9.2. Técnicas de muestreo

Cómo se seleccionan los sujetos a encuestar?

Definición de población, muestra y técnica de selección

Población es el conjunto de todos los objetos que comparten una propiedad bien determinada en función de la que se definen (comparten una característica que los identifica). Ej: Estudiantes universitarios del sistema español mayores de 25 años.

La muestra es la parte o subconjunto de una población que representa las características de la misma. El proceso de muestreo es básico para realizar inferencias a la población desde la muestra con la que realizamos el estudio. Son imprescindibles las técnicas de selección o muestreo. Ej: 100 estudiantes universitarios seleccionados aleatoriamente de entre todas las universidades de España.

Una muestra es representativa si el subconjunto de elementos que la componen comparan las características de la población a la que pretenden generalizar sus resultados. Para garantizarlo, suele usarse el azar (procedimiento aleatorio o probabilístico). Ej: Estudio de la opinión de personas viudas sobre la política económica del gobierno. Población: 75% viudas + 25% viudos. La muestra debe tener los mismos porcentajes para que no esté sesgada respecto a la variable sexo.

La muestra estará sesgada en caso contrario.

Los métodos utilizados para la selección de una muestra:

• No probabilístico: La probabilidad que tiene un elemento de la población de ser seleccionado es desconocida.

• Probabilístico: Todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida de ser seleccionados para formar parte de la muestra. En principio, aumenta la probabilidad de que la muestra seleccionada sea representativa. Existen otros factores que influyen en la representatividad.

Respecto a su estructura, es importante para poder definir el marco del que va a ser extraída la muestra. A mayor conocimiento del marco poblacional, menos errores en la selección de la muestra. Ej: Censo no actualizado (cada 10 años).

Su tamaño está directamente asociado al grado de precisión que se desea obtener en la estimación de los parámetros de la población. Según Buendía (1998), una muestra suficiente es la compuesta por 30 elementos (o más), aunque esto no garantiza que la muestra vaya a ser representativa de la población (si la población a investigar es muy heterogénea o la característica de estudio tiene poca presencia en la población será necesario aumentar o disminuir este tamaño “suficiente”).

Muestreo probabilístico

Todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida de ser seleccionados para la muestra.

Técnicas de muestreo monoetápico

Muestreo aleatorio simple: Para poblaciones pequeñas. Se selecciona al azar un número n de elementos de una población. Todos los elementos de la población deben tener la misma probabilidad de ser elegidos y la selección de uno de ellos no debe influir sobre la selección de otro.

Muestreo aleatorio estratificado: La característica objeto de estudio no se distribuye de forma homogénea en la población pero existen grupos o estratos que sí presentan homogéneamente dicha característica (género, número de hermanos, estado civil...), en cada uno se extrae una muestra mediante muestreo aleatorio simple.

• Fijación de la muestra: Distribución de las encuestas entre los diferentes estratos en que se puede dividir la población. Criterios para llevarla a cabo:

  • Simple: Se seleccionan el mismo número de participantes de cada estrato.

  • Proporcional: La selección de los participantes se realiza de forma proporcional al peso que cada estrato tiene en la población (población = 10% zurdos + 90% diestros → muestra también).

  • Óptimo: La selección de la muestra tiene en cuenta la homogeneidad-heterogeneidad de la población en la característica objeto de estudio, seleccionando pocos individuos de los estratos que sean muy homogéneos y, por el contrario, eligiendo muchos individuos de aquellos estratos que sean heterogéneos. Problema: saber si, en la práctica, los estratos son homogéneos o heterogéneos.

Muestreo por conglomerados: La muestra se obtiene partiendo de conglomerados o grupos ya formados en lugar de hacerlo directamente de los individuos de la población (clases de un colegio, equipos de fútbol...).

Técnicas de muestreo polietápico

Emplean de forma conjunta y sucesiva (en distintos pasos) más de un tipo de muestreo probabilístico, ejemplo:

1. Seleccionamos aleatoriamente algunos colegios de una comunidad autónoma.

2. En cada colegio, elegimos aleatoriamente entre los grupos de primer ciclo.

3. Seleccionamos tres grupos con el mismo número de niños en cada uno, según el CI (alto, medio y bajo).

Estamos usando a la vez:

• Muestro aleatorio simple.

• Muestreo por conglomerados.

• Muestreo estratificado con fijación simple.

Muestreo no probabilístico

Se desconoce la probabilidad de seleccionar cada uno de los elementos que forman la población.

Se emplea cuando:

• No es posible extraer una muestra aleatoria porque desconocemos el total de las unidades que componen la población, son inaccesibles o se trasladan de forma continua.

• Hay limitaciones de recursos (temporales, personales o económicos).

• Queremos tener un primer acercamiento al problema objeto de estudio.

Su validez interna es reducida (especialmente si se usan técnicas no probabilísticas). Los resultados obtenidos podrán describir lo ocurrido en una situación determinada, pero no podrán extrapolarse o generalizarse a toda la población, puesto que no se puede determinar la probabilidad de que todos los elementos de la población hayan estado disponibles para ser seleccionados.

Para ello usaremos:

• Muestreo de rutas aleatorias: Cuando no se cuenta con un listado de la población. La persona que entrevista realiza un recorrido escogido al azar a partir de un punto de origen en una zona y, siguiendo la ruta establecida, debe seleccionar las unidades muestrales de forma aleatoria.

• Muestreo por cuotas: Cuando la estratificación no es posible. Suele asentarse sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o los individuos más representativos o adecuados para los fines de la investigación (semejante al muestro aleatorio estratificado, pero sin aleatoriedad). Es necesario saber qué proporción de la población tiene determinada característica que pensamos puede influir en el estudio y, en función de dicha característica, se establecen unas cuotas, aunque la selección posterior de los sujetos será no aleatoria al estar basada en el juicio de la persona encuestadora, que debe encuestar a un número determinado de personas según las cuotas establecidas.

• Muestreo accidental, incidental o subjetivo: La selección de los elementos no se realiza aleatoriamente, se seleccionan los sujetos fácilmente accesibles a quien investiga. Se usa mucho en Ciencias Sociales y de la Salud. Hay varios tipos:

  • Muestreo de conveniencia: Se seleccionan los casos que están disponibles en el momento en el que se lleva a cabo el estudio. Ej: Personas voluntarias, presentes en una estación de metro...

  • Muestreo de juicio (selección experta): Quien investiga selecciona la muestra con un propósito en mente, según su idea sobre qué o quién debe formar la muestra. Son casos atípicos.

  • Muestreo de poblaciones de difícil localización, muestro en cadena o bola de nieve: Los casos iniciales identifican e incorporan de forma sucesiva al estudio otros participantes de su red social (interesante para el estudio).