Las muestras se utilizan a modo de economizar tiempo y recursos, ya que trabajar con censos o el universo de la población estudiada muchas veces llega a ser imposible debido al número y la cantidad que significan.
Para poder delimitar una población primeramente hay que definir cual será la unidad de análisis a estudiar, y una vez ya definida ésta se procede a demarcar los límites de aquella totalidad de población, teniendo en cuenta de que ésta debe ser un conjunto de casos que cumplan con una serie de especificaciones.
En lo referido a la selección de muestra, en un primer lugar hay que diferenciar entre los tipos de muestra probabilísticas y no probabilísticas. En la primera todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser escogidos y su elección es de manera aleatoria o mecánica, mientras que la segunda se caracteriza por la elección arbitraria por parte del (los) investigador (es), quien los escogerá dependiendo del criterio de investigación. La aplicación de una de estas muestras dependerá de los objetivos y el esquema de la investigación que se ha planteado, aunque se debe tener en cuenta de que la muestra no probabilística tiene la desventaja de que no es necesariamente representativa de la población estudiada, mientras que la probabilística permite medir el tamaño del error de nuestras predicciones y sí se puede extrapolar su resultado a el resto de la población.
Dentro de las muestras probabilísticas, hay tres maneras de llevarlas a cabo, las cuales son:
- Muestreo Aleatoria Simple: Dentro del universo total estudiado, se determina el tamaño de la muestra y mediante sistemas de elección al azar (tómbolas, números aleatorios o selección sistemática) se seleccionan las unidades a estudiar.
- Muestreo Aleatoria Estratificada: Se define como subgrupo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento.
- Muestreo por racimos o clusters: Los subgrupos se dividen en unidades de análisis encapsulados en determinados lugares físicos [1]
Para poder delimitar una población primeramente hay que definir cual será la unidad de análisis a estudiar, y una vez ya definida ésta se procede a demarcar los límites de aquella totalidad de población, teniendo en cuenta de que ésta debe ser un conjunto de casos que cumplan con una serie de especificaciones.
En lo referido a la selección de muestra, en un primer lugar hay que diferenciar entre los tipos de muestra probabilísticas y no probabilísticas. En la primera todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser escogidos y su elección es de manera aleatoria o mecánica, mientras que la segunda se caracteriza por la elección arbitraria por parte del (los) investigador (es), quien los escogerá dependiendo del criterio de investigación. La aplicación de una de estas muestras dependerá de los objetivos y el esquema de la investigación que se ha planteado, aunque se debe tener en cuenta de que la muestra no probabilística tiene la desventaja de que no es necesariamente representativa de la población estudiada, mientras que la probabilística permite medir el tamaño del error de nuestras predicciones y sí se puede extrapolar su resultado a el resto de la población.
Dentro de las muestras probabilísticas, hay tres maneras de llevarlas a cabo, las cuales son:
- Muestreo Aleatoria Simple: Dentro del universo total estudiado, se determina el tamaño de la muestra y mediante sistemas de elección al azar (tómbolas, números aleatorios o selección sistemática) se seleccionan las unidades a estudiar.
- Muestreo Aleatoria Estratificada: Se define como subgrupo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento.
- Muestreo por racimos o clusters: Los subgrupos se dividen en unidades de análisis encapsulados en determinados lugares físicos [1]
[1]HERNÁNDEZ, Roberto; FERNÁNDEZ, Carlos; BAPTISTA, Pilar. Metodología de la investigación. (4ª. Edición) McGraw-Hill. Ciudad de México. México. Cap.8,
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