1. LA POBLACIÓN DE ESTUDIO
La población o universo es el conjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación. Es la totalidad de individuos o elementos en los cuales puede presentarse determinada característica que va a ser estudiada.
En investigación, a la población de estudio se le conoce como población diana. Dentro de esta población diana se encuentra la población accesible o población de estudio, que es el conjunto de casos que son accesibles para el investigador.
2. LA MUESTRA
La muestra es el grupo de individuos que realmente se estudiará. Para que se puedan generalizar los resultados tiene que seleccionarse de modo que sea lo más representativa posible de la población destinataria y con una cantidad suficiente para obtener respuestas válidas. El número de individuos de la muestra normalmente se representa por n, y el número de individuos de la población por N.
3. LOS CRITERIOS DE SELECCIÓN
Lo primero que hay que hacer es definir la unidad de análisis, es decir, los participantes, objetos, sucesos o comunidades de estudio, lo cual depende del planteamiento de la investigación y de los alcances del estudio.
Los criterios de selección suelen reflejar alguno de los siguientes aspectos:
- Coste.
- Problemas de orden práctico.
- Posibilidad de participar en un estudio.
- Consideraciones de diseño.
Estos criterios, que han de especificarse en el apartado de “material y métodos” del estudio, pueden ser:
- Criterios de inclusión o criterios de elegibilidad: aquellos que especifican las características que la población debe tener.
- Criterios de exclusión: define características que no deben tener sus miembros.
4. EL MODELO DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA
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. Los principales tipos de muestro probabilístico son:
- Muestreo aleatorio simple (MAS).
- Muestreo aleatorio sistemático.
- Muestreo aleatorio estratificado
- Muestreo por conglomerados.
4.2. Muestreo No Probabilístico
En el muestreo no probabilístico, “muestreo por conveniencia” o no aleatorio, no se conoce la probabilidad de ser incluido en la muestra, siendo mayor la posibilidad de que existan sesgo. Los principales tipos de muestreo no probabilístico son:
- Muestreo por cuotas.
- Muestreo opinático o intencional.
- Muestreo casual o incidental.
- Cadena o bola de nieve.
5. TAMAÑO DE LA MUESTRA
El tamaño muestral hace referencia al número de elementos de la población que hay que seleccionar para extraer de ella la información que después se va a generalizar.
Según Fisher, el tamaño de la muestra debe definirse partiendo de dos criterios. Estos son los recursos disponibles, y los requerimientos del plan de análisis.
Para calcular el tamaño de la muestra, tenemos que conocer si estudiamos poblaciones finitas o infinitas, ya que se utilizarán fórmulas distintas.
6. ASIGNACIÓN A LOS GRUPOS DE ESTUDIO
La asignación de los individuos a los diferentes grupos debe asegurar la comparabilidad de los grupos, es decir, que no haya diferencias entre las variables generales.
La aleatorización es una de las formas de evitar los sesgos de selección, siendo su propósito es posibilitar las comparaciones en los grupos de asignación de los tratamientos.