Page 206 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

¿Cómo seleccionar la muestra? 175

Al seleccionar la muestra debemos evitar tres errores que pueden presentarse: 1) desestimar o no
elegir casos que deberían ser parte de la muestra (participantes que deberían estar y no fueron selec-
cionados), 2) incluir casos que no deberían estar porque no forman parte de la población y 3) selec-
cionar casos que son verdaderamente inelegibles (Mertens, 2010); por ejemplo, en una encuesta o
sondeo sobre preferencias electorales entrevistar a individuos que son menores de edad y no pueden
votar legalmente (no deben ser agregados a la muestra, pero sus respuestas se incluyeron, lo que es un
error). Asimismo, imaginemos que realizamos una investigación para determinar el perfil de los clien-
tes de una tienda departamental y generamos una serie de estadísticas sobre ellos en una muestra
obtenida de la base de datos. Podría ocurrir que la base de datos no estuviera actualizada y varias
personas ya no fueran clientes de la tienda y, sin embargo, se eligieran para el estudio (por ejemplo,
que algunas se hayan mudado a otra ciudad, otras hayan fallecido, unas más ya no utilizan su mem-
bresía y hasta hubiera personas que se hayan hecho clientes de la competencia).
El primer paso para evitar tales errores es una adecuada delimitación del universo o población.
Los criterios que cada investigador cumpla dependen de sus objetivos de estudio, y es importante
establecerlos de manera muy específica.

¿Cómo seleccionar la muestra?

Hasta este momento hemos visto que se debe definir cuál será la unidad de muestreo/análisis y cuáles
son las características de la población. En este inciso comentaremos sobre la muestra, o mejor dicho,
los tipos de muestra, con la finalidad de poder elegir la más conveniente para un estudio.
La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Digamos que es un subconjunto de ele-
mentos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población. Esto
se representa en la figura 8.3. Con frecuencia leemos y escuchamos hablar de muestra representativa,
muestra al azar, muestra aleatoria, como si con los simples términos se pudiera dar más seriedad a los
resultados. En realidad, pocas veces es posible medir a toda la población, por lo que obtenemos o selec-
cionamos una muestra y, desde luego, se pretende que este subconjunto sea un reflejo fiel del conjunto
de la población. Todas las muestras (en el enfoque cuantitativo) deben ser representativas; por tanto, el
uso de los términos al azar y aleatorio sólo denota un tipo de procedimiento mecánico relacionado con
la probabilidad y con la selección de elementos o unidades, pero no aclara el tipo de muestra ni el
procedimiento de muestreo. Hablemos entonces de estos conceptos en los siguientes apartados.

Figura 8.3 Representación de una muestra como subgrupo.

Población

Elementos o unidades
de muestreo/análisis
Muestra

Tipos de muestra 2
Básicamente, categorizamos las muestras en dos grandes ramas: las muestras no proba-
bilísticas y las muestras probabilísticas. En las muestras probabilísticas, todos los ele- Muestra probabilística Subgrupo de
mentos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos para la muestra y la población en el que todos los
elementos tienen la misma
se obtienen definiendo las características de la población y el tamaño de la muestra, y
posibilidad de ser elegidos.
por medio de una selección aleatoria o mecánica de las unidades de muestreo/análisis.

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