Page 222 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

Conceptos básicos 191

muestras dirigidas, porque como se comentó, es difícil manejar grupos grandes o múltiples casos
(debido a ello se ha insistido que, en los experimentos, la validez externa se consolida mediante la
repetición o reproducción del estudio). Las investigaciones no experimentales descriptivas o correla-
cionales-causales deben emplear muestras probabilísticas si quieren que sus resultados sean generali-
zados a la población.
Asimismo, en ocasiones la muestra puede ser en varias etapas (polietápica). Por ejemplo, primero
elegir universidades, luego, escuelas o facultades, después, salones o grupos y finalmente, estudiantes.

Resumen

• En el capítulo se definió el concepto de muestra. sión de la muestra e implica el uso deliberado de submues-
• Se explicó cómo seleccionar una muestra en el proceso cuan- tras para cada estrato o categoría que sea relevante en la
titativo. Lo primero que se debe plantear es sobre qué o quié- población. Muestrear por racimos o conglomerados implica
nes se van a recolectar los datos, lo cual corresponde a preci- diferencias entre la unidad de análisis y la unidad muestral.
sar la unidad de muestreo/análisis. Después, se procede a En este tipo de muestreo hay una selección en varias etapas,
delimitar claramente la población, con base en los objetivos todas con procedimientos probabilísticos. En la primera se se-
del estudio y en cuanto a características de contenido, lugar y leccionan los racimos y dentro de los racimos, a los casos que
tiempo. van a ser medidos.
• La muestra es un subgrupo de la población y puede ser pro- • ® Los casos de una muestra probabilística siempre
babilística o no probabilística. se eligen aleatoriamente para asegurarnos de que cada ele-
• Elegir qué tipo de muestra se requiere depende del enfoque mento tenga la misma posibilidad de ser seleccionado. Es
y alcances de la investigación, los objetivos del estudio y el posible utilizar cuatro procedimientos de selección: 1) tómbo-
diseño. la, 2) números aleatorios, 3) uso del subprograma de núme-
• En el enfoque cuantitativo las muestras probabilísticas son ros aleatorios del STATS y 4) selección sistemática. Todo pro-
®
esenciales en diseños de investigación por encuestas, en los cedimiento de selección depende de listados o bases de
que se pretende generalizar los resultados a una población. datos, ya sea existentes o construidas ad hoc. Los listados
La característica de este tipo de muestras es que todos los pueden ser: la guía telefónica, listas de asociaciones, listas de
elementos de la población al inicio tienen la misma probabi- escuelas oficiales, etc. Cuando no existen listas de elementos
lidad de ser elegidos. Así, los elementos muestrales tendrán de la población, se recurre a otros marcos de referencia que
valores muy aproximados a los valores de la población, ya contengan descripciones del material, organizaciones o parti-
que las mediciones y análisis del subconjunto serán estima- cipantes seleccionados como unidades de análisis. Algunos
ciones muy precisas del conjunto mayor. Tal precisión depen- de éstos pueden ser archivos, hemerotecas y mapas, así
de del error de muestreo, llamado también error estándar. como internet, incluyendo la tecnología GPS.
• Para una muestra probabilística necesitamos dos acciones: • Las muestras no probabilísticas pueden también llamarse
determinar el tamaño adecuado de la muestra y seleccionar muestras dirigidas, pues la elección de casos depende del
los elementos muestrales en forma aleatoria. criterio del investigador.
• ® El tamaño de la muestra se calcula mediante fór- • En el teorema del límite central se señala que una muestra de
mulas o por medio del programa STATS . más de cien casos será una muestra con una distribución nor-
®
• Las muestras probabilísticas son: simples, estratificadas, sis- mal en sus características.
temáticas y por racimos. La estratificación aumenta la preci-

Conceptos básicos

• Base de datos • Representatividad
• Elementos muestrales • Selección aleatoria
• Error estándar • Selección sistemática
• Muestra • Sistema de Posicionamiento Global (GPS)
• Muestra no probabilística o dirigida • Tamaño de muestra
• Muestra probabilística • Teorema central del límite o del límite central
• Nivel deseado de confianza • Unidad de análisis
• Población • Unidad muestral

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