7.1 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. Por lo general, no es posible abarcar a toda la población destinataria debido a su elevado número, al costo y al tiempo. En cambio, se estudia a un subconjunto de la población, a partir de la cual se extraen conclusiones (o inferencias), que se aplican a la población destinataria.
7.2 LA MUESTRA
La muestra es un subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la investigación con el fin posterior de generalizar los hallazgos. Para generalizar los hallazgos al todo, esa parte que se estudia tiene que ser representativa de la población, es decir, debe poseer las características básicas del todo.
Por ejemplo, si en la población de estudio hay un 55% de mujeres y un 45% de hombres, la muestra deberá aproximarse a esta proporción. Es evidente que la mejor forma de estar seguro de esa representatividad sería estudiando toda la población, sin embargo, esto no siempre es posible o conveniente. En el caso de estar formada por una cantidad ilimitada de unidades, la imposibilidad de estudiarlo todo surge por no conocerse su magnitud.
7.3 MUESTREO PROBABILÍSTICO Y NO PROBABILÍSTICO
Lo primero que hay que hacer es definir la unidad de análisis (individuos, organizaciones, periódicos, comunidades, situaciones, eventos, etc.). Aquí el interés se centra en “qué o quiénes”, es decir, en los participantes, objetos, sucesos o comunidades de estudio (las unidades de análisis), lo cual depende del planteamiento de la investigación y de los alcances del estudio.
Ahora bien, generalmente no toda la población accesible será válida para el estudio, por lo que los investigadores deben especificar los criterios que definen quienes deben incluirse y quiénes no. Este proceso de selección va a delimitar a la población elegible.
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.
7.4 CÁLCULO DE UNA MUESTRA REPRESENTATIVA
La determinación del tamaño de la muestra tiene por objeto conocer cuál es el número mínimo de sujetos o unidades de análisis necesarias para nuestro propósito. Por lo tanto, 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:
- Los recursos disponibles, que fijan el tamaño máximo de la muestra. La recomendación es siempre tomar la muestra mayor posible. La lógica nos indica que entre más grande sea esta, mayor posibilidad tendrá de ser más representativa y menor será el error de muestreo, el cual siempre existe.
- Los requerimientos del plan de análisis que fija el tamaño mínimo de la muestra. El tamaño de la muestra deberá ser suficiente para permitir un análisis confiable de los cruces de variables, para obtener el grado de precisión requerido en la estimación de proporciones, y para probar si las diferencias entre proporciones son estadísticamente significativas.
Esto significa que al momento de decidir el tamaño de la muestra es necesario tener presente el tipo de cuadros que se elaborarán y las técnicas estadísticas que se emplearán.
Cuando se hace una muestra probabilística, los investigadores deben preguntarse sobre el número mínimo de unidades de análisis (personas, organizaciones, historias clínicas, etc.), que necesito para conformar una muestra (n) que me asegure un error estándar aceptable fijado por el equipo investigador, dado que la población N es aproximadamente de tantos elementos.
Cuanto más homogénea sea la población, su varianza (variabilidad) será más pequeña y por lo tanto, el tamaño maestral que tenemos que elegir será menor. También, a mayor nivel de confianza y precisión (menor error muestral tolerado), más muestra será necesaria. Varianza, nivel de confianza y error muestral están directa y positivamente relacionados.
El tamaño de la muestra variará en función del método de muestreo escogido, dependiendo la elección de la finalidad (que vendrá determinada por los objetivos). Se utilizarán diferentes fórmulas si se pretende estimar una proporción, estimar una media, comparar dos proporciones y comparar dos medias. Al hacer el cálculo final del tamaño de la muestra, deben tenerse también en cuenta los factores como los abandonos, el desgaste y las pérdidas en el seguimiento.
Para calcular el tamaño tenemos que conocer si tratamos de poblaciones finitas o infinitas.