Page 211 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

180 Capítulo 8 Selección de la muestra

Ejemplo

Problema de investigación
Supongamos que el gobierno de un estado, provincia o departamento ha emitido una ley que impide (prohi-
bición expresa) a las estaciones de radio transmitir comerciales que utilicen un lenguaje procaz (groserías,
malas palabras). Dicho gobierno nos solicita analizar en qué medida los anuncios radiofónicos transmitidos en
el estado utilizan en su contenido este lenguaje, digamos, durante el último mes.
Población (N):
Comerciales transmitidos por las estaciones radiofónicas del estado durante el último mes.
Tamaño de muestra (n):
Lo primero es determinar o conocer N (recordemos que significa población o universo). En este caso
N = 20 000 (20 mil comerciales transmitidos). Lo segundo es establecer el error máximo aceptable, el porcen-
taje estimado de la muestra y el nivel de confianza.
Tecleamos los datos (Inputs) que STATS nos pide: 7
®
Tamaño de la población (Universe Size): 20 000
Error máximo aceptable (Maximum Acceptable Percentage Points of Error): 5%
Porcentaje estimado de la muestra (Estimated Percentage Level): 50%
Nivel de confianza deseado (Desired Confidence Level): 95%
El programa calcula automáticamente el tamaño de muestra necesario o requerido (Results. The Sample
Size should be…): n = 377, que es el número de comerciales radiofónicos que necesitamos para representar al
universo de 20 000, con un error de 0.05 (5%) y un nivel de confianza de 95%.
Si cambiamos el nivel de error tolerado y el nivel de confianza (1% de error y 99% de confianza, el tama-
ño de la muestra será mucho mayor, en este caso de 9 083 comerciales).
Como puede apreciarse, el tamaño de la muestra es sensible al error y nivel de confianza que definamos.
A menor error y mayor nivel de confianza, mayor tamaño de muestra requerido para representar a la población
o universo.

Ejemplo

Problema de investigación
Analizar la motivación intrínseca que tienen los empleados de la cadena de restaurantes “Lucy y Laura Bunny”.
Población:
N = 600 empleados (cocineros, meseros, ayudantes, etcétera).
Tamaño de muestra:
Con un error de 5% y un nivel de confianza de 95%, el tamaño requerido para que la muestra sea repre-
sentativa es de 234 empleados.
Conforme disminuye el tamaño de la población aumenta la proporción de casos que necesitamos en la
muestra.

Previamente se señaló que para obtener una muestra probabilística eran necesarios dos procedi-
mientos. El primero es el que acabamos de mencionar: calcular un tamaño de muestra que sea repre-
sentativo de la población. El segundo consiste en seleccionar los elementos muestrales de manera que
al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos. Es decir, cómo y de dónde vamos a elegir
los casos. Esto se comentará más adelante.
®
® A los ejemplos de las muestras obtenidas por STATS se les conoce como muestras aleatorias
simples (MAS). Su característica esencial, como dijimos, es que todos los casos del universo tienen al
inicio la misma probabilidad de ser seleccionados.

Muestra probabilística estratificada
En ocasiones, el interés del investigador es comparar sus resultados entre segmentos, grupos o nichos
de la población, porque así lo señala el planteamiento del problema. Por ejemplo, efectuar compara-

7 Se incluyen los términos en inglés por si la versión disponible se encuentra en este idioma.

www.elosopanda.com | jamespoetrodriguez.com