MATRIZ DE CONSISTENCIA

TIPOS DE MUESTRA

Métodos de muestreo probabilísticos

En este método, todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra (principio de equiprobabilidad) y, en consecuencia, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Al respecto: de un marco muestral o población estudiada de tamaño N = 100, ¿Cuántas muestras de tamaño n = 10 se pueden sacar, si el muestreo es sin reemplazo y no importa el orden?.

Sólo los muestreo probabilísticos aseguran cierta representatividad de la muestra extraída (nunca se estará seguro) y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de estos métodos están:

• Muestreo aleatorio simple: 

El procedimiento es:

 1) Asignar un número a cada elemento de la población. 

2)Usando un medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra (n) requerido.

Este procedimiento tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población es sin marco muestral.

• Muestreo aleatorio sistemático: 

Exige numerar todos los elementos de la población, pero sólo se extrae unoal azar. A partir de ese número aleatorio (i), los elementos que integran la muestra son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k; es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k=N/n. El número i que se emplea como punto de partida es un número al azar entre 1 y k.

El riesgo de este tipo de muestreo es cuando se da cierta periodicidades en la población, pues al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) se puede introducir una homogeneidad que no es real en la población. 

Ej. Si de una lista con especies de animales ordenadas dispuesta en tandem “vertebarao –invertebrado”, según la constante k podría darse que solo se muestrearan vertebrados o solo invertebrados. Si en listas los hombres y las mujeres están dispuestos de 5 en 5, en un muestreo aleatorio sistemático con k=10,siempre se seleccionarían sólo hombres o sólo mujeres. Por lo tanto debe cuidarse de este riesgo.

• Muestreo aleatorio estratificado: 

Cuando la población presenta mucha variabilidad, pero con la posibilidad de diferenciar esa variabilidad en sectores de cierta homogeneidad, este muestreo suele reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. En este método se consideran categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto de alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la pendiente del terreno, sexo, nivel educativo, grupo taxonómico, estado civil, etc). En este tipo de muestreo se debe asegurar de que todos los estratos de interés estén representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente y dentro de ellos se puede aplicar cualquier otro tipo de muestreo (Ej. aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos que formarán parte de la muestra). Este método exige un conocimiento detallado de la población. La distribución de la muestra entre los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser:

Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muestrales.

Afijación Proporcional: La distribución se hace de manera ponderada de acuerdo al tamaño de cada estrato.

Afijación Óptima: Se debe tener en cuenta la dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que se desconoce la desviación.

Ej. Se desea conocer las especies de árboles de un bosque con su respectiva frecuencia. El bosque en un 50% es en terreno plano y en la parte alta, el 30% en pendiente y el 20% en plano parte baja, es decir, consta de tres estratos. El muestreo se hará registrando los árboles, siguiendo líneas (Transeptos de largo y ancho determinado por el investigador), en zigzag en cada estrato, se planeará que el número final en la muestra sea proporcional al tamaño de cada estrato. Cada estrato podría muestrearse, también, trazando cuadrantes en cada estrato y escogiendo al azar un número proporcional al tamaño del estrato, para el muestreo.

Si se deseara conocer el estado físico (Medido según distancia recorrida en la modalidad de carrera durante 10 minutos), de los estudiantes universitarios de una ciudad. Que el tamaño de la muestra fuera de 100. Que la población accesible (Marco muestral) fueran 1000 sujetos, de los cuales 600 son de universidades públicas y

400 de universidades privadas. Que en la muestra estén representados los dos tipos de universidades.

Entonces se debe realiza un muestreo estratificado, empleando como variable de estratificación el tipo de centro, con afijación proporcional (60 de U. publicas y 40 de U. privadas).

U. públicas: 600/1000 = 0.60

U. privadas: 400/1000 = 0.40

Tamaño de cada estrato en la muestra:

U. públicas: 0.60 x 100 = 60 sujetos

U. privadas: 0.40 x 100 = 40 sujetos

• Muestreo aleatorio por conglomerados:

En este muestreo la población debe presentar cierta homogeneidad y estar constituida por conglomerados (unidad muestral) integrados por un grupo de elementos. Existen conglomerados naturales, como es el caso de los diferentes cuadrantes en un terreno, las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, cajas de determinado producto etc,. En otras ocasiones sepueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas se suele hablar de "muestreo por áreas".

En este caso, se seleccionan aleatoriamente un cierto número de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamañomuestral establecido) y se registran después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.

Ej. Para responder la pregunta: ¿Cuál es la concentración de colesterol de los profesores universitarios?, se ha planeado muestrear un total de 600 sujetos. Ante la dificultad de acceder individualmente a cada uno de ellos, se decide hacer una muestra por conglomerados. Sabiendo que el número de profesores por departamento es de aproximadamente de 30, los pasos a seguir serían:

1. Recoger un listado de todos los departamentos.

 2. Asignar un número a cada uno de ellos. 3. Elegir por muestreo aleatorio simple o sistemático los 20 departamento (600/30=20) que proporcionarían los 600 profesores necesarios.

Finalmente, ante la dificultad que suele implicar el muestreo aleatorio, es común emplear el muestreo polietápicol, que se caracteriza por operar en sucesivas etapas, empleando en cada una de ellas el método de muestreo probabilístico más adecuado.

Métodos de muestreo no probabilísticos. 

A veces, en especial para estudios exploratorios, se suele acudir a métodos no probabilísticos, que carecen de valor para realizar generalizaciones, pues la muestra extraída no esrepresentativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

• Muestreo por cuotas:

También denominado "accidental". Se basa en un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para la investigación. Se asemeja al muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad.

En este se fijan unas "cuotas" con un número de individuos que reúnen determinadas condiciones, luego, en cada “cuota”, se registra el dato en los individuos representativos.

Ejemplo, se desea conocer, entre los adolescentes adictos a la droga, la proporción de estos con padres separados. Para facilitar el muestreo se identificarían centros de recuperación de adictos y, luego de fijar un número de sujetos a entrevistar proporcional a cada uno de los centro, se dejaría a criterio de los responsables del trabajo de campo, a que sujetos concretos entrevistar.

• Muestreo opinático o intencional: 

En este, se hace un esfuerzo deliberado por obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.

Muestreo casual o incidental: Se selecciona directa e intencionadamente los individuos de la población.

 Ej.

Utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores emplean con frecuencia a sus propios alumnos). Un caso particular es el de los voluntarios.

Bola de nieve: Se ubica a algunos individuos, los cuales contactan a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Ej. Estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.

•  Bola de nieve:

Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.

• Muestreo Discrecional ·

A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES:

1.       SEGÚN SU NATURALEZA:

a.       Cualitativas: 

Son aquellas cuyos elementos de variación tienen carácter cualitativo o no numérico.

Ejemplo:

El sexo, la profesión, el domicilio, la nacionalidad, la religión, etc.

b.      Cuantitativas: 

Los elementos tienen carácter numérico o cuantitativo.

Ejemplo:

La estatura, el ingreso económica, las notas de pruebas, etc.

Pueden ser:

v  Agrupadas y no agrupadas:

·         Las agrupadas: Son aquellas en que la serie numérica que abarcan está dividida, a efectos operativos y de síntesis, en intervalos agrupados.

Ejemplo:

Pesos de las personas:

De 0 a 50 kg

De 51 a 75 kg

De 76 a 100 kg

Más de 100 kg

·         Las no agrupadas: Son aquellas en la que la serie numérica no está dividida en intervalos agrupados.

Ejemplo:

Pesos de la persona:

0, 1, 2, 3, etc.

v  Discretas y continuas:

·         Las continuas: Son aquellas que pueden tomar cualquier valor dentro de su rango.

Ejemplo:

Entre 70 kg y 71 kg existen infinitos valores.

·         Las discretas: Por el contrario se hallan restringidas a determinados valores dentro de su rango.

Ejemplo:

Número de hijos: 1, 2, 3 (entre 1 y 2 o entre 2 y 3 no existe otra cantidad)

2.       SEGÚN SU AMPLITUD:

a.       Individuales: 

Las unidades de observación son individuos.

Ejemplo:

(Sin instrucción, primaria completa, primaria incompleta, secundaria incompleta, secundaria, completa, etc.)

b.      Colectivas: 

Las unidades de observación son colectivos, conjuntos o grupos.

Ejemplo:

Grado de instrucción promedio de la población, PBI, mortalidad infantil, tasa de analfabetismo, volumen de las exportaciones del país.

3.       SEGÚN SU NIVEL DE ABSTRACCIÓN:

a.       Las generales: 

Realidad no medibles, inmediatamente, empíricamente.

Ejemplo:

Víctimas de una pandemia, nivel cultural.

b.      Las intermedias: 

Expresan dimensiones o aspectos parciales de estas variables, y por tanto, más concretos y cercanos a la realidad.

Ejemplo:

Ciprés talado en la selva de Aysén, durante la construcción de la carretera austral.

 Nivel educativo.

c.       Empíricas: 

Representan aspectos de estas dimensiones, directamente medibles y observables.

Ejemplo:

Variable: Color de ojos.

Dimensiones: Personas con ojos azules.

Grado de instrucción.

4.       SEGÚN CARÁCTER DE LAS ESCALAS:

a.       Nominales: 

Comprender la distinción de diversas categorías son implicar ningún orden ni jerarquía entre ellas.

Ejemplo:

Nombre, lugar de residencia, sexo.

b.      Ordinales: 

Implican orden entre sus categorías.

Ejemplo:

Calidad de desempeño (Excelente, bueno, regular, malo, pésimo)

c.       Cardinales:

Entre las cuales, a su vez, se pueden distinguir entre:

·         De intervalo: 

Supone a la vez orden y grados de distancia iguales entre las diversas categorías cuantitativas.

Ejemplos:

Temperatura, intensidad del sismo. El inicio (cero) es arbitrario.

·         De razón: 

Comprenden a la vez todos estos aspectos: distinción, orden, distancia y origen único natural.

Ejemplo:

Edad, peso de la persona.

5.       SEGÚN  SU POSICIÓN EN LA RELACIÓN QUE UNE LAS VARIABLES:

a.       Dependientes:

 Designan las variables a explicar, los efectos o resultados respectos a los cuales hay que buscar su motivo o razón de ser.
Ejemplo:El rendimiento escolar es una variable dependiente respecto al tiempo dedicado a estudiar.

b.      Independientes:

 Son las variables explicativas, cuya asociación o influencia con la variable dependiente se pretende descubrir en la investigación.
Ejemplo:El nivel de escolaridad de las personas es variable independiente respecto a sus ingresos.