¿De que depende el tamaño de la muestra? Parte I
Para responder a la pregunta del título, debemos previamente entender qué significa una muestra.
En estadística una muestra es una colección de elementos que representa a la población. Es decir que a partir de las características identificadas en la muestra puedo inferir el comportamiento de la población.
Algunos mencionarán que está directamente relacionado al tamaño de la muestra. Es decir mientras la muestra sea considerablemente mayor tendremos más certeza de predecir las características de la población. Sin embargo esto no es precisamente así, primeramente el investigador o especialista debe entender la naturaleza del objeto de estudio.
Si los datos de la muestra objeto de estudio se distribuyen según el modelo normal, entonces conviene realizar los siguientes tipos de muestreo:
Ejemplo: De un universo de mil (1000) personas, se selecciona cincuenta (50) personas al azar, conformando de esta manera la muestra requerida.
Vale decir que la muestra es representativa de la población si cumple los principios del teorema del límite central:
- El tamaño de la muestra (n) es mayor a 30 y menor al 10 % del tamaño de la población.
- La selección de la muestra debe ser aleatoria.
2) Muestreo Estratificado: Técnica de muestreo probabilístico en donde el investigador divide a toda la población en diferentes subgrupos o estratos, luego selecciona aleatoriamente a los estratos en forma proporcional.
Ejemplo: A 100 estudiantes de una escuela de 1000 estudiantes se les hacen preguntas sobre su curso favorito . Es un hecho que estudiantes de primer grado tendrán diferentes preferencias que los estudiantes de quinto grado. Para que la encuesta arroje resultados precisos , la manera ideal es dividir grado grado en varios estratos.
(Tamaño de la muestra / tamaño de la población) * Cantidad de estudiantes de cada grado
3) Muestreo Conglomerado: Técnica de muestreo probabilístico en el que los elementos de una población son seleccionados de manera aleatoria por agrupaciones (clusters). Los elementos del muestreo se seleccionan de la población de manera individual.
Las unidades de muestreo pueden ser espaciados, tal como ocurre en las unidades geográficas o físicas. A menudo se utiliza este tipo de muestreo en investigaciones de mercado, por ejemplo si queremos calcular qué proporción de la población mexicana fuma podemos dividir el total de la población en estados y seleccionar alguna de ellas para ser estudiadas.
n= tamaño de la muestra
N= tamaño de la población
Z= Nivel de confianza
p = probabilidad a favor
e= error de estimación
n= tamaño de la muestra
N= tamaño de la población
Z= Nivel de confianza
σ = Desviación estándar de la población.
e= error de estimación
4) Muestreo Sistemático: Consiste en escoger un individuo inicial de forma aleatoria entre la población y a continuación seleccionar para la muestra a cada enésimo individuo disponible en el marco muestral.
Ejemplo: De 120 productos que es el tamaño de la población (N), vamos a elegir 40 productos como muestra(n).
Para calcular el intervalo (K) para realizar la selección de muestras sería: K=N/n= 120/40 = 30
Entonces seleccionamos a los individuos a partir de una sucesión aritmética, es decir cada treinta (30) productos seleccionamos una muestra.
El muestro sistemático normalmente se utiliza en la inspección y el control de calidad debido a la alta rapidez y la baja varianza de este tipo de muestreo.
5) Muestreo Multietapas: Es un caso particular de muestreo por conglomerado en el que la unidad final de muestreo no son los conglomerados sino subdivisiones de estos.
Ejemplos:
- Estimar la densidad poblacional de un organismo en hojas de las ramas de los árboles de las huertas.
El árbol sería la unidad primaria, la rama la unidad muestral secundaria y la hoja la unidad muestral terciaria y en este caso se trata de un muestreo de tres etapas.
- Seleccionar una muestra de alumnos en educación preescolar de la ciudad de Sevilla (España).
Se selecciona aleatoriamente (05) distritos municipales de Sevilla.
En cada distrito se selecciona (03) centros educativos,
En cada centro educativo elegimos uno de los grupos de Educación Preescolar.
Finalmente en cada grupo seleccionamos (15) individuos aleatoriamente , con lo que habremos seleccionado una muestra total de 225 alumnos.
Lista de Referencias:
- Análisis de Datos en la Investigación Educativa. España: OpenCourseWare Universidad de Sevilla. Recuperado de http://ocwus.us.es/metodos-de-investigacion-y-diagnostico-en-educacion/analisis-de-datos-en-la-investigacion-educativa/Bloque_II/page_26.htm/
- Ochoa,C. (05 de Mayo,2015). Muestreo Probabilístico: Muestreo Sistemático. España: Netquest. Recuperado de https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-sistematico
- Ochoa,C. (18 de Mayo,2015). Muestreo Probabilístico: Muestreo por Conglomerados. España: Netquest. Recuperado de https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-probabilistico-muestreo-conglomerados
- Muestreo por conglomerado: Un tipo de muestreo probabilístico. QuestionPro. Recuperado de https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-por-conglomerados/
- Muestreo aleatorio simple. Enciclopedia Económica. Recuperado de https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-aleatorio-simple/
