4. EL MODELO DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA
En ocasiones, cuando la población que se estudia es reducida, no es difícil obtener información de todos sus miembros, pero los resultados no podrán aplicarse a ningún otro grupo que no sea el estudiado.
Existen dos grandes tipos de muestreo. Cada uno de ellos ofrece varias formas de extraer muestras de una población. Los dos tipos de muestreo son el Muestreo Probabilístico y el Muestreo No Probabilístico.
4.1. Muestreo Probabilístico
En el muestreo probabilístico o aleatorio, la muestra es aquella extraída de una población de tal manera que todo miembro de ésta tenga una probabilidad conocida de estar incluido en la muestra. Por lo tanto, conocemos la probabilidad de que un individuo sea elegido para la muestra.
El modelo de selección de la muestra más eficaz es el muestreo probabilístico, en el que cada unidad de muestreo tiene una probabilidad conocida de ser incluido en el estudio. Nos indica cuál es el error de muestreo y dentro de estos el muestreo estratificado es el más preciso.
Los principales tipos de muestro probabilístico son:
- Muestreo aleatorio simple (MAS).
Es el más sencillo, eficaz y usado. Otorga a todos los sujetos de una población la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra. Tras haber asignado un número a cada sujeto, se utilizan números aleatorios para la obtención de la muestra. Son seleccionados por sorteo o mediante una tabla de números aleatorios que puede ser en formato papel, pero normalmente son generados por ordenador y se utilizan las tablas que incluyen los programas informáticos estadísticos (o la función “ALEATORIO.ENTRE” de la hoja de cálculo ExcelR de Microsoft). Este procedimiento es simple y eficaz, pero tiene un inconveniente, ya que no se puede utilizar si el universo es muy grande. - Muestreo aleatorio sistemático.
Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios, sólo se extrae uno. Se parte de este número aleatorio i (comprendido 1 yk=coeficiente de elevación, que es un número elegido al azar). Los elementos que integran la muestra son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,..., es decir se toman los individuos de k en k, donde k es el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño dela muestra: k=N/n.
Por ej. Tenemos 10000 pacientes en una lista (N) y necesitamos obtener una muestra de 200 (n). Primero elegimos al azar un paciente entre los 10000/200=50 primeros (supongamos que salga el 25). Por tanto i=25 y k=50
Después, el primer paciente es el que tiene asignado el número 25. El segundo paciente será i+k (25+50=75), el siguiente será el i+2k (25+100=125), y así sucesivamente.
El riesgo de este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población, y sólo obtengamos representantes de una clase o proporciones distintas en la muestra de la que realmente tienen en la población. Esta situación comprometería la representatividad de la muestra. - Muestreo aleatorio estratificado.
Se divide la población en diferentes estratos (grupos homogéneos de sujetos) y se hace un muestreo aleatorio simple dentro de cada estrato, de forma que en la muestra queden representados todos los segmentos que nos interesen. Por ejemplo, si en una población muy heterogénea en cuanto a edad interesa que todos los grupos de edad estén representados, la solución es realizar un muestreo aleatorio simple dentro de cada grupo de edad. A la hora de necesitar este tipo de muestreo, conviene tener en cuenta No hacer muchos estratos y no estratificar con respecto a muchas variables. - Muestreo por conglomerados.
Simplifica el muestreo cuando una población está agrupada en conglomerados (localidades, edificios, manzanas). Se utiliza cuando no se cuenta con un listado detallado de las unidades de la población, y/o se tiene dificultad de organizar las unidades muestrales. En estas circunstancias no podemos utilizar el muestreo estratificado. Por ello se procede a formar grupos o conjuntos de unidades (conglomerados) que los investigadores definen. Se puede elegir a la totalidad de los individuos de un conglomerado o a una muestra aleatoria simple del mismo. Este tipo de muestreo es el menos fiable.
Por ejemplo, si deseamos conocer el grado de satisfacción de los pacientes con las sesiones de Educación para la Salud, necesitamos una muestra de 1.000 sujetos. Ante la dificultad de acceder individualmente a estos sujetos se decide hacer una muestra por conglomerados. Sabiendo que el número de participantes por Área de Salud han sido 100, los pasos serían los siguientes:
- Recoger un listado de todas las Áreas de Salud.
- Escoger las Áreas de Salud por muestreo aleatorio simple o sistemático.
- Elegir por muestreo aleatorio simple o sistemático los 10 centros (1000/1000=10) que nos proporcionarán los 1000 pacientes que necesitamos.
4.2. Muestreo No Probabilístico
En el muestreo no probabilístico, “muestreo por conveniencia” o no aleatorio, no se conoce esa probabilidad, y por lo tanto la posibilidad de que existan sesgos es mayor. Eso implica, entre otras cosas, que en principio no se pueden extrapolar los resultados a la población. A pesar de ello, en ocasiones no queda otra elección que utilizarlos.
- Muestreo por cuotas.
También denominado en ocasiones “accidental” (no confundir con el muestreo incidental). Se asienta sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más “representativos” o “adecuados” para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél. En este tipo de muestreo se fijan unas cuotas que son un número de individuos que reúnen unas condiciones determinadas. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Es el método de elección en las encuestas de opinión. Por ejemplo, necesitamos 120 individuos adictos a drogas de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Madrid. Los servicios sociosanitarios de la Comunidad de Madrid proporcionan un listado por núcleos de residencia con todos los sujetos de la Comunidad distribuidos que reúnen esos criterios. Por último, se escogen los primeros de cada listado hasta completar los 120 sujetos que necesitamos. - Muestreo opinático o intencional.
Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras “representativas” mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto. - Muestreo casual o incidental.
Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos) o el caso particular de los voluntarios. - Cadena o bola de nieve.
Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones “marginales”, delincuentes, sectas, pacientes de difícil localización por su “marginalidad”, etc.