Ficha de lectura IX

1. Referencia bibliográfica
Roberto Hernández Sampieri, Carlos Fernández-Collado, Pilar Baptista Lucio (2006), metodología de la investigación, Segunda Parte: Proceso de la investigación cuantitativa, Recoleccion de datos cuantitativos . Capitulo 8: , Págs 272- 307.


2. Después de formular y definir el diseño de la investigación cuantitativa, el siguiente paso es generar una muestra, la cual se hace por temas de costo y tiempo. Primero se debe determinar la unidad de análisis que responde a los objetos o participantes sobre que se recolectaran los datos, y después tener claro la población de estudio, la cual se debe delimitar de forma precisa, en relación a las preguntas, objetivos y el planteamiento del problema en general, y posteriormente tomar una muestra representativa de la población para generar el estudio y cálculos estadísticos para en una segunda instancia inferir los resultados en la población total. La población se define como todos los casos que concuerden con determinadas especificaciones dadas para el estudio, y la muestra corresponde a un subgrupo de dicha población, que como se menciono anteriormente, se le aplicaran los cálculos necesarios para la investigación.
Hablaremos de dos grandes ramas de muestra, las probabilísticas y las no probabilísticas.
Las muestras probabilísticas corresponden a aquellos subgrupos en que todos los participantes tienen la misma posibilidad de ser elegidos para la investigación y formar parte de la muestra. Y la no probabilística vendría a ser el subgrupo cuyos participantes o elementos no fueron escogidos probabilidad, sino que por las características de la investigación y de investigador. Para la elección de un tipo de muestra se debe tener en consideración el planteamiento del problema, la hipótesis, el alcance de la investigación.


El las muestras probabilísticas, debe existir un mínimo error entre la los parámetros de la muestra y el universo, el cual se denomina error estándar
Obviamente para generar la muestra se debe establecer el tamaño de esta, la al se explica en el texto con unas fórmulas en las que se utiliza las varianzas de la población y muestra, y el tamaño de la población. Después de establecer el tamaño, ahora se debe saber cuales individuos de la población total formarán parte de la muestra. En el texto se da a conocer un programa computacional denominado Stals, el cual realiza un muestreo aleatorio simple para escoger los individuos de la muestra. Cabe señalar que otros condicionantes del tamaño de la muestra esta dado por el número de individuos que componen la población, y el número de subgrupo que se organicen de manera natural dentro de nuestra población, y también con respecto al marco teórico, tener en cuenta que tamaños y de que forma fueron elegidos los objetos o participantes en otras investigaciones previas.


Las muestras probabilísticas se pueden definir entre simples, estratificadas, sistemáticas y por racimo. La simple corresponde a la aleatoria en donde los individuos son escogidos por procedimientos de azar, las muestras estratificadas corresponden a los subgrupos que son divididos en segmento, obteniendo una muestra aleatoria de cada uno de ellos, las muestras sistematizadas se generan a partir de un patrón dado en un comienzo, y por ultimo la muestra por racimo o también llamado clusters o conglomerado, corresponden a muestras obtenidas de subdivisiones de la población, utilizando subgrupos determinados de forma aleatoria. Para la selección propiamente tal, existen 3 formas de obtenerlas: por tómbolas, el cuadro de números aleatorios y la selección sistemática.
Un componente que resulta fundamental en esta parte de la investigación y que antecede a la muestra es el marco muestral, el cual es un marco de referencia que nos permite identificar de forma física los elementos de la población, así como también la posibilidad de enumerarlos y seleccionar los elementos muestrales. Estos marcos pueden estar configurados por cualquier registro que tenga información y que resulte de incidencia en la investigación, como registros telefónicos, base de datos de escuelas, universidades, etc, como también se incluyen mapas, archivos, volúmenes, registros periódicos,


Cuando el número de individuos dentro de una muestra sea superior a 100, se puede utilizar el método de distribución normal o teorema de límite central, en donde los cálculos probabilísticos puedan son de fácil inferencia para la población.


En lo que se refiere a muestras no probabilísticas o dirigidas, corresponden a muestras informales en donde la representatividad esta dada por la elección minuciosa de los sujetos que formaran parte de la muestra, y cuyas características para su elección fueron establecidos durante el planteamiento del problema, y los procesos siguientes.




3. Crítica
Las muestras generan una gran facilidad para trabajar e inferir resultados de un estudio a una población, sin tener que trabajar con ella completa, por lo que tiene que ser representativa de universo al que se quiere estudiar. Existe una subdivisión con respecto a las muestras relacionadas con métodos de muestreo en donde tiene juego el azar, y otro en donde las estipulaciones de a investigación desde un principio y las del investigador definen o especifican la muestra en función de una investigación, entendiéndose que de esta manera el estudio será mas válido.