Page 208 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

¿Cómo se selecciona una muestra probabilística? 177

Comentario: ésta es una muestra no probabilística. Aunque se asignen los niños de manera aleatoria a las
dos condiciones experimentales, para generalizar a la población se necesitarían experimentos repetidos. Un
estudio así es valioso en cuanto a que el nivel causa-efecto es más preciso al aislar otras variables; sin embar-
go, no es posible generalizar los datos a todos los niños, pues sólo se aporta información sobre individuos con
las mencionadas características. Se trata de una muestra dirigida y “clásica” de un estudio de este tipo. La
selección de la muestra no es al azar, aunque la asignación de los niños a los grupos sí lo es.

¿Cómo se selecciona una muestra probabilística?
Resumiremos diciendo que la elección entre la muestra probabilística y la no probabilística se hace
según el planteamiento del problema, las hipótesis, el diseño de investigación y el alcance de sus con-
tribuciones. Las muestras probabilísticas tienen muchas ventajas; quizá la principal sea que puede
medirse el tamaño del error en nuestras predicciones. Se ha dicho incluso que el principal objetivo del
diseño de una muestra probabilística es reducir al mínimo este error, al que se le llama error estándar
(Johnson, 2014; Brown, 2006; Kalton y Heeringa, 2003; y Kish, 1995).
Las muestras probabilísticas son esenciales en los diseños de investigación transeccionales, tanto
descriptivos como correlacionales-causales (las encuestas de opinión o sondeos, por ejemplo), donde
se pretende hacer estimaciones de variables en la población. Estas variables se miden y se analizan con
pruebas estadísticas en una muestra, de la que se presupone que ésta es probabilística y que todos los
elementos de la población tienen una misma probabilidad de ser elegidos. Las unidades o elementos
muestrales tendrán valores muy parecidos a los de la población, de manera que las mediciones en el
subconjunto nos darán estimados precisos del conjunto mayor. La precisión de dichos estimados
depende del error en el muestreo, que es posible calcular. Esto se representa en la figura 8.4.

Figura 8.4 Esquema de la generalización de la muestra a la población.

Población

Muestra La generalización de las
características o valores de la
muestra depende del error de
muestreo

Hay otros errores que dependen de la medición, pero serán tratados en el siguiente capítulo.
Para hacer una muestra probabilística son necesarios dos procedimientos:
1. Calcular un tamaño de muestra que sea representativo de la población.
2. Seleccionar los elementos muestrales (casos) de manera que al inicio todos tengan la misma posi-
bilidad de ser elegidos.
®
Para lo primero, se recomienda utilizar el programa STATS que puede descargar de la página ®
web de este libro (en Software o Programas, con el subprograma Tamaño de la muestra [Sample Size
Determination]). También se puede calcular el tamaño de muestra mediante las fórmulas clásicas que
se han desarrollado, pero es más tardado y el resultado es el mismo o muy similar al que proporciona
dicho programa. Quien así lo desee, puede revisar este procedimiento manual en el centro de recur-
3
sos en: Material complementario S Documentos S Documento 1 “Cálculo de muestra”. Para lo

3 Algunos escépticos del programa STATS han querido comparar los resultados que éste genera con los que se obtienen mediante las fórmu-
®
las, y han encontrado en múltiples cálculos resultados muy parecidos (normalmente con una diferencia de menos de un caso, por cuestiones
de redondeo).

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