Agustín Dousdebés Boada - ESTADÍSTICA APLICADA A PSICOLOGÍA Y EDUCACIÓN.

Z = Valor (en tablas) correspondiente al nivel de confianza elegido. Suelen hacerse los análisis al 95% de confiabilidad. (El tema correspondiente al valor “z” se tratará en otro capítulo más adelante)

e = Margen de error permitido (imprecisión)

NOTA: los valores de “e” varían en función del criterio de quien realice la investigación, pero lo que más se aplica es un valor no mayor al 5% (e = 0.05); y aunque puede ser más, no conviene ya que el error será mayor entre lo establecido en la muestra y lo que ocurra en la población.

Para la obtención de la muestra en sí, existen varias técnicas que para el objetivo de este libro vamos a revisar tres de ellas:

Muestreo Aleatorio simple

Consiste en lo siguiente:

1. La población debe estar numerada, si no lo está habría que hacerlo, en caso de que no sea posible, se recomienda utilizar otro tipo de técnica.

2. Utilizando una calculadora o con ayuda del Excel se procede a la obtención de los valores

Si es con la calculadora, debe buscarse la función “Ran#”

Si es con el Excel debe identificarse la función “aleatorio” o “aleatorio.entre” (se sugiere acceder a la siguiente dirección donde se explica con detalle la mejor manera de obtener la muestra) https://www.youtube.com/watch?v=Movj5ujvSWM

Principal ventaja de este sistema de muestreo: no es posible manipular la obtención de los datos.

Desventajas:

i. la población no siempre estará numerada o se podrá numerar con facilidad.

ii. Cuando se hace el proceso por cualquiera de los medios electrónicos indicados, se debe tener cuidado en que no se repitan elementos (esto para el caso de personas).

Muestreo Sistemático

Consiste en lo siguiente:

1.Hay que establecer un “sistema” para obtener la muestra, dicho sistema puede realizarse de varias maneras, entre otras:

a1. Tiempo: por ejemplo, se puede escoger a un elemento de la población cada “x” minutos.

b. Espacio: por ejemplo, puede obtener la muestra cada 100 metros, esto se puede aplicar si se hace una investigación de campo cuya población está muy distanciada.

c. Numérico: para esto la población debe estar numerada (o se la puede numerar) y se obtiene la muestra por ejemplo escogiendo a los múltiplos de “x” cantidad.

d. Posición: se puede escoger a personas sentadas a tres puestos unas de otras.

Ventaja: es rápida y fácil de aplicar debido a la variedad de sistemas a usarse.

Desventajas:

i. A veces debe numerarse y por tanto tendría la misma dificultad que el método anterior

ii. No siempre se puede cumplir con el sistema escogido, por ejemplo, si se establece escoger a una persona cada 2 minutos, tal vez nadie se presente en este tiempo.

iii. Puede manipularse el escogimiento de los datos y por tanto no se garantiza su imparcialidad.

Respecto a este método debo indicar que, si bien es cierto lo dicho en el literal iii, esto algunas veces puede ser utilizado con prudencia para lograr ciertos objetivos. Suelo recomendar para temas pedagógicos y de terapia grupal casos como el siguiente:

Suponga que está trabajando con un grupo de personas y ha decidido sentarse en forma circular (no es fundamental) y que durante el proceso nota que una o dos o más personas no colaboran ni participan activamente aportando al objetivo del trabajo.

La sugerencia para “obligar” a su participación sería que enumere al grupo y observe qué números le tocaron a cada participante que no haya aportado, observe la Figura 2.

Figura 2: Representación de un sistema de muestreo sistemático

Supongamos que los números 4, 7 y 12 corresponden a esas personas, puede decir “los múltiplos de 4 (sistemático numérico) nos van a dar su opinión”, con esto al menos ya ha logrado que de los tres, dos de ellos participen y de una forma simulada dado que fue “al azar”; para el otro participante en otro momento puede pedir que participen los que correspondan a números primos.

Muestreo Estratificado

Este sistema se debe utilizar cuando la población está dividida en estratos (grupos) plenamente identificados, es decir ningún elemento puede pertenecer a dos grupos al mismo tiempo, por ejemplo, por segmentos de edad (valores enteros), ingresos económicos, cociente intelectual, resultados de evaluación entre otros.

Para ello se debe establecer la proporción de cada estrato respecto a la población y luego de conocer el tamaño de la muestra, escoger esa misma proporción de cada grupo, por ejemplo:

La variable a estudiar es la edad y la población tiene 6 grupos bien definidos, si el tamaño de la muestra a escoger es de 140 personas (aplicando la fórmula para poblaciones finitas), entonces estará compuesta según se muestra en la Tabla 1:

Tabla 1: Proporcionalidad de cada intervalo y número de personas

a escoger en cada grupo

Los valores en la columna de “MUESTRA” se obtienen multiplicando 140 (tamaño de la muestra) por cada uno de los valores de la columna “PROPORCIÓN” utilizando en Excel la fórmula: “+REDONDEAR” con cero decimales; aunque según la fórmula el “tamaño” de la muestra debía ser 140, por efectos de redondeo el total resulta ser de 141 para este caso.

Ventaja: es un sistema rápido de obtención y muy justo en cuanto a la representatividad.

Desventaja: con este sistema se conoce sólo el número de elementos de cada grupo, hay que utilizar una técnica adicional para determinar a quiénes se escogerá dentro de ellos.

Problemas del muestreo

¿Le han aplicado a usted alguna vez una encuesta? ¿Ha respondido con total veracidad?, si la respuesta a la segunda pregunta es “no”, entonces comprenderá que no será la única persona que haya respondido así (imagínese si son muchos).

¿Qué significa esto y qué consecuencias tiene? para usted de hecho no tendrá ninguna implicación, pero para la persona a la que usted respondió y para el objetivo de la investigación que se esté realizando sí tendrá consecuencias dado que los resultados no reflejarán auténticamente la realidad de la problemática a estudiar y por tanto no serán muy fiables sin interesar la técnica utilizada.

Casos como este se presentan según el objeto de estudio, es decir si en el tema sobre el cual se investiga hay preguntas que el entrevistado puede considerar comprometedoras y por tanto prefiere dar respuestas que no le perjudiquen o que sean vagas.

Preguntas como la edad, el ingreso familiar, la afiliación política y otras, muchas veces no son veraces; en otros casos no siempre se conoce en realidad sobre lo indagado y se dan datos que tampoco son ciertos por ejemplo el peso corporal, el gasto semanal en alimentación, el número de horas que le atendió el terapeuta; todo esto hace que la calidad de los datos recabados en un muestreo no dependan del sistema utilizado y por tanto haya cierto escepticismo en los resultados que arroje la investigación, es por ello que en los procesos estadísticos debe determinarse un cierto porcentaje admisible de error.

Entre otras razones lo expuesto anteriormente es un ejemplo de las dificultades que se presentan al obtener datos en una muestra, por tanto, en un proceso de investigación debe tenerse muy en cuenta lo siguiente:

i. Determinar de manera muy específica la población a estudiar.

ii. Establecer qué tipo de muestreo es el más conveniente o si es necesario aplicar varios procesos para obtener la muestra adecuada.