Muestreo en investigación: guía completa de técnicas y procedimientos

Muestreo en Investigación: Conceptos Fundamentales

1. Definición de términos clave

En una encuesta, se estudia una parte de la población (muestra) para estimar características del total (universo). Definamos los conceptos clave:

• Universo: Conjunto de unidades del cual se desea obtener información.
• Muestra: Subconjunto del universo seleccionado para la investigación.
• Unidad de análisis: Elementos sobre los que se recaba información (ej: personas, escuelas).
• Censo: Estudio que abarca a toda la población.
• Representatividad de la muestra: Grado en que la muestra refleja las características del universo.
• Marco muestral: Listado de las unidades de la población.

Error Muestral y su Cálculo

2. Error Muestral

Siempre habrá diferencias entre los resultados de una muestra y los del universo. A esta discrepancia se le llama error muestral. Solo puede calcularse con precisión en muestreos probabilísticos.

Cálculo del Tamaño de la Muestra

5. Factores para determinar el tamaño de la muestra

El tamaño de la muestra depende de varios factores:

• Varianza o heterogeneidad poblacional: A mayor varianza, mayor tamaño de muestra. Si se desconoce la varianza, se asume el valor más desfavorable (p=q=0.5).
• Margen de error máximo admisible: El investigador define el error aceptable a priori (solo en muestreos probabilísticos).
• Nivel de confianza de la estimación: Probabilidad de que la estimación se ajuste a la realidad. Los niveles comunes son:
  • 2 desviaciones típicas (k=2): 95.5% de confianza
  • 1 desviación típica (k=1): 68.3% de confianza
  • 3 desviaciones típicas (k=3): 99.7% de confianza

La distribución normal se usa para estimar la probabilidad de acierto en la estimación.

6. Factores circunstanciales

Otros factores influyen en el tamaño de la muestra:

• Recursos disponibles (tiempo y presupuesto).
• Modalidad de muestreo elegida.
• Complejidad de los análisis de datos.

Procedimientos de Elección de Unidades Muestrales

7. Métodos de selección de unidades muestrales

Además del tamaño, hay que definir el método de selección:

Muestreo Aleatorio Estratificado

9. Muestreo aleatorio estratificado

Se usa cuando hay información sobre características de la población. Se clasifican las unidades en grupos (estratos) similares para asegurar la representación de cada estrato en la muestra. Para una mayor precisión:

• Máximas diferencias entre estratos, mínimas dentro de cada estrato.
• Variables de estratificación relacionadas con los objetivos de la investigación.

Diseño del muestreo:

1. Elección de variables de estratificación (las más relevantes).
2. Orden de las variables (la más importante primero).
3. Número de variables de estratificación.
4. Tamaño de los estratos (idealmente, igual tamaño).

10. Afijación en el muestreo estratificado

Afijación: Distribución del tamaño muestral entre los estratos.

• Afijación simple: Igual tamaño de muestra para cada estrato (puede favorecer a estratos pequeños).
• Afijación proporcional: Tamaño de muestra proporcional al peso del estrato en la población.
• Afijación óptima: Considera el peso del estrato y su variabilidad.

11. Ponderación en el muestreo estratificado

Ponderación: Asignación de pesos a cada estrato para compensar la desigual probabilidad de selección. Se calcula dividiendo el porcentaje del estrato en el universo entre su porcentaje en la muestra.

Otros Tipos de Muestreo

12. Muestreo aleatorio por conglomerados

Se selecciona aleatoriamente un conjunto de individuos (conglomerados). Características:

• El error muestral disminuye con la heterogeneidad dentro del grupo.
• Se extrae una muestra aleatoria de conglomerados.
• El conglomerado es la unidad de muestreo.

13. Muestreo por rutas aleatorias

Se utiliza en la etapa final. Se establece una ruta aleatoria en un mapa para seleccionar las unidades muestrales. Se definen normas para:

• Giros a realizar.
• Edificios a visitar.
• Selección de vivienda y persona a entrevistar.