1. Seleccin de la Muestra Javier Armendriz Cortez

2. PROCESO DE INVESTIGACIN CUANTITATIVA Seleccin de una muestra apropiada para la investigacin Definir los sujetos, objetos, fenmenos sucesos, eventos sobre los cuales se habran de recolectar los datos Delimitar la Poblacin (inicial y/o final) Elegir el tipo de seleccin de la muestra: Probabilstica. No probabilstica. Definir el tamao de la muestra Aplicar el procedimiento de la seleccin Obtener la muestra.

3. EN UNA INVESTIGACIN SIEMPRE TENEMOS UNA MUESTRA? No siempre, pero en la mayora de los casos s realizamos el estudio en una muestra. Slo cuando queremos realizar un censo debemos incluir en el estudio a todos los sujetos del universo o la poblacin . Por ejemplo, los estudios motivacionales en empresas suelen abarcar a todos sus empleados para evitar que los excluidos piensen en su opinin no se toma en cuenta. Las muestras se utilizan por economa de tiempo y recursos.

4. SOBRE QU O QUINES SE RECOLECTARN DATOS? Aqu el inters se centra en qu o quienes, es decir, en los sujetos, objetos, sucesos, entonces o contextos de estudio. Esto depende del planeamiento inicial de la investigacin. As, si el objeto es describir el uso que hacen los nios de la televisin, lo ms factible sera interrogar a un grupo de nios. Escoger entre los nios o mams, o ambos, dependera no solo de objetivo de la investigacin, sino del diseo de la misma. Por lo tanto, para seleccionar una muestra, lo primero que hay que hacer es definir la unidad de anlisis (personas, organizaciones, peridicos, comunidades, situaciones , eventos, etc). El sobre qu o quines se van a recolectar datos depende del enfoque elegido (cuantitativo, cualitativo o mixto), el planeamiento del problema a investigar y de los alcances del estudio. Estas acciones nos llevarn al siguiente paso, que consiste en delimitar una poblacin.

5. COMO SE DELIMITA UNA POBLACIN? Lo primero es decidir si nos interesa o no delimitar la poblacin y si pretendemos que esto sea antes de recolectar los datos o durante el proceso. En los estudios cualitativos por lo comn a la poblacin o el universo no se delimita a priori. En los cuantitativos casi siempre si. En los enfoques mixtos ello depende de la situacin de investigacin. Claro esta que si la unidad de anlisis no se determina antes de recolectar los datos (que sera el caso de algunos estudios cualitativos exploratorios), mucho menos seramos capaces de delimitar la poblacin. Pare el enfoque cuantitativo, una poblacin es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones (Selltiz, 1980).

6. COMO SELECCIONAR LA MUESTRA BAJO UN ENFOQUE CUANTITATIVO? Hasta este momento hemos visto que se debe definir cul ser la unidad de anlisis y cuales son las caractersticas de la poblacin. En este inciso hablaremos de la muestra, o mejor dicho de los tipos de muestra, con la finalidad de poder elegir la ms conveniente para un estudio. La muestra es, en esencia, un subgrupo de la poblacin. Digamos que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus caractersticas a las que llamamos poblacin.

7. TIPOS DE MUESTRA Bsicamente categorismos la muestras en dos grandes ramas: las muestras no probabilsticas las muestras probabilsticas. En estas ltimas todos los elementos de la poblacin tienen la misma posibilidad de ser escogidos. Esto se obtiene definiendo las caractersticas de la poblacin, el tamao de la muestra, y a travs de una seleccin aleatoria o mecnica de las unidades de anlisis. Imagnese el procedimiento para obtener el nmero premiado en un sorteo de lotera. Este nmero se va formando en el momento del sorteo, a partir de la s esferas con un dgito que se sacan (despus de revolverlas mecnicamente) hasta formar el nmero de manera que todos los nmeros tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

8. En las muestras no probabilsticas, la eleccin de los elementos, no depende de ka probabilidad, sino de causas relacionadas con las caractersticas de la investigacin o de quien hace la muestra. Aqu el procedimiento no es mecnico, , ni con base en frmulas de probabilidad, sino que depende del proceso de toma de decisiones de una persona o de un grupo de personas y, desde luego, las muestras seleccionadas obedecen a otros criterios de investigacin. El elegir entre una muestra probabilstica o una no probabilstica depende de los objetivos del estudio, del esquema de investigacin y de la contribucin que se piensa hacer con ella.

9. Ejemplo En un primer ejemplo tenemos una investigacin sobre inmigrantes extranjeros en Mxico (Baptista et al., 1988). El objetivo de la investigacin es documentar las experiencias de viaje, de vida y de trabajo. Para cumplir dicho propsito se seleccion una muestra no probabilstica de personas extranjeras que por diversas razones (econmicas, polticas, fortuitas) hubieran llegado a Mxico entre 1900 y 1960. Las personas se seleccionaron a travs de conocidos, de asilos y referencias. De esta manera se entrevist a 40 inmigrantes con entrevistas semiestructuradas, que permitieron al sujeto hablar libremente sobre sus experiencias. Comentario: En este caso es adecuada una muestra no probabilstica, pues se tratara de un estudio con un diseo de investigacin exploratorio; es decir; no es concluyente, sino que su objetivo es documentar ciertas experiencias. Este tipo de estudio pretende generar datos e hiptesis que construyan la materia prima para investigaciones ms precisas.

10. CMO SE SELECCIONA UNA MUESTRA PROBABILSTICA BAJO EL ENFOQUE CUANTITATIVO? Resumiremos diciendo que la eleccin entre la muestra probabilstica y la no probabilstica se determinan con base a los objetivos del estudio, el esquema de la investigacin y el alcance de sus contribuciones. Las muestras probabilsticas tienen muchas ventajas, quiz la principal sea que puede medirse el tamao de error en nuestras predicciones. Se dice incluso que el principal objetivo en el diseo de una muestra probabilstica es reducir al mnimo este error, al que se le llama error estndar. (Kish, 1955). Las muestras probabilsticas son esenciales en los dos diseos de investigacin transaccionales cuantitativos (por encuestas), donde se pretende hacer estimaciones de variables en la poblacin; estas variables se miden con instrumentos de medicin (captulo 9)y se analizan con pruebas estadsticas para el anlisis de datos, donde se presupone que la muestra es probabilstica y con todos los elementos de la poblacin tienen una misma probabilidad de ser elegidos. Los elementos maestrales tendrn estimados precisos del conjunto mayor. La precisin de dichos estimados depende del error en el muestreo, que es posible calcular, pues hay errores que dependen de la medicin y estos errores no se calculan probabilstica mente.

11. EL TAMAO DE LA MUESTRA Cuando se hace una muestra probabilstica (recordemos que estamos bajo el enfoque cuantitativo), uno debe preguntarse: dado que una poblacin es de N, Cul es el menor nmero de unidades maestrales (personas, organizaciones, captulos de telenovelas etc..) que necesito para conformar una muestra (n) que me asegure un error estndar de .01? La respuesta a esta pregunta busca encontrar la probabilidad de ocurrencia de y se acerque a , el valor real de la poblacin. Si establecemos el error estndar y fijamos .01, sugerimos que esta fluctuacin promedio de nuestro estimado con respecto a los valores reales de la poblacin no sea > .01, es decir, que de 100 casos, 99 veces mi prediccin sea correcta y que el valor de se site en un intervalo de confianza que comprenda el valor de .

12. Resumiendo, para una determinada varianza (V) de y, Qu tan grande debe ser mi muestra? Ello se determina en dos pasos: n = s2 = Tamao provisional de la muestra = varianza de la muestra V2 varianza de la poblacin 2. n= n 1+n/N

13. MUESTRA PROBABILSTICA ESTRATIFICADA. El ejemplo anterior corresponde a una muestra probabilstica simple. Determinamos en este caso que el tamao de la muestra sera de n= 298 directivos de empresa. Pero supongamos que la situacin se complica y que deberemos estratificar esta n con la finalidad de que los elementos mustrales o las unidades de anlisis posean un determinado atributo. En nuestro ejemplo, este atributo es el giro de la empresa. Es decir, cuando no basta que cada uno de los elementos maestrales tengan la misma probabilidad de ser escogidos, sino que dems es necesario estratificar la muestra en relacin con estratos o categoras que se representan en la poblacin, y que adems son relevantes para los objetivos del estudio, se disea una muestra probabilstica estratificada. Lo que aqu se hace es dividir a la poblacin en subpoblaciones o estratos, y se relaciona una muestra para cada estrato.

14. Muestreo probabilstica por racimos En algunos casos, en que el investigador se ve limitado por recursos financieros, por tiempo, por distancias geogrficas o por una combinacin de stos y otros obstculos, se recurre al muestreo por racimos. En este tipo de muestreo se reducen costos, tiempo y energa, al considerar que muchas veces las unidades de anlisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares fsicos o geogrficos, a los que denominan racimos. Para dar algn ejemplo tenemos el cuadro 8.3. En la primera columna se encuentran unidades de anlisis que frecuentemente vamos a estudiar en ciencias sociales. En la segunda columna seguiremos posibles racimos en dnde se encuentran dichos elementos.

15. Cuadro 8.3 Ejemplo de racimos. UNIDAD DE ANLISIS POSIBLES RACIMOS Adolescentes Obreros Amas de casa Nios Personajes de televisin Preparatorias Industrias Mercados Colegios Programas de televisin

16. CMO SE LLEVA ACABO EL PROCEDIMIENTO DE SELECCIN DE LA MUESTRA EN EL ENFOQUE CUANTITATIVO? Cuando iniciamos nuestra discusin del a muestra probabilstica, sealamos que los tipos de muestra dependen de dos cosas: del tamao de la muestra y del procedimiento de la seleccin. De lo primero, hemos hablado con todo detalle; de lo segundo trataremos ahora. Se determina el tamao de la muestra n, pero Cmo seleccionar los elementos maestrales? Se precisa el nmero de racimos necesarios y cmo se seleccionan los sujetos dentro de cada racimo? Hasta el momento slo hemos dicho que los elementos se eligen aleatoria mente para asegurarnos de que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido. Se utilizan tres elementos de seleccin:

17. TMBOLA Muy simple y no muy rpido, consiste en numerar todos los elementos maestrales del 1 al n. Hacer fichas, una por cada elemento, revolverlas en una caja, e ir sacando n fichas, segn el tamao de la muestra. Los nmeros elegidos al azar conformaran la muestra. As en el cuadro 8.2 tenemos que, de una poblacin N= 53 empresas extractivas y siderrgicas, se necesita una muestra n= 13 de directivos generales de tales empresas. En una lista se numeran cada una de estas empresas. En fichas aparte se sortea cada uno de los 53 nmeros. Los nmeros obtenidos se verifican con los nombres y las direcciones de una lista, para precisar los que sern sujetos de anlisis.

18. Nmeros random o nmeros aleatorios El uso de los nmeros random no significa la seleccin azarosa o fortuita, sino la utilizacin de un cuadro de nmeros que implica un mecanismo de probabilidad muy bien diseado. Los nmeros random de la Corporacin Rand fueron generados con una especie de ruleta electrnica. Existe un cuadro de un milln de dgitos, publicada por esta corporacin, cuyas partes se encuentran en las apndices de muchos libros de estadstica.

19. Seleccin sistemtica de elementos maestrales Este procedimiento de seleccin es muy til y fcil de aplicar e implica seleccionar dentro de una poblacin N en un nmero n de elementos a partir de intervalo K. K es un intervalo que se va a determinar por el tamao de la poblacin y el tamao de la muestra. De manera que tenemos que K = N/n, en donde K = un intervalo de seleccin sistemtica y N = la poblacin. n = la muestra.

20. LISTADO Y OTROS MARCOS MAESTRALES Las muestras probabilsticas requieren la determinacin del tamao de la muestra y de un proceso de seleccin aleatorio que asegure que todos los elementos de la poblacin tengan la misma probabilidad de ser elegidos. Todo esto lo hemos visto, aunque nos falta discutir sobre algo esencial que procede a la seleccin de una muestra: el listado, el marco muestral. El listado se refiere a una lista existente o a una lista que es necesario confeccionar ad hoc, con los elementos de la poblacin, y a partir de la cual se seleccionaran los elementos maestrales. El segundo trmino se refiere a un marco de referencia que nos permita identificar fsicamente los elementos de la poblacin, la posibilidad de enumerarlos u , por ende, de proceder a la seleccin de los elementos muestrales.

21. Los listados con base en listas existentes sobre una poblacin son variados: gua telefnica, lista de miembros de una asociacin, directorios especializados, listas oficiales de escuelas de la zona, listas de canciones de xito publicadas por una revista, lista de alumnos de una universidad, nminas, etc.. En todo caso hay que tener en cuenta lo completo de una lista, su exactitud, su veracidad, su calidad y su nivel de cobertura en relacin con su problema a investigar y la poblacin que va a medirse, ya que todos estos aspectos influyen en la seleccin de la muestra.

22. Hay listas que proporcionan una gran ayuda al investigador. Pensemos en directorios especializados con el industridata, que listas a las empresas medianas y grandes (disponibles en todos los pases de Amrica Latina); los directorios por calles (o los programas computacionales que tienen a nivel regional o internacional tales directorios); el directorio de medios de comunicacin, que lista, casas productoras, estaciones de radio y televisin, peridicos y revistas. Este tipo de directorios realizados por profesionales resultan tiles al investigador, pues representan una complicacin (sujetos, empresas, instituciones), resultado de horas de trabajo e inversin de recursos. En Internet descubrimos muchos directorios, a los que accesa entrando por un disparador de bsqueda. Recomendamos, pues, utilizarlos cuando sea pertinente, tomando en cuenta las consideraciones que estos directorios hacen en su introduccin y que revelan el ao en que pertenecen los datos, cmo se obtuvieron y por que quedan excluidos del directorio.

23. Archivos Un jefe de reclutamiento y seleccin de una institucin quiere precisar si algunos datos que se dan en una solicitud de trabajo estn correlacionados con el ausentismo del empleado. Es decir, si a partir de datos como edad, sexo, estado civil y duracin en otro trabajo, es factible prescindir que alguien tendr a ausentarse. Para establecer correlaciones se considerar como poblacin a todos los sujetos contratados durante 10 aos. Se relacionan sus datos en la solicitud de empleo con los registros de faltas.

24. Mapas Los mapas son muy tiles como marco de referencia en muestras de racimo. Por ejemplo, un investigador quiere saber qu motiva a los compradores de una determinada tienda de autoservicio. A partir de una lista de tiendas de cada cadena competidora marca, sobre un mapa de la ciudad, todas las tiendas de autoservicio las cuales constituyen una poblacin de racimos, pues en cada tienda seleccionada entrevistar a un nmero de clientes. El mapa le permite ver la poblacin (tiendas autoservicio) y su situacin geogrfica, de manera que eligi zonas dnde coexistan tiendas de la competencia, para asegurarse que el consumidor de la zona tenga todas las posibles alternativas. En la actualidad hay mapas de todo tipo: mercadolgicos, socioculturales, tnicos etc..

25. Volmenes En este caso supongamos que un estudioso del periodismo quiere hacer un anlisis de contenido de los editoriales de los principales diarios de la ciudad durante los llamados el Porfiriato en Mxico o el Gobierno de Sandinista en Nicaragua. El investigador va a la Hemeroteca Nacional y encuentra que los diarios son encuadernados por trimestres y ao, lo cual le proporciona un marco de referencia ideal, a partir de donde seleccionar n volmenes para su anlisis. Supongamos, en el caso mexicano, que encuentra que el volumen X, que contiene el peridico El hijo del Ahuizote (enero-marzo, 1899), falta en la Hemeroteca Qu hace? Pues define la poblacin, manifestando explcitamente que de N volmenes tiene 99% de los elementos y, a partir de este nuevo nmero de N, calcul su muestra n y la seleccion.

26. Periodos registrados En la investigacin que se vincula con sesiones teraputicas, entrevistas con enfermos o reos, etc., se dispone de los listados de archivos que por lo comn guardan las instituciones. El investigador debe buscar posibles listados en cualquier parte para que pueda obtener el tamao de su poblacin. El ingenio es el propio lmite para ello.

27. TAMAO PTIMO DE UNA MUESTRA Las muestras probabilsticas requieren dos procedimientos bsicos: 1. La determinacin del tamao de la muestra y 2. La seleccin aleatoria de los elementos maestrales. El primer procedimiento fue descrito en su modalidad ms simple en la seleccin sobre el tamao de la muestra. Precisar adecuadamente el tamao de la muestra. Precisar adecuadamente el tamao de la muestra puede tornarse muy complejo, dependiendo del problema de la poblacin y la poblacin a estudiar. Para el alumno y el lector en general, ser muy til comparar que tamao de muestra han empleado otros investigadores de ciencias sociales. Para tal efecto reproducimos los siguientes cuadros separados por Sudman (1976), que indican el tamao de la muestra ms utilizado por los investigadores, segn sus poblaciones (nacionales o regionales) y los subgrupos que quieren estudiarse en ellas.

28. En el cuadro 8.6 observamos que el tipo de estudio en poco determina el tamao de la muestra. Ms bien, interviene en la decisin que sean muestras nacionales o regionales. Las muestras nacionales, es decir, las que representan a la poblacin de un pas, por lo comn son de ms de 1 000 sujetos. La muestra del estudio Cmo somos los mexicanos? (Hernndez Medina, Narro et al 1978), consta del 1 737 sujetos repartidos de la siguiente manera: Frontera y Norte 696 Centro (sin DF.) 426 Sur-sureste 316 Distrito Federal 299 ----

29. CUADRO 8.6 Muestras frecuentemente utilizadas en investigaciones nacionales y regionales segn rea de estudio TIPOS DE ESTUDIO NACIONALES REGIONALES Econmicos 1 000+ 100 Mdicos 1 000+ 500 Conductas 1 000+ 700-300 Actitudes 1 000+ 700-400 Experimentos de -------- 100 Laboratorio

30. Las muestras regionales (por ejemplo, las que representen al rea metropolitana), de algn estado del pas, o algn municipio o regin, son tpicamente ms pequeas, con rasgos de 400 a 700 sujetos. El tamao de una muestra tiende ms a depender el nmero de subgrupos que nos interesa en una poblacin. Por ejemplo, podemos subdividirla en hombres y mujeres de grupos de edad o, an ms, en hombres y mujeres de cuatro grupos de edad o an ms en hombres y mujeres de cuatro grupos de edad, o an ms, en hombres y mujeres de cuatro grupos de edad en cada uno de cinco niveles socioeconmicos. Si este sera el caso estaramos hablando de 40 subgrupos y, por ende, de una muestra mayor. En el cuadro 8.7 se describen muestras tpicas de acuerdo con los subgrupos bajo estudio, segn su alcance (estudios nacionales o estudios especiales o regionales) y segn su unidad de anlisis; es decir, se trata de sujetos de organizaciones; en esta ultima instancia el nmero de la muestra se reduce, ya que representa casi siempre una gran fraccin de la poblacin total.

31. La muestra de sujetos voluntarios La muestra de sujetos voluntarios son frecuentes en ciencias sociales y en ciencias de la conducta. Se trata de muestras fortuitas, utilizadas tambin en la medicina y en la arqueologa, donde el investigador elabora conclusiones sobre especimenes que llegan a sus manos de forma casual. La muestra de expertos. En ciertos estudios es necesaria la opinin de sujetos expertos en un tema. Estas muestras son frecuentes en estudios cualitativos y exploratorios para generar hiptesis ms precisas o la materia prima del diseo de cuestionarios.

32. Los sujetos-tipo Tambin esta muestra se utiliza en estudios exploratorios y en investigaciones de tipo cualitativo, donde el objetivo es la riqueza, profundidad y calidad de la informacin, no la cantidad ni la estandarizacin. En estudios de perspectiva fenomenolgica, donde el objetivo es analizar los valores, ritos y significados de un determinado grupo social, el uso tanto de expertos como se sujetos tipo es frecuente. La muestra por cuotas. Este tipo de muestra se utiliza mucho en estudios de opinin y de mercadotecnia. Los encuestadores reciben instrucciones de administrar cuestionarios con sujetos en la calle, y al hacerlo van conformando o llenando cuotas de acuerdo con la proporcin de ciertas variables demogrficas en la poblacin.

33. Bibliografa Alvares G. J.L. (2009) Como hacer investigacin cualitativa fundamentos y teora. Paidos, Mexico Alvares G. I. (2007)Planificacin y desarrollo de Proyectos Sociales y Educativos. Limusa, Mexico. Arnal, J.,Rincn D., Latorre A. (1994) Investigacin educativa. Fundamentos y metodologas. Barcelona : Edit. Labor. Bredo y Feinberg (1982) Knowledge / values in social/ Educational Research. Temple Univesity Press. Gonzales F. (2003) Investigacin cualitativa en psicologa. Thomson, Mexico. Guba, E. G: (1982) Criterios de credibilidad en la investigacin En : Gimeno Sacristn y Prez Gmez La enseanza: su teora y su prctica Madrid : Edit. Akal.

34. Bibliografa Eisman B.L. ( 1998) Mtodos de investigacin en psicopedagoga. Mac Graw Hill, Espaa. Hopkings, David. (1989). Investigacin en el aula / David Hopkins. Barcelona : Ed. Promociones y Publicaciones Universitarias Prez S.G. ( 2003) Investigacin cualitativa mtodos. La Muralla, Mexico. Prez S.G. ( 2003) Investigacin cualitativa tcnicas y anlisis de datos. La Muralla Mexico. Sampieri H. R.( 2004) Metodologas de la Investigacin. Mac Graw Hill, Mexico.

35. QUITE ESA CARA, MEJOR PONGASE A HACER TU PROYECTO

36. Que aprendimos hoy?