Se aborda el concepto de muestreo, diferenciando entre los tipos no probabilísticos y probabilísticos. En el muestreo no probabilístico, la selección de elementos no sigue una probabilidad conocida.
Muestreo no probabilístico: es un procedimiento de selección en el que se desconoce la probabilidad que tienen los elementos de la población para integrar la muestra. Éste se clasifica en:
Muestreo por cuotas: se basa en la elección de los elementos en función de ciertas características de la población, de modo tal que se conformen grupos o cuotas correspondientes con cada característica, procurando respetar las proporciones en que se encuentran en la población.
Muestreo intencional u opinático: en este caso los elementos son escogidos con base en criterios o juicios preestablecidos por el investigador.
Muestreo casual o accidental: es un procedimiento que permite elegir arbitrariamente los elementos sin un juicio o criterio preestablecido.
Muestreo Probalilístico o Aleatorio: es un proceso en el que se conoce la probabilidad que tiene cada elemento de integrar la muestra Este procedimiento se clasifica en:
Muestreo por conglomerados: parte de la división del universo en unidades menores denominadas conglomerados.
Muestreo estratificado: consiste en dividir la población en subconjuntos cuyos elementos posean características comunes
Muestreo al azar sistemático: se basa en la selección de un elemento en función de una constante K. De esta manera se escoge un elemento cada k veces.
Muestreo al azar simple: procedimiento en el cual todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Dicha probabilidad, conocida previamente, es distinta de cero 0) y de uno (1).
La muestra es un subconjunto representativo y finito que se extrae de la población accesible
Fórmulas para calcular el tamaño de la muestra
Requisitos para la aplicación de las fórmulas
a) Que la investigación tenga por objetivo la estimación de la media poblacional, o de la proporción poblacional.
b) El tipo de muestreo debe ser probabilístico o aleatorio.
c) Disponibilidad de datos como la varianza poblacional, o la proporción en que se manifiesta una característica o variable en la población. Tal información puede ser obtenida mediante la revisión de estudios previos (antecedentes de investigación), o a través de una prueba o estudio piloto.
d) Definición del nivel de confianza.
e) Determinación del margen de error.
f) Establecer previamente el tipo de población: si es finita o infinita.
Concepto de Población
La población, o en términos más precisos población objetivo, es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación. Ésta queda delimitada por el problema y por los objetivos del estudio.
Población accesible: también denominada población muestreada, es la porción finita de la población objetivo a la que realmente se tiene acceso y de la cual se extrae una muestra representativa.
Población infinita: es aquella en la que se desconoce el total de elementos que la conforman, por cuanto no existe un registro documental de éstos debido a que su elaboración sería prácticamente imposible.
Población finita: agrupación en la que se conoce la cantidad de unidades que la integran. Además, existe un registro documental de dichas unidades.
