea represen-

se estudia. Incll;so, iismc, de anlisis (por ies y los lazos denm .midad o grlipo 6 d :Tanres se inc!uyen en o n a a muesrra nose m el campc y llega a o analizar la comuni- jo la perspecriva a- s observar actos de es terminales, charla vir en con darme cuenta de qG -, personal no m- . pieza) y entonces de

dio comenzamos c m una m u s u a (predeterminada o no, ccmo punto de inicio, J una muestra de sangre, de escuelas, de procedimientos adrninistrati- ,,, je uabajadom, de episodios de interaccin Familiar, de materiales rocosos, de actos de atencin a IGS clientes. una familia o una persona.

~(MO SE DELIMITA UNA POBLACIOW? G es decidir si nos interesa o no delirnitu la poblacin v si pretende-

mos que esto sea antes de rrcolectar los datos o durante el proceso. En !os -- dios cditativos por !o comn la pobtacin o el universo no se delinica aprioi.

los omtitativos casi siempre s. En los enfoques mixtos eilo deperide de !a sicuan de investigacin.

Claro esc que si la unidad de anliss no se de~ermina antes de reco:ectrr lo: datos (que sera el caso de algunos estudios cuPlimtivos exploncorios). mucho muios seramos capaces de dclimitzr la poblacin.

Parad enfoque cuantitativo. una poblacin es d cocjunto de t o d a los casos que concuerdan cor! un2 serie de especificaciones (Selltiz, 1980).

Una deficiencia que se presenta en algunos trabajos de tesis, bajo el enfoque cuantitativo, es que no describen lo suficiente las caractersticas de la poblacin o consideran que la muestra la representa de manera automtica. Es frecuente que muchos csttidios qiic slo se basan cii muestras de esrudiaii te: uiiivcr5itario\ (porauc es fcil aplicar en e!lcs el i:istrunienrc de niediciii, p c s ~.stli a la marlo! h q i n geiiernlizacioiies remzrnrins sobrc ivenes que tal vez poscaii crras uraciersricr?~ sociales. Es prckrible eiitoricrs. para el ciitoque cuaiirirarivo, esn- blecer con claridad !as carricrers;icas de la poblacin, con la fiiinlidad de delirni-

Lo anrerior puede iliisrrarse de la televisin por ios nics. Est daro que en dicha investi- gacin la unidad de anlisis son ' . nios. Pero, de qu pola- cihn sc rratn?, ;dc d o s los ni- os del miiiido?, ;dc todos loc ninos de !a 1~cprhlic;i Mcxica- G' Sera muy aml>icioso y prjc- ticamente imposible referimos a p~blacioiics n i i eraiidcs. As. m nuestro !:i- cien S: deliiiiiiti coi1 Iusc rii l.: figura 8.1.

coii cl ejeniplo de la iiivesrigaciii cobre el liso

primaria en acucias I privadas y pblicas del

rum3 mamrino

Ii 3

Esca definicin elimin, por tanto, a niios maicanos qtie no vivieran d 2 rea metropolitana del D.F., a los que no var- a la escuela y a los menores de gd aos. P.unque, por otra parte, permiti hacer una investigacin costeablS coa 3 cuestionarios m~ondidos por nitics que ya sablan escribir y con un sobre la indusin de nios de todas las zonas d< la metrpoli. al ~ s a r la ubicri '

n4 de !as cscuelss como puntos de referencia y de seleccin. En ste y otros cua, 9 deiimitacin dc las caractersticas de la pblacin no s610 depende de los & j v a del estudio, sino de otras razones prcticas. Un esnidio no ser me;w porq tener una poblacin ms grande; la calidad de un trabajo estriba en d $ i m i d claramente la poblaan con base en 10s ot>ietivos del esnidio. 4

Para dttIfoqw nranrittiw, Carpob&ncs aben si.ruarse claramente cn a M carartcrrtiurr a5 contenidc. 05 Ir

no vivieran en d los menores & 9 5n costablc, con ir con un o o n d

no ser mejor p a d aiba en delirni-

noily -la*mcntZ tn mm*

-rl ~niplo, en un cmi-

IIi 3 ) y con buc en las a!E rainiento gmna?l,.

ir

e n a otros criterios de investigacin. Egir rntw una m~(~straprobabifstica o um nopmbnbiUnm d r p d dr kx objetivos &l estudio, &l c s p m & invatigacidn j' & & conttiburidn que u p h h a q con eika. Para il us- lo ante"or r n e n c i ~ ~ a remos varios ejemplos que toman en cuenta di&u consideraciones. ,q %ii

l

n o a al uu. zunquc k asignwin de lcs nios alos grupas SI lo a .

= C;;;ai~ de: h ~ s c iw -&de l& 2 807 ~ iaon trar&ior.a 3'- &'. -7 daividos provenientes dC Trwfi is iona p~ar_atolo&. S. A". rs: Ya? $T.-:. C+n~rio: la m u a a sc obtuvo de a&ra fcmiia. nsaundo a lu personas a "-

e archivos medi& que se cncuenuan en los hospiala donde los pacientes -'ids;ii- iccibieron los productos hemiricos. Por tiempo y recursos a proedi a obtener ata mucsrra no probabilistim.

*CMO SE SELECCIONA G UNA MUESIRA PROBAB!~!STICA BAJO E l ENFG;JUE .. CUANTITATiVO? Rwmirernos dic iendo que la eleccin entre ia muestra probabi!sttca y /.I no

' U , 76ilstic~ je & t ~ ~ ~ r i w mlr h s c t 1 1 /oc o b j h m dd I-studio, el rsqrrmn Ar 'firfjf~gacin y tl n l m ~ r c ~ de ,ir< (.orrrr,/,lr(-i~)cts. ! a s muestras probabil scicas c i e n w " d a s ventajas, quizi i3 pr inc ipa l sea que puede medirse el tamao d e error en ;'ucstrai, prdiccionr.s. Se dice iricruso que e l p:incIpa! objetivo ri CI disco de U" muestra pr&abilstica es reducir a! mn imo este error. al ~ W S C l e l lama m o r d & r (Kish. 1995).

W W S I ~ I : ~ pm/)t~/>i/;ri

medicin (capitulo 9) y se analizan con ~ruebas estadisticas para el an&iis datos, donde se presupone que la muestra es pmbabilistica y todos los dem de la poblacin tienen una misma probabilidad de ser elegidos. Lqs tos mucstrales tendrn d o r e s muy parecidos a los de la poblacin, de que las mediciones en el subconjunto nos dar& estimados precisos del mayor. La precisin de dichos estimados depende del error en el muestra, posible calcular, pues hay errores que dependen de la medicin y estos se dculan probabsticamdnte.

Para hacer una nuestra protabilistica es ntc~s:~rio entmder los S tnninos y sus definiciones:

\QS YPC' Tambin acs incc- conocer.

. .:. . .

Como Ins valores de la potlzcin no se conocen, seleccionamos una muarra n y, a travs de atimado- la mupra. idairnos d o r e s

-: de la poblaci6n. ?sed d nlor Ae Y, d ad d-noccms Ei la m u e s a , F a un estimado promedio que podemes

-- -

* -,;.-- Sabemos que en nuesua a t i m i u n habr . .

?!-. . ..

- .., a d d , ui emr, d cud depended dd n h e g de .- %C. .

.i Q '.

.,a -

u = lidrmiori6n esdndar & b Ldisn i b d n rnycstral y representa la flurr~acin deF c

(se)' = d m o r esdndur dcuadrua, la frmula que nos servir para calcular - -+,

r u l l n z a (V) de la poblacin (N). Y la wianu de la muestra (n) oxi la expresin F. :*

- &.*>.S = & h miurna, la d p h d e u r r n i n m ca tminar de ;?---

probrbiliciad don& 9 = p( 1 - p)

II i:

N = tamao de la poblacibn de 1 176 empresas S y = valor promedio de una variable = 1, un director general por empresa 4 se = error estindar = .O1 5 , determinado por nosotros Y 4 V2 = varianza de la poblaci6n. Su definicin (Se): cuadrado dei error eshkq I' = varianza de la muestra expresada como la probabilidad de ocurren& &a

F. .a 311

, = t a r n ~ o de la muesua sin ajustar. ."1 n = taniao de la muestra rrl

4 Susrituyeiida, teneriws que: el

- 2 E&

Es decir, pnrn iii!csrr:i invesrig&h necesitaremos una mues:ra de 298 di- rc.c.iorc.\ ~c . ; iv r . i l l . \ .

' (~III :I priqi t1(1< c I : \ r~ i t I i :~ i i~c o CI i ~ i v c s t i ~ a d a ~ r p t ~ c d ; ~ ~ , dcrerminar el rarnaodr .niucstra a d e c u d o y r .1 iiii ii!iivcrzo, sin tcner quc desarrollar frmulas. el programa que scindw yc en el CD. dcnoii,insti.; S'TA'TSCO, l o r m l i z i con tan solo tcxlear cicrra intr~rmacidn. El p r o p i;ia nos solicira qcc dcizri:-iiicii;os iI rai:iaho del universo o la po l la r i i i (auiique sea zproximadd rcci,rdaiido que por c i ic i ina d e 39 53'3 cnsos da l o r r i s ino c i idq i i i e r tamao del u n i w m ( 1 OOU 000; 200 000: 54 000 000. r i c k c r ~ ) . por l o que si rec

ilt

srra i- 2911 di- ) S

p r t : h d , i l i ~

I iiur ~1 tan&& :rarnz queni&- macin. El p w i ie sea rproxirrJdoL

'

iao tiel un--S rc- niaynr a 99 99)

Muestre prababilistica estratificada FJ + m p l ~ anterior corresponde a una muestra probabilstic~ simplc. Dererini- w,,os en este que el tamaiio de la muestra sera dc n = 298 directivos de mpresa. Pero supongamos que la situacin se complica y que deberemus eitificar esta n con ia finalidad de que los elementos m~estrales o las unidades dcon&sis posean uri determinado atributo. En nuestro ejemplo, este atributo es de la empresa- Es decir, a>indo no Sama que cada uno de los elementos

tengan I? misma probabilidad dc x r escogidoi, sino quc adenis es -io am;trFcar !a muezrm en relacin coo estratos o catcg~ras que se pre- I Q ~ ei la poblacin, y que acms son relevantes para les objetivos del estu- dio, d i i a w-a muestra prohbilistica cstratifiada Lo que aqu se hzc, *es /

a la pob!acin en sub~oblaciones o estratos. y se selecciona una muestra p;rn cstraco.

13 estrarificaci6n aumeim la precisiii de !a niiiesrra e iniylica el uso dclibc- d o de diferentes tamaos de muestra para cada estrato. "a fin de lograr rcduci: t vuianza de cada unidad de la media muxral" (Kish, 1995). En sl; libro de muarm>, !Gsh afirma que, en un nmero deterniiizdo de elenic!itos niuu:rales I = C. nh, :a vxianm de la media muestra ). puede redcirse al mnimo. si e! amao de la muestra para cada esrrato es proporcional a la desviacih esriridnr dcnm del estrato.

1

2 3 4 5 6 7 8 9

IU

pa ejemplo,

Exiractivo y siderrgico 5 3 MetaCm~anicas 1 09 Ahentos, bebidas y tabaco 215 Papel y attes srficos 87 Textiles 98 Elctricas y 'electrnicas 1 1 @ Autamchiz C 1 Quiniic~farrnccuticc 22: Ohas em~rescs de hunsormaci5n 1.5 1 Comerciales 5 1

N= 1 176

53 directores de empresas exhactivas corresponden a lo poblocih tc'tol de este giro 2 5 3 4 as la fraccin constante.

6 13 es el nmero redondeado de directores de empresa del giro extractivo que tendr que entrevistarse.

Esto es,

En donde la muestra n sed iguai a la suma de los elementos m u d a & Es decir, el tamafio de n y ia varianza d e 7 peden minimi-me, si asubmuestrasa proporcionales a la desviacin estndar de cada estrato. Esto i

En docde nh y Nh son muestra y poblacin de cada cstrato, y sh ts !a dm$ h 4 cin srndar de cada demento en un determinado esrraro. Enronces renema

que:

Siguiendo ccn cuesuo ejemyio de los directores de empresa, la poblacir!a: de 1 176 directores de empresa y el tamao de muestra es n = 298. ;Qu mucsm necesitaremos para cada estrato?

m Dc mancrr qgs ei total dc la si~b~oblacin se multiplica- Muestra prcbabilstica rstrarifiurt: r pGr csra fraccin constante para obtener el tamaio ae h

s u b p p o ui d que la poblacin sc divide en qnicntoc y u x ~ ~ C U O C ~ xna n x t i r r a pzrz muestra para el estrato. Susrituyendo, tenemos que: cada q ~ n e a r o . Nhx f h = nh

. .

Mues!reo probabilzfico por radmcs En algunos casos, en quc el investigador se ve limitado por recursos f inancia por tiempo, por distancias gcognficz.~ o por una comlinacin de stos 7 G m cbstciilos, se recurre al mwsttiz por racimos. En esre tipo de muesrrm sc ccri corros. tiempo y energa, al considerar que wuchar veces las unidadadi anlisis x encuentran encapsuladas o encerradas en determinadas lugarcs ft-m o geogrficos, a los que se denomina racimos. Para dar algunos ejemplos t.. rr.0~ el cuadro 8.3. En la primera columna se encuentran unidadcs de a&* que frecuentenienre vamos a estudiar en ciencias sociales. En ia segunda co;m ca. sugerimos pcsiblcs racimos donde se encuentran dichas elementos.

crato, 7 sh es la dm* 7e

ro. Ectonces tenem 4 S

'b ipresa, ia poblacin aF ! = 298. Qu m-

". I

blacin se :nuitipb tener el ramaiio de h tenemos que:

- resutsos h a n k m !cicin de daos y m n~ rnuecreo se nd* veces las unidado 6. iinados Iugara Rriopr! gi~nas ejemplos r e , iiriidcics de an@

Id scgun

r iT"n10 dis~ribuiremos los 909 clemcntos muestrala dc n, para optimiur k ;nucsrn. de acuerc!~ a n 13 disrribiicin de ia poblacidn r.n los cuatrc alratos sr~ioecoi&nicos?

ir 1- , ' EsirotificociCn de !a muestro:

i Zlic - -' = ksh N 909 1 1818

mi-& la muestra. .ocioronrnicos? *COMO SE LLEVA A CABO it PROCEDIMIENTO DE SELECCIN DE U MUESTRA

EN EL ENfOQUE CUANTITATIVO?

De lo primero, hemos hablado con todo detalle; de lo segundo tra ahora. Se cietermins el ~amai io & & rnuemn rr, pero j d a o seleccion mentos muestrales? Se precisa el nmero de racimos necesario y jcino cionan los sujetos dentro de cada racimo? Hasta el momento 5610 hemos que los elementos se eligen aleatoriamente, pero jcdnlo se hace tsto?

Se utilizan tres procedimientos de selec6n: . 4 a

Tmbola Muy simple y no riicy rpido, con;iste en nurneix t d o s los elunentos muesa?& les del 1 al n. Hrcer fichas, una por cada dernento, rcvolverlas en una c+, sacando n fichas, segn el tamao de la mucsrra hs nmercs elegidas 2 a

1. :r conforrnardii la muestra. id

;61 As, en el cuadro 8.2. tenemos que, de una poblaci6n N = 53 e m p q 4 extractivas y siderrgicas, se necesita una muestra n = 13 de &&vos gniazb,

ptt de cales empresas. En una lista se n-meran cada uril de estas m p ~ C . ih &$pl p aparte se sortea cada uno de los 53 n-hmrros. 1.0s n h e r o s obtenidos scvenfictc~ 'ti r con los nombres y las direcciones de nuestra lista, para precisar los que S&-

sujetos de anlisis. i, 1

Nmeros random o nmeros alector i~s 1:; I I S O & i,,i,tiri.oi ,;~:iAoni m, significa 12 seleccih azarosa o fx:uita, sino L

14 ? . utiliznciri dc 1111 ciindro de nmeros que implica un mecanismo de probabib ' 9 i L , S , dad muy hien diseriado. Los nmeros rrndom de la Corporcin Rand fu-

1

geiierndos coi1 un3 cspccic d;. rulcra eiecrrnica. E~iste un cuadro de un n d b de digitos, publicaJa por a ra corporacin, cuyas partes se enciienrrar, CG kr apndices de muchos libros de estadisrica. Son como :o muestran ei cuadro 8.41

I el A-pndice 5.'

-

..

Siguiendo el ejemplo del inciso aterior, de:erminaremos un& n i ~ s t n 909 mdnzams o cuadras. y a parrir de cste iimei-o se determina una subm*

b! P. Ant tr3 para u d l urr;i[u. \'&se q ~ : para el esrraro 1, la poblacin es de 27@ ara+ nas. Nunieranios cii riucsrrc listado o mapa las 270 cuadr2s y seleccionamab ~ m r i i . d.1.1 cuadro de riiiincros randcrn! los 50 casos que cunsrituirn n w - in uesrra.

o r'orruita. sisa li ismo de probpbili. ici6n Rand f~m k i r a de iiii & encueiitian ~i h

-ra .. e! cuadra 8.41.

os una m u m & lina una subrnua- i es d e 270- y se]eccior.gmb )nstitui& n r e .

fuente: Rand Cotporatiun.

Se eligen aqusl!os casos q u e se dictaminen en el cuadro dp nmeros ~andorn. hasta compIerar el tamao Ce Ia nissrra. LOS nnieros pueden recorrerse hacia arriR.1 hacia abajo o d e mariera horizonial. Al final siempre se logra q u e cada cliaii~ .ito rn;icstral r e n g la mismr de ser escogido. Se eligeii aque- llos onieros que contenga el listado. Si en nuestro ejemplo la poblacin es d e 270, se escoeeii los tres GI:imos digiros y sc pocede d e la siguiente macera a ulccc.ionar lo, casos, hasta completdr el riiinsro de elementos muestrales.

h a excelente alternativa para gerierar nmeros a1eato:ios se encuentra e n el Pqrania STATS@. que c o n r i e ~ e un programa para ello y evita el uso del cua- dro& niir,iert)s dlc~torios. Es hajta ahorn la rreior forma que hemos e n i o i i t r a h Pra hacerlo.

Se numcii el !ismdo o mapa:

Seleccin sistemtica de elementos muesircik Este procrdiniiento de seleccin es muy til y Mcil de aplicar e Implica selecciw n x dentro dc una poblacin N u n nmero n de elemenros a parrir de u11 !nicr- valo Ay

Ka un intervalo que se: va a determinar por el tamaiio de la poblaci6n y el U,,fio de la muestra. De manera que tenemos que K = Nln, en donde K = un terv va lo de seleccin sistemtica y N = la pcblacibn.

n = la muestra

nusrrcmos los conceptos anteriom wri un ejemplo. Supongamos qie se q,,im hacer un estudio sobre varios aspectos de la publicidad en MGcia. h~spe- & m e n t e s i pretende m d u que nmero de mensajes inormativos y que n-

de men.sajes motivacionales tienen los wmeniaies en la televisin maricana ,% e k t ~ umiduemos que los investigadores coiisipen videocasetes con , d g s los wmercides que han pasado zl aire en los diferentes canales de telmi-

re vrrn reflejados en la m u c r t n Asimismo, la seleccin sistemdtia lw e muestra ya que, por ejemplo, tenemos que el p r o ~ e d i r n i e ~ ~ ~ @ seleccin 1lKnos du una muestra con nombres que inician con las 1-

cin. 64; abecedario, en forma proporcioiiai a ia letra inicial de los nombres de la pobh =B -a 'rl)

LISTADOS Y OTROS MARCOS MUESTRALES - -raL --$m (ENFOQUE CUANTITATIVO)

a s o hay q i r rericr en ceiiia lo coiiiplcto J c iici;i lisr;i. M I cs;icii~iid. sil veracidd, su calidad y su nivel de coberrura en relacin con el problciii.~ a invecrigar y h poblacin que va a iiicdirsc. y.1 qiic 1

~stcata G: las asociaciones pzuonaies, d i i n a n - do de dicha I i i 10s casos dup!icaos, suponiendo

Una o ms emp- pudiem penencccr a dos ppcions al mismo tiempo: mmo director a la

Gpun? cx (ConfEdcdn Patronal de la Reptibli- ~ d c a n a ) y como empresa a la Ah'iQ (Asoua-

~ 6 c ~ ~ u o n z l de ingenieros Quirnicosj. Hay listas que pmporuonan una gran ayuda al

Mgador . Puisanos en dirmorioj e s ~ i h d o s como d hdustridata. quc lista a las emp- media- m Y P d a (disponibles en todos los pases de h ~ c a atina); los directorios por d e s (c los prc;-

axnpueationdes quc tienen a nivel regionai ,hnmacional des directorics); el directorio de d o s de comunicalln, que lisa casas produc-

estaciones de d i o y televisin, peridicos y misras. Este ti-po de directorios rdizados por pro- faiodes mdtan tiles al inv=igador, pues repre- untan Una compilacin (sujetos, empresas. ins- onicioncs), res~ltado de horas de trabajo e inversin de recursos. Tambin en lntanet descubriremos muchos directorics, a los que se accesa entrando por un +dar de bsqueda. Recomendamos, pues. utilizarlos cuando sea pertinen- tc, tomando en cuenca las consideraciones quc estos directorios hacen en su in- d u c c i h y que reveian el a ~ a que pertenecen los dacos, c6mo se obruuierm khac?sriamenre, por cuezricn:!ri3s, por voiuncarios) y ?my i ? r p m . ~ w ~ , quines

pm qu quedan excluidos del directorio. En muchos pases se cuenta tarnbin con direcr~rios de asunciantes eri pu-

k d a d y nercadotecnie. Con frec~iencia es riecesario construir li'tes r d h c . a de ]E cudes se selcccionarin los c:emenios que consriruirin las unidadcs

en una detcleirninzda invcrrigacin. Por ejemplo, en !a inwstipri5n de ~ ~ ~ i h j cl nio (Fernndez Ccllado er a[., 1998) se hizo sna nucstr:l

.. Idrbilisria atratificada p r m i n o , don& es una primera etapr jc rclacioiia- . "cuelas para. en ltima instancia. llegar a lo; nilios. PUS bien. para tal

*-o= consigui una lista de !as c-sciielns del Distriro Fcdml. 'ad.i u c n f a un cdip identifiable por medio del cual se eliminiron !.ir csciic- 'pui nifios atfpicos. L r c listado coilrenia adems i!iformrciijn sobre cnd;i

~ b r c SU ubiucin ( 4 I e y ;oIr>r.ia) y sobre su propid3d (pblica C. -1.

1) escuelas pblicas clase A 2) escuelas privadas dase A 3) escuelas pblicas dase S 4) -elas Privadas dase B 5) escuelas pcblicas clase C Gj acuelas primdas clase C 7) escuelas pblicas dase D 8) esciielaiasprivadas dase D

Cada lista representaba un estrato de la poblacin y de cada una de seleccion una muestra de escuelas. A, 5, C. D, representan n i d e s soci micos.

No siempre existen listas que permitan identificar nuestra pbiacia necaxio recurrir a otros mams de referencia que contengan descripcio matcrial, las organizaciones o 10s sujetos que sern seleccionados como de anlisis. Algunos de estos rnarcas de referencia son los archivos, los volmenes de peridicos empastados en una biblioteca o las h o m de si6n de varios candes de telcvisi6c. De cada una de estas instancias ejemplos con m& detalles.

Archivos Un jefe de reclutamiento y seleccin de una institucin quiere precisar si alguna datos que se dan en una solicitud de trabajo estn correlacionados con el a- tisno del einpltcado. Es decir, si 2 partir rl: datos como edad, sexo. cstudo civily" durac;l>ii cii otro trabajo. es tactiblc predecir que alguien tender a ausentarr Para establecer correlacicnes se considerar como poblacin a todos los s i i j ~ ~ ~ iorirratados durante 10 a~os. Se relacionan sus datos en la soiicirlid de empb con los registros de faltas.

Como no hay uria lista elaburada de estos sujetos, el invesrigador dc& acudir a los archivos de las solicitudes de empleo. Tales archivos coristituyu:a marco maestral a partir del cual se obtendr la muestra. Lalcuia el tamaho deu poblacin, obtiene el tamao de la muestra y selecciona sistemticamente elemei!to !Ir\'. cada soliriiud qac ser analizada. Aqu el problema que surgcc que en el archivo hay solicitudes de gene que no fue contratada y, por tanro.m debe considerarse en el emidio.

En esle caso, y en orros en los que no todos los ekrnentcs del niara& - referencia o de: una lista aparecen (por ejemplo, nombres en el dirsctorio P'"?,,

r corresponden a una persona fsica), !os especialisras en mucsrrco ( G h , 19% Sudmm, 1976) no aconscjnn el reempla~o con ei siguicnre eiemciita, sinos&!

P Imcnte no tomar en cuenta ese elemento, es decir, hacer ccmo si no existiera, y m n t i n u ~ con el intervdo de seleccin sltcm&ica

~pr -as SO" muy des cono mara de referencia en muestras de racimo. Por +pa, un investigador qui* saber qu 1n0nva a los compndors ck una de-

uenda de autoservicio, A parcir de m a lista de tiendas de cada cadena c o m p c t i d ~ ~ marca, &re m 'mapa de ia ciudad, todas las tiendas de autoservi- jos, 'as cuales constituyen Una poblacin de racimos, pues en cada tienda selec- hnadids entrevistari o un nmero de clienres. El mapa le permite ver la poblacin , icen& autoservicio) y $11 situacin geogrfica, de manera que eligi ?lons don- & mistan tiendas e la wmpetencia, para asegurarse de que el cons~nidor d i bmna tenga todas las posibles dtcrnarivzs. En ia acrudidad hay mapas de todo "po: mercadolgicos, socioculnirales, Ctnicos, etctera.

Volmenes En ate caso supongzmos que un estudioso drl periodisnio quiere hacer un an- lisis de contenido.de los ediroriales e los tres principde.+ diarios de !a ciudad durante !os periodos llernados el I'orfiiiaco en Mxico o el Sobierr.0 Szndinisra cn Kicaragii::. El iiivesiigador va a la Henieroreca Nxional y eiicuziirr;i q w lo\ Curios son ciiciincizrnzdos por rrimcsrre y ao, lo cual !e proporcion.1 :in nmco

~.

dr rcicrcncid i~lc.il, ;i parrir dc donde s&ccionar I: volmenes para su anilisis. !&~ii~ruiios, cii el caso mexicano, que encuenrra que el volumen X. que conric- nc CI peridicc El Hijo drl Ahuizott (enero-marzo, 1899), falta en la Hernerore- u. ;Qu! Iiacc.? Pues redefin: la poblacin. rnaiiifesra-ido expiciraincnre quc de .~volUrncnt.s ticnc 99% de !os elernencos y, a partir dr esre nuevc nmero de N, u h l su rniiesrra n y la seiec5ion.

Horcis de transmisin Ea un ejtudio de Porrilla y Solr~ano (1982), los investigadores queran hacer m d i s i s de aiiuiicios en la televigin mexicana. Las emisoras no proporcionan

lista 6% anuncios ni slls horas de :ransinisin. Por otra parte, s~ldra muy grabar todos los anuiicios a rodas horas y sera imposible arar frente al

para haccrlo. h e l a impos;bilidad de tenPr un 1is:ado de comerciales. se hicieron listados idciirifcaron =da media h ~ r a de transmisin telcvisiva en cad? canal: 2, 4 %

5, 9 y 13 de las 7:00 A.M. a las 1200 A.M. horas, durante los dias de u semana de octubre de 1982. La poblacin estaba coiistituida del nmero t o d 4 medias horas de transmisin televisiva, N = 1 190 horas. Esta poblacin se &,j di6 en estratos: maiana, medioda, tarde y noche, y se procedi a calcdu d tamao de la muestra tomando en consideracin que por cada media hom & transmisin hay seis minutos de comuudcs (De Noriega, 1979).

v

Se calcd6 el nmero de medias horas que se se leonar an para obtener ulU maestra n. Una v a obtenido el tamaiio de la muestra, se seleccionaron toriamente n medias horas y, por Ultimo, se grabaron y analizaron tan &lo ;iqe ilos comercides contenidos en las medias horas seleccionadas d azar, p que representaron diferentes canaies y segmentos del da. El punto en este ejcrnplod la construccin concreta de un marco mucstral que permitiera e! anlisis cie muestra Frobabilstka de comercides. ?

Periodos registrador En la investigacin que se vincda con sesiones teraputicas, entrevistas con a fermos o reos, etcrera, se dispone de los listados de archivos que por lo con& guardan las instituciones.

E! investigador debe buscar posibles listados en cualquier parte para ?u pueda obtener el tamao de su poblacin. El ingenio es el propio lmite pan ello.

T A M A ~ PTIMO DE UKA MUESTRA Y EL TEOREMA DEL L~MITE CENTRAL EN EL ENFOQUE CIIANT!TATIVO ias ~nrresrrasprcbabrIisticas requieren dos procedimientos bsico:: 1. la delen* nacin del tamao de !a muestra y 2. la seleccin aleatoria de lgs elemcnm (muestrales - - El primer procedimiento fue descrilo en sli niodalidad ms simple en la seccin sobre el tamao de la mwstra. Precisar adecuadamenre e tam* de la muestra puede tornarse muy complejo, dcpcndiendo del problema de vestigacin y la poblacin a estudiar. Par cl alumno y el lectoi en general, & muy til comparar qu tamafio de muestra han empleado otros.in.ertigadorr~ en ciencias scciaies. Para cal efecto reprodu~imos los siguientes cuadros sepm dos pi Sudman { 1 W G ) , que indican el tamao de la muestra ms urilizddo PCr los investigadores, segn sus poblaciones (nacionales o regionales) y los SU-P que quieren estudiarse en ella.

En qued< rrnnia h!C b; *e l a 0 '

riim p b c . suj- -

d a hon &

~ i s r a s ~ n e n - ' A por lo coni(i4"

S .ne pan qir

4% i o liinite pvr*

.-.-

M& bien, interviene en la de& Mdicos 1 003+ 500 que sean muestras naciona- Conductos loOo+ 700-300

la o r r g i ~ n d ~ S . h a i u e ~ t r ~ hitUdes 1oOo+ 700-4GO 4 ~ o d ~ u d e r , las que RPR- w m e n b s de - - - 100

a la poblaci6n de un pas, laboratorio ph~mnsondr d d e 1 000 O g ~ . La muestra del estudio *,Qmo somos Ics mexicanos?" (Hernnda Medina, Narro rt al., 1987), consta

1 737 sajetos repartidos de la siguiente manera: Fronrer y norte 696 Centro (sin D.F.) 426 Sur-siireste 316 Distrito Federal 299

Cuadro 8.6

I

Las muestras regionales ( ~ o r ejemplo las que represeiiten ai rea metropoli- una}, de algn estado del pas, o algn municipio o regibn. sori tipicamente ms pqueias. con rangos de 400 a 700 sujetos.

El tainano de una muestra tiecdc in;s ;i tlclwidc.r dcl ii~inirro (IC. c i i l x p l ~ t ~ ~ pcnos iiircresaii cii una p;b!aci i ~ ; t ~ JC :lill~~t!\i c . , 1g1 11 NI\ 1' - Giatudio, segn su alcaiicc (estudios :i.ii i i ~ i i ~ i c \ ( t csiiidios C S ~ C ' C I ~ I C ~ i) rcg;u- &) Y segn su unidad de aiilisis; c c decir, ,e trata de sujctos o de ntpnizacio- Q r n esta ltima instai ia el nmero de la muestra se reduce, ya qiic representa Yr;cmprt una gran fraccin de la poblacin totai.

%Jnwwos 1000-1500 ')CPadH, 1 500-2 500 503 1 000 5 ~ 1 0 0 0 200500 rrid, 2500 + 1000+ 1000+ 5 0 0 + 1 a Cuadro 8.7 e

Los cuadros 8.6 y 8.7 (Sudman, 1976: 86-87) se construyeron con base articulas de investigacin publicados en revistas especiali7adas y nos dan 4 idea de las muestras que utilizar! otros investigadores, de manera que ayudan 49 investigador a precisar el tamaiio de su mucstra.

'a Recordemos que lo ptimo de una muestra depende de cunto se a p r o h 4 su distribucin a la kibuari de las caractersticas de la poblacin. Esta apmri. ,, riiaciii mejoia al inurmentarse el tamao de la muestra La "normalidad" de h J disaibucin en milwms p r ~ d e s no obedece a la normalidad de la distribwjb a de una pblacin. Al contrario, la distribucin de 1% variables en es~di0.q de Y ciencias sociales esta lejos de ser normal. Sin embargo, la distribucin de mus* tras de 100 o ms elementos tiende a ser normal y esto s i m para el prq&ito~: hacer estadistici infcrencid, s ~ b r e los valores de una poblacin. A lo anterior e le !lama teorema dc lmite central. 4 a

L)umhbucin c o m d esca distribucin en forma de campana se logra gcnc- rdmenre con mliesrras de 100 o ms unidades muestrala, y es til y nccesant .. cuando se hgcen inferencia de ripo estadstico (figura 8.3). a

h a es la distribucin de una pob!aci~i; es anormal y, sin embargo, la d i e -' bu&n de unz nuestra de esta poblacibn de ms de 100 c;ixs tender a &stribuirsc normalmente (figura 8.4). Esta tendencia (teorema del limite central) permiu estimar los valores de la poblacili a partir de la inferencia estadstica.

~ M O SON LAS MUESTRAS M0 PROBABIL~STICAS? G

ciinnrirnri\.~~. 1 . miiestr,; dirisda . \ C J C C C ~ ~ I I A v i i ~ ~ v , "iij o:.< - ~ a n !a vagi csperaiiu de que se& csos representativos de una po- blacin detcrminada. Por ello, para fines dedcctivos-ctiantitati- vos. donde la ge~ierali7acicin o ~xtrapolacin de resultados ha- cia la poblacin es una tiaaliad en s n i imi~ , las iiiurs:ras dirigi- das en este sentid:, implican muchas desventajas. La p'imrn es que, al iio scr probabilstics

4 I a ii,.) cs pc~silrk cnlcdar coi: ~>rm'

h n :

'oer c: c

o n con Y nos UQ que V d u i 4

,*4

ti! y n e ~ c - ~

d a s . suponen n rx ipc icna y 1 iso de! enfoque muestra dir;.$ 3s "tpicasw a de quc S& rivo: d- l i ~ p@ inada. Por rivos-cuanti+ :eneralizaci6n O c resultad^ b- es una finel& inuestm iitido i rnpl id ajas La p r i f l . probabilisi@ Icii!ai ioll F W ~

Distribucin del porcentaje de funilias en

W o s Chdof con &tinto nmero de hijos 1 F T ~ u ~ Q 8.4

error cscndar, es decir, n o podemcs calcular con q u nivel de confianza mmos una cstimxin. Esto es un grave inconveniente si consideramos que la &&tica inferencia! se basa e n la teora d e i probabilidzd, por 10 q u e pmebas -&&as en muestras no pmbabilsticas tienen un valor !imitado y relativo a la m-a en s, mas n c a lo. poblacin. Es decir, los datos no pueden generdizarsc

una poblacin, lz cual no se consider en sus parmetros ni en sus elementos pan ~brener la nuestra. Recordemos que, rn h muestras d p este tipo, h &ccin & h ruietos no drpendc d p que todos t m p n h rnisrnn probnbilida P scr ehgidos, ,,no dP h dccisiti dr 1ft1 ~ t ~ ~ v s : ; p i o r O < ~ l > o dc eticimtcrdor~~.~.

La vcntaja bajo el entoque ciia:irir3riw de una mireir,r ~roprolltrbilhticn r s su uilidad para dercrmii ida 4 i s c h dc rsrudin que rcquicrs no ranro L ! I ~ A "reprcwii- iriivl&d" de ~leniciiros dc uiia pc>l>laci6ii. sino uiia cuidadosa v coiirroladn elec- cin de sujetcs coi: cierras caractersticas especificadas previamente eii e! nlan;e;ainicnro del p -ch i~n ia .

Parae! ecfoqur ciialirritivo. al no iiirercs:ir toiiro la posihi!idaG dc geiicralicii- - b rcultados. las niuzctrzs no probabilstics o dirigidas son de g a n valor, pues

bgran -si se procede cuidadosaniente y con uria profunds inmersin inicial en 4 campo- obtener las casos (personas, contexto:, situaciones) qve interesan al invcsi;f. lor y que llegan a ofrecer una gran riqueza para la recoleccin y el an- 1 ' .bfi uc Ii.5 datoa.

Hay varias clases dr miirsl ras di rigid:ia y sc (Ictiiiirii a conr~iiuaciii. I

muestra de sujetos voluntaris 1 t

tos que voluntariamente acceden a participar en un estudio que monitorp efectos de uii medicamento. o en d investigador que auncia en una CLy qUtkj csc haciendo un atudio sobre motivacin cn el universitario e invita a aguda+ que acepten someterse a una prueba propniva TAT. ti estos cases, la elec&b;; los individuos que sern sujetos a anlisii depcnde de circunstancias fonuim

Este tipo de muestras se usa en estudios de iaboratorio donde se procura w q"t4 los sujetos sean homogdnms e c vzriabla tales como edad, =o O inteligenct,h manera que ios radtados o d a o s no obcdacan a &ferencias individuales, Sba a las condiciones a las que fueron somedos. I ~ C

%

La nuestra de expertos ;*d a! En ciertos amdior a necesaria la opini6n de svjetos expertos en an tema. Esa,

muesrras son &tientes en esnidios cuditativos y exploratorios para gefiela b;. , pt~sis ms precisas o la materia prima del diseo de cuestionarios. Par ejemplo, ., en un estudio sobre el perfil dc la mujer periodista en Mxico (Barrera a& 1989) se recurri a una mvestra de n = 227 mujeres periodistas, pues se consi&* r6 que e m , ios sujetos idbneos para hablar de coiitratacin. sueldos y cejer;ips. f i ~ de las mujeies periodistas. Tdes muesuas son vlidas y tiles cuando la ' objetivos del estudio as io reqriieren.

!os sujetas-tipo Tambin esta niuesrr;i sc !ir i l i ia i cii csriidios ~x~loracorios ven invescigacionesdc r i p o ciialicacivr,. donde e! ol>;crivo e, la riqueza. profcndidad y ciidad de h irtfnrmacin, iio ::i c:irir&d 111 1.1 ei,rnndari~7citiii. E:i rsriidius de ~ ~ ~ S F ~ C U M fenomenolgica. docde el ol>icrivo e s aria1iir.r los valora, ritos y ~i~nificados de un determinado p p o social. el uso ranm de expertos como de ciljetos-tipo a frecuente. Por ejeniplo, pciiseino> eii I o s crabaios de Hnward Becker (El mi& rk jazz Los mucbucbo; dP bhrrco) qiir s c basan er! gri.ipos de tpicos msicos G t jau. y~tipicosestudiantes de medicinz, pua adentrarsc en el d l i s i s de !os prtm

*

.. nrs de idrniificacin y socializacijn de atas dos profisionsc: la de rnhsico y !a de mdico.

b s estudios rnotivacionaie~. los cuales se hacrii para el anlisis de la^ accicu- des y conductas del ccinsumidor. tani1,iCn ~iriii;m miicsrrns tlc sujcro-tipo. Aqd se definen loi grupos a los qiic va dirigido un dcicri!iiiilii4o ~roducro (por p10, jvenes clasp sricioecoomica .4 y H. rimas ale c:is;i clase C. rjcciitivos c h d - B) Y sc consrruyen FU~C>S de ccho o 19 persoaas, cuyos integranres tengan caracteristi- sociales y demogrficas de dicho subgrupo.

Con esc grupo st cfecrn una scsion: uii flicilirad,)r o iiiotlcradar diri~ir i ~ m comrercaiiri donde loc i i i icn: l~r~~~ dcl 91 i i p cx1;rc-scii si:\ .if ririidcs, valom.

Q

duao o se

Muestrr Miles y Hi dems dt recumcn e:

Con n (cuadro 8. harca ahor.

le monitom b+ en una & w~ invita a aq* .

.os. la &rin Q* ncias fomiip, a

* le se p-psq o inteiigcx&,,&, ndividuaks, s i s ) ~

%m jL 4X

' trff m

rn un tema Erpr_ s para gc-a5i- * rios. Por ejunph :o (Barren n& b. pues se aioodav :eldos y d&tmpP1

UCV - FHE - PSICi)LCU!& G 2 % +. U31 EELAF4V?N9 !-f'*F?ES c .e J.

m

medios, V ctativas. motivaciones hacia las caracteristicas de determinado pro- duao o servicio.

La muestra par cuotas cipo e muestra se udiza mucho en estudios de opinin jv de mercadotec-

"u. Los uiaicstadores ..ccibui instrucciones de administrar cuestionarios son =jms en h d e , y d hacerlo var! conformando o Ucimdo cuotas de acue;do con la praporcin de ciertas variables dem+cas en la poblaan. Asi, en-un crnidio sobre la actitud de la poblacin hacia e n candidato poltico, se dice a los amandores "que vayan a determinada colonia y entrevisten 2 150 sujetos. Que 25% sean hombres mayores de 30 acs, 2596 mujeres mayores de 30 aos, ' 25% hombres menores de 25 ao;, y 25% mujeres menores de 25 &osn. As se construyen atas niiiestru que, como vanos, dependen en cierra medida del juicio dd :ntrevistadot

k SA'. que fueron atzndiiios en los servicios rntdims de ~cnle& Mcxinms. y no se di a pcsiMcs p n a d o r a id MH que hubieran adqWdo d vins dc gira rnaricra). pk mxma sc obnrm de ncs fuenrs bhicas. r ) p-nacidn espcntn-a pcr sfntomas.

a encuesta Ip#ap& por admcncs de Ntioa o contractuales. y r) tru la aplicacin de un-. p igia P 432 reaptores de mgrc y pluma piovcni:nta dcl laboraryio n el mi. - S,-- < . >-. ,

L

.

Muestras cucii:~+ivas M i l a y Huberrnan (1994) nos dn pie a otras muestras no probabilsricis que- &ms ue las ya sealadas, sucl-.ri uti!izarse en estudios cudicaiivos. stas se

en el cuadro 8.8. Con respecto a las estrategias de muestrco, en algiinos esrudIos ccalirativos

(CW& 8-9) presectarnos aipnas d&ni&nes que complementan !o expuestn h a ahora. 4

Cuadro 8 . E

Muestra hamogbneo

Muestra e0 cadena o por redes

Muestra dirigida por tecrrio o muestrci por criterios

Casos tipicos

Documentar diversidcd para buscar diferencias y coincidencias, patrones y pcirticularidades.

Enfocarse en el tema a investipar. Erhtizar sitwciOnas, procesos o episodios en un grupa socia!.

Se Identifican casos de gente qua conoce otro gente que dar8 riqueza de informacin.

Se seleccionan lo: suietos o al grupo social, porque riensn uno o vcrios atributos que ayudan a ir desarrollando una teora.

Inaivi~uos, sistemas J c.rganizcciones que ? s e 1 1 ilaromin:e los siiuociones que ss onalizon o esttidion.

Siuds (1997). -4 Estudio del significado del a-.& trabajo en lo vida del individuo. Entrevistos profundas con persoiias de todos los traboios los ocupacionas.

?* Csikuanmiihatyi (2000). 74 4 Eahidio longitudinol sobre

A 'a adolescentes, todos de la misrria , edad, de un mismo grupo sucia! y ccefciente intelectual, a fin de *'* reducir variacin en ohos reas enfocone en el desarro:b de wrf ia!enics. -*%,p Gonzlez y Gonzlez (1 995). Generar riqueza de informacin ., se en una C U ~ J ~ O o sistema -al, a U ; travs de suietos clave, poro Lj ..* relatar la historia de dicho

-* Q sistemc. 6' L o c k w d (1 963). 3 . * Encontrar submuestraz de suleta con trabai~s y comunidades con ir condiciones especificas, a fin de ' probar si algunas siiuaciones & ' nabalo son conducentes a algucas percepciones sobre clam socioles.

6ygrove y D'Heilly (1 937'). Seleccin de cosos de emprezr con el siguient? cri!erio: emp:ex;s do varios giros que iniciaban ur:

nurvo prcducte

I k d e nuestro punto de vista. cI estudio de caso no es una eeccin de mtodo. sino del "ohicto" o 14 "muestra" que se va a estudiar. Aunque algunos ii.iio;C como Grinnell (1997) lo consideran uria especie de diseo.

El caso es la unidad bkica de la investigacin y puede trararse de una perso- na. una pareja, una familia, un objeto (una momia, una pirmide como la de K ~ O I J " ~ niarerial radilictivo), un siirema (fiscal, educativo, terapturico, de Q-

&Qu reic

pxitacin, t: wmunidad.

Fl esrud ":erial. los r

- ry . i i '&e ,*S@ S de b mismaal grupo socid

iol, a fin e hair n drct 6-fF1* ;anolb & na'i

-%m

[i 397). de emprem

lerio: NnF:m ! ; iniciohn un ~nzabon u~

e ~ & l es la unidad de anlisis? .

-' kdiduos Nnenr de " Gnicm, suU* que ..,. dintos, experimentan 3, accesibles un mimo

frnrrar.0. Metdfoms ufilzdos por !os asaijetos

n suph n ind i iws Idtriduo, . wrEcipondo representantes sistema u

en b Bumo 6 CRO organizccin - acin o en un o un grupo con ios

far,meno social. ai)erios socio1 . Ritos, estableUdos espcfico e p t d i o r y p a n estudio ,

wentos

k ~ u e retas son tipicos e n la seleccin de b s suietos?

Tener rapport, permiso del jlos) individuo(s) y acceso o orchivos relevantes

Eleccin de los Gorcntizar b Ideritificar a los jetos os que homcgeneidod de inknmor.ies experimenian o han b muestra, a fin de apropiados, goncr experimentodo la que otras su confianza sibocin corortersticos no

r-presenten dishacci3n

&Qu estrctegias de muestreo o ertrate$os de seleccin son utilizados'

Conveniente, Muestrec 'por Muestros Muestro vcrioda, criterios homogneos 6 repreientativo, pol' rticornente ' previamente muestreo terico rnuestieo en codeno relevante, e esfoblecidos'

.. wleccicinondo

hist6ricomente redes de influyente inkrrnontes

Cuadro 8.9

cualitativo (pcrupciones abiertas sobre el propio estado de se siente uno) o induso mixto (cuanritak-cuditativo).

salud, la

Los estudios de &so se reaiiwi bajo cuaiquier diseo: cxperimend (pg ejemplo, para saber si determinado medicamento mejora el estado de sal nuestra propia percepcin de bte), no experimental transeccional (un di co hoy) o longinidind (varios diagnsticos mcnsuaks durante un ao).

-*.?lt' Pueden aplicarse todas las caractersticas que se implemcntan con r n u w a

colectivas o gnips. Desde nuestro punto de vista, un caso debe tratarse con enfoque mixto para lograr mayor riqueza de informacin y cmmcimiento ** d. El caso requiere tratarse con profundidad, buscando el completo e n t c a -

. -

miento de su nanualeza, sus circunstancias, su contexto y sus caractersticas. * Eierriplos de potenciales estudios de muestreo con un caso seran: *

=m

a) ;Que funciones sociales o religiosas cumplla la construccir(n primitb ha Stonehenge en Sollysbury, ing!aterra? +% JiE

6) ;Qd sentimientos tiene una famiiia que eniigra del medio rural a1 urbano por v a primera?

C) Cmo es la vida cotidiana de los reos en la Penitenciara de Mxima Srgu-- ridad "La Picotan en Bogot? .

d) ;Por qud !u sido exitoso el modeio de d i d a d y aprendizaje o r p i z a & d en la empresa Ronasa?

e) Cmo ha funcionado el sistema Futurekids@ de ensefianza de la compu- taci6n en ca'briela Repeto, quien posee el sndrome de Down?

f) Por qu las Torres Gemelas dr Nueva 'brk se colapsarnn despus de haba sido irripaccadas por aviones el 11 de se~ciernbre del 2001i

g) Cules son las razones que llevaron a u11 czrndo de tsquiz&eriia a Carlm Codolla?

Sr& (2000) icieiitifica trrs diterenres tipos de estudios de caso: inmhccof, instrumemzus y cokcrivos. El propsiro de los primeros no es consrruir una rco- ra, sino que el caso niismo rcsulcc clt icrcrcs. 1.0s cstiidios de cams instri:m.cnrAes se examinan para yruvecr de irsumos dr conoc-iiriici;ro 2 algn tema o pmblcma de invesrigacin, refi~ar una reora o aprender a trabajar con ocros casos simih-

*. res. Por su paire, los colectivos sirven para ir construyendo un cuerpo ceauj (su&&do hallazgos, encontrand~ clemerros comunes y diierencix, y acuinu- lGdo informacin).

E estudio dc rasos cs ;iiiI para .icesarar y drtarrollar prcKccos de interven- cin en personzs, familias. org.~nizxiones. p.iso. rici.irra, y desarrollan, reco- mendaciones n cursos de acci6n R seguir. Rcqiiicrc-n de desrripciunes d e d a & de( caco en s mismo y su con:rxto.

Los princiyaies paos en esre ripo de muestras se enuncian cn la figura 8.5-

i-;

-1'

1 i 'T: ! r c-

En tivosj )- j

pcrirnenf" (pa ,8 =do de pld, J(un*~o-" m ao). d

in primitiva dt

i d e la canpu- n ? ipuds d e haber

ienia a Callos

so: intnmcror, xruir una reo- nsirumenrales

I

l a o problrma.. s c a s a siniila- u a p o redrico as, y acumu-

a figura 8.5.

Eii e; esttidio de caso se obtienen roda clase de di tos (cuanticctivos y cudica- &o!' y despus se resume y es necesario estar miiy pendiente d e srxomas (per- socales, aniiliares, o:.gd~iizacionnIc-s), i&ii~iiic;ir 1% S r a davc para e; diagnstico y evitar estab:cccr conilu.rioiiu rpida. (I>or rilo es recomecdable lee; una y orra va los datos; si t s eri grupo --~o~i c;rios i~:vtsrigaciores-, mejor.)

En el cuadro 8.10 se esquematizan los r i p r de muestra Y los estudios que se utilizan con mayor frecuencia cn cada una.

Finalniente, cii los csriidio< qiie n i~ , .~ Ia i i los eiifoqiles cuantitativos y cuali- tatkos iic In irivcstig;iii

Cuadro 1 0 Estudios descriptivos, diseiios de investigacin por encuestas, censos, mitings, estudios +m tomo de decisiones

Estudios de caso Eshniios conslacionales y ejiJ cl cuiicc-yo de niucstra y se vincul con !os cch- < ; ~ i c s ci:aiirirnrlvo, cilaIi13:i~o ), n : i~ io de la ini-esrigzcih.. Adciiis, sc drssci.il>iO i,iiiic> x4ccconlr una muestra. Lo primero que sed& plantear es sobrc qu; o quienes sc van a recolectar los datos, lo cual corra- ponde a definir la unidaI!Lie a~lisis. En el enfoque cuan~itarivo, se ~rocedr despues a dsliinitar c1arzr:een a poblxir., con base en los objetivos dd estudio y en cllanto a caractersticas de contenido, de lugar y rn el riempc- En el mhiqiic ciidir:irivn 13 iiiiicmn sc csta\>lc.cc aiiic-s de recolectar los&-

coniuriiic se desarroll:i la invcstip;icin. La iniiesrrn es i i r ; si~l,~rii~w: dc I;i poi,laciri y es prnbalilisclca o nc prohabi- isticn. Elegir qi:C cipo de miicsrra sc rcqiiicre depende del enfoqiie y alcances dch ~~~\7c~r in , ;~cin. los obicii.x,\

::n los edo-

En el enfoque cuantirarivo las muestras prcbabilsticas son esencides eri di- sefio~ de investigacin por encuestas, donde se pretenden geiierdizar los

a una poblacin. La caracterstica de este tipo de muestra es que todos los elementos de la poblacin al inicio tienen la misma probabilidad de ser elegidos; de esta manera, los elementos mlistraies tendrn d o r e s muy aproximadas a los valores de la poblacin, ya que !as mediciones del Subconjunto sern estimaciones muy precisas del coniunto mayor. Td preci- sin depende del emir de muestreo, llamado tambin error estndar. P& una mliestra piobabilstica necesitamos dos elementos: determinar el [amaiio de la muestra y seleccionar los elemeiitos muestrales en forma alea- tcria. l

tamPo de !a mliestra se calcula con base en la varianza de 13 poblaciln y la varianza de a muestra. Esra ltima expresada en rrnihos de probabilidad de ocurrencia. L a varianza de la poblacin se calcula con el cuadrado del error estndar, el cual determinamos. Cuanto menor sea el error esrndar, mayor ser el tainaio de la muestia. Una altercativa fcil para calcular el tamao de muestra es el programa .STATSO, que se encuentra en el C qlie acompaa al libro. Las muestras prcbabilsticas son: simples. esratificadas, sisrern5tic;is y por racimos. La qcratificzcin aumenta la precisin de la muestra e implica ei uso deliberado de submuestras para cada esrraro o categora qiie sea relsvdii- re en In pol~lncin. Muestrcar por racimos implica diiercncins cnrrc In i i c i i - dad clc .iii.Ji%is y la uiiidad i~l;ss:rd. En rste ripc, dc muestrm firiy i i i i ; ~ xIcici(i!i C I : c io ; ci;i;xi.i. ambas coi) p c r d ; m i c n t ~ s prota1,ilsrico~. !-ii 1.1 prinici-.i xc dcccioiiaii los racimos, es,urias, orgaiiizaciones. salones de cla- sc; rii la scgiir;da y dentro de los racimos, a los sujetos qiic van a ser medidos. !m elciiiciitos muexrales de una niue>rra probabilisrica :!: ;vprc7 s.

'

alenrorinmcnrc pira ascgurarno5 de qe cada clcrnenro tenga la niisni, habilidad dc ser elegido. Es posib!e utilizar tres procecliiiiientos de selerc~iri: 1. tmbolz, 2. cuadro dc nmeros aleatorios o el uso del subprogramd dc mmeros deatori~s del STA-TSB y 3. sdeccin sisrernrica. Todo procedi- mivnro de seleccin depende de liztdos, ya sea exixentes O consrruidos nd ,104 Los !istados pueden scr: la g~!a ceirfnica, listas de asociacioncs, 1isr.l~ dc escurlas oficiales, etctera. Cuando no cxisren Iistac de elementos de l.? poblacin, se iecur.cn a otros marcos de referenci qu: coctcngan Cescrip- c i m a del material, organizaciones o sujeros seIeccionados como unidades

. -

de anlisis. Algunos de stos pueden ser archivos, hernerotecas mapas, as como Interner. La? muestras no-probabi!sricas, pedeq tambin 1:aiiiarce rnucstrns d;ri$- das. pucs la clcccin de sujeros u objetcs dr estudio depende del critlrio dcl invcsrigador.

Las muestras dirigidas son de varias dases: i. muestra de sujetos volunnnq frecuentemente utilizada con diseos experimentales y situaciones de & ratorio; 2. muestra de experzos, utilizada en estudios exploratorios; 3. m- ua de sujetos tipo o estudios de casos, utilizada en estudios c u a i i e Y motivacionaics; 4. r n u e s m por cunu hmiente en estudios de op-k& y de mercadotecnia; y 5. muestra. cdtativas. Las mucstras dirigidas son + - lidas en cuanto a que un determinado diseco de invescigaci6n as! las re: sin embargo, los d r a d o s son gendnables a la muerra en sf o a m- similares. No son gc~ieralizables a una poblaciii. En el teorema del h i c e cenad se xala que una muesrra de mas & & casos ser una muestra con una &stribucin normal en sus c a r a c t d w * sin embarga, ia normdidad no debe conjuntarse con probabilidad Men. tras io primero es necesario pra ef- pruebas estadsticas, lo segu& a requisito inciispensble para hacer iiiferencias correctas sobre una p0blaci6~. Los mtxdios de caso son investigaciones con una muestra de una unidad de anlisis y pucden ser intrnsecos, instrumen~les o colectivos.

P i Fiifoque c!ialitativo Miiesrra probabilistica Sc!eccin sisren:'.tiu I'iiliqiic zu.iiititatiw Muestra no ~robahilisticn o Tcorenia del lniirc cmtral ! L-III:~., I I I ~ W ~ . & ~ &iside Ihidad dc anali~is l , I I I , !~, , , l , , . I X B i\litestra cualirativa LJiiid;id iiiiic\ii-.il l . . . I ( ' I : - \ I iii.~.ii I;hicitiii \ : . .11-1.1111 1 1 ~ s r d o : Peprrscnratividac!

, Xliicstr:~ Selecc!on aleatoria

l . X forman ~ p o s de 3 o 4 pasonu. G d a gmpo dispone de 15 minutos pul formulr una prqymra dc investigacin. El pmb!cma p u d e s u dc cualquier rtr . i dc aruGio. Lo que cmvicnc aqa a qw I C ~ algo ~ U C rnimcn~e inquictc a ks crtudiuircs. =Izo que d o s c o n s i d c e un h r a c n o social inportante. Lts prcgun& de invatiffcin se van a n o t d o cn J pizarrn. Dcspu4s.y junto a = cada uria de estas prcgimtas sc define quitncs van a ser medido:. Dixatir por q d

y por quC rio son correctas las rcspuacrs de los estudianta.

- crue &f&&&jv-m. y ... . . . -

. o ~ ~ ~ ~ ~ c u ~ ! ~ S S S j ~ a a a ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ s - e&plsdo j-Y-&?; . . ,

- . . . . . , -. .

~-I$-;*jq-.&Ren - -S- .$a*, A:, ,.. .:y..::.- - . 2A--,.

- -.? ,.*- ;:... -722: :-'r 4:le;_;bvo que deben

+ Lis derechos del . -

. -.

;; "~consumidcr. . .

nociorm tienen los jb vwies(de 15a20aos]&te w arreglo penona! y cuidado de su cub . Funcionara uear una lnea de prodwos exduii- vamente paro ellas?

de &Qu quejas k n e n los nios sobre lo.+iuguetes del merce do?, *se rompen?, *son peli- grosos?, gahurridos?, durabi- :dad, etctero.

4.5 Partidos polticos. &Por cwi1 candidato a go- l bernador votarn los ciuio- danos de de~erminado esicdo. I

i iismo que Ccbari contener esros rncnsaia ni su rono; es do+, si Jcbec~ qxlnr 21 miedo. a la salud o a los problemas moralcs que se daencadenan cn :as familias. Se

. S&-.& cert& que es necesario r d k r ~ t a campaa; pero no se tiene idea da-a ---de la'forrna de esrnicnirar P: mensaje para que se2 ms efectivo. En resumen. para

-.: con$rualizzy pxm en imigensdihos niensajes; x requiere infamacin y&a sobre la rclaun sujeto-sustancia. Out x aconsejada aqu? Qut tipo de muestra x n&itarla para recabar dicha iiifornmin?

7. Urilizando el enfoque cdirarivo un inwstigdor desca analilar los motivos que orillaron a un giupo de jJvcnes (hombres y mujeres) a ejercer la pmmiciin cgmo medio dc sobrcviv:ncia. ;Como plrntearfa su cnudio! ;Qu unidada de

@kis inicids compondtian su muesln? ;QuC tipo de mucst-a cualirarin no p+abillstia xria adecuada pam su invatigaciii?

8- Phrcc un atudio de cw nbrc rina organiuaba, una famili, un hccho hisrrico en el deparcamento o a n d o don& vive. ;Qif tipo de ciudio de caso *ra?

a

1

Icben qxiu a! las familia. Se cicne idea ;lan resumen, para

rmaci6n prrvia !PO de 'IlWCXrd

ts moriws que a prosr imci6~ : ufiidadts de cuaiincivr no

echo hisr6riy a s o scrla?

!E . c-~MOS. S. (1982). %fc styk and consumprion pancms".Jou~fofCo~u~t~t~Rercarch. m=-

m, p. 453. W~GLAS, JACK D. (1980). Inducrion ro h e loriow gmc+y fij , Nucva York, N.Y.

~ l y i and Racon. c ~ S S , GENE V. y Julian C. Snnley (1995). S*rtistirafmnholl in cducation mdpTboogy (?a.

,$), Nucva Jcrxy, Prcntice-Hall. ) t l ~ u s H E I i ERIC A. y J. E J r - h n (1977). S!atirticul mmbodrfOr IorMl sricnrim, Nueva .r 5&&&5

- - -

'fork, N.Y.. Academic Presr, capnilo 3. ~ .4RisON, DANIEL P. ( 1976). Socicifowcnzring rn:thba).r Su~&nr,6r wxamti, Nueva

Yo&, N.Y.. Rurrll Sage Fo.~nd::ion. GStI, W L I E (1995). Srrrv

u>rnpr&iuiro ,en k tiendas muarn pra>nglomer;dos o racimos para obtener. lar@ de iod M&&, y kri Ls tiendas selecciona aunimu&~amt&dedvnasparaada u s a n d o d ~ ~ ' @ c i y n b u e c n l a s Para los gnipw de enfoque (a& compradoras,'a pmir dc los 15

. .

." .

7: -72 L.2 im.mr-ancia de la investigacin ~ d i c a en que gcncn coiwciniisnros, Ic cw! 4 contribuye a! desarrollo social. Por consiguience, a impomrc quc los esrudiantad tengan el gusto e inters profesional por invesugar, - $t . +=,&-+

. ..-

Pclircnico G r n ~ ~ ~ h b i a n o - ,; f , -- Bogord. Colombia %

23