Un muestreo es un método tal que al escoger un pequeño grupo de una población podemos tener una probabilidad de que este grupo posea características de la población en general que estamos estudiando.
El muestreo se va a definir como el proceso de selección de la muestra.
Las unidades de muestreo son las unidades sobre las que se van a aplicar los métodos de selección de la muestra, mientras que las unidades de análisis van a ser aquellas sobre las que se va a realizar el propio estudio.
Cómo ejemplo, sí hacemos un estudio sobre la presencia del bullying escolar, la unidad de muestreo serán las escuelas, pero la unidad de análisis sobre la que se va a realizar el estudio y vamos a obtener información serán los alumnos de estas escuelas.
2.1. Tipos de muestreo
Los tipos de muestreo son las técnicas que van a ser utilizada por los investigadores con el fin de seleccionar la muestra.
Cómo clasificación más general vamos a diferenciar dos tipos de muestreo:
- Muestreo probabilístico: es aquel en el que todas las unidades de la población van a tener una probabilidad de ser elegidas, dicha probabilidad podrá ser calculado de antemano.
- Muestreo no probabilístico: es aquel en el que las unidades que componen la población tienen una probabilidad diferente de ser elegidas, esto es así porque no sólo influye el azar, sino también otras condiciones distintas. Por tanto, ni se puede calcular la probabilidad de elección de cada unidad, ni todos los elementos tienen alguna posibilidad de ser elegidos, esto desemboca en una dudosa representatividad.
Muestreo probabilístico
- Muestreo
aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple consiste en seleccionar al azar un número n (tamaño muestral) de elementos de una población. Es el método más sencillo pero sin embargo el menos
utilizado, ya que requiere contar a priori con un listado de todas las
unidades que componen la población accesible al estudio. Por todo ello, se utiliza
cuando la población es lo suficientemente pequeña.
En cierto modo, dado que solo interviene el azar, es el método que da lugar a muestras más representativas.
Sin embargo, sus desventajas disminuyen su uso:
A) La primera de ellas, como acabamos de decir, es el hecho de necesitar un listado
enumerado de todas las unidades de población accesible.
B) Por otro lado, los sujetos pueden estar muy
dispersos, por lo que contactar con cada uno de ellos puede causar pérdidas económicas y de tiempo.
C) Los grupos más pequeños de población pueden no estar reflejados en la muestra si esta es pequeña.
Como ejemplo aclaratorio, queremos realizar un muestreo aleatorio simple para seleccionar
la muestra para un estudio que pretende conocer el nivel de burnout en enfermeros
de un hospital.
En primer lugar, necesitamos un listado de todos los
enfermeros que trabajan en el hospital y los numeramos (N = 400).
El programa informático nos
proporcionará los sujetos que necesitemos en función de
nuestro tamaño
muestral n (n = 100). En concreto, proporciona 100 números
aleatorios entre N, y seleccionamos a estos enfermeros propuestos por el programa.
- Muestreo
aleatorio sistemático
Este muestreo consiste en seleccionar
individuos según una regla o proceso periódico.
Para llevarlo a cabo seguimos una serie de pasos:
- Calculamos la conocida como constante de muestreo
(K = N/n = población candidata/ muestra).
- Vamos a elegir un número al azar entre 1 y K, y esa será
la primera unidad (r) de la muestra.
- Sumamos la constante K al número r hasta conseguir el tamaño muestral, siendo el primer
individuo quien ocupe la posición r, el segundo (r+K),
el tercero (r+2K), el cuarto (r+3K)... y así sucesivamente.
Para poner un ejemplo, Imaginemos que queremos estudiar el grado de satisfacción de
las mujeres que acuden a las urgencias del ámbito ginecológico de
un determinado hospital y vamos a seleccionar la muestra utilizando este método. Para ello, primero vamos a calcular K, siendo N
el número de
mujeres atendidas en las urgencias ginecológicas
durante el año
pasado (N = 400), y n el número de mujeres que se quieren selecciona (n = 100). K = N/n = 400/100 = 4.
Sabemos que r debe ser un número
entre 1 y 4 (K), y elegimos r = 3.
De esta forma, el primer individuo de la
muestra será el
que haga el número r=3 de
orden de asistencia al servicio , el siguiente el que haga el número de
orden 7 (r + K = 3+4), el tercero el que haga el número 11
(r + 2K = 3 + [2x4]), y así sucesivamente calculando la posición como vimos antes.
La
ventaja de este tipo de muestreo es que no necesitamos tener antes la lista
de toda la población seleccionable,
sino que se pueden seleccionar los individuos una vez se hayan calculado las listas.
- Muestreo estratificado
Se lleva a cabo cuando la característica
objeto de estudio no se distribuye de manera homogénea en la población, y por tanto puede afectar al estudio y sus resultados, pero existen grupos o subgrupos donde se
si presenta de manera homogénea. Estos grupos tienen alguna característica en
común pero son mutuamente excluyentes.
Como ventaja podemos decir que sabemos como se comporta esa variable o característica con exactitud en cada subgrupo.
Como desventaja decir que se necesita
mas información y un listado de cada individuo de la población.
Como ejemplo, pensemos que queremos hacer un estudio sobre el nivel de Bournaut en el equipo enfermero de un hospital, pero a su vez queremos conocer ese nivel en enfermeros y enfermeras.
Para ello separamos el equipo enfermero en hombres y mujeres, y mediante la utilización de
una tabla de números
aleatorios, tomamos la muestra.
- Muestreo en conglomerados
El muestreo en conglomerados es
un procedimiento que utiliza la existencia de grupos o conglomerados de la
población que representen correctamente a toda la población en relación a
la característica o variable que queremos estudiar. Es decir, estos grupos van a contener toda la variabilidad de la población. Si esto sucede, podemos
seleccionar únicamente algunos de estos grupos o conglomerados para conocer la
información del total de la población.
En primer lugar toca definir los conglomerados, el criterio más utilizado es el geográfico, si queremos estudiar la obesidad, dividimos la población (imaginemos que de un país) en provincias, y seleccionamos alguna de ellas. Si tenemos la seguridad que que los datos no van a variar entre unas y otras, solo cogemos una.
Una vez tenemos los conglomerados estipulados, elegimos los que vamos a estudiar mediante cualquiera de los dos muestreos aleatorios. Una vez elegidos, podemos estudiarlos, o volver a hacer un muestreo para seleccionar los participantes dentro del conglomerado.
Como ventaja, establecer conglomerados puede ahorrar tiempo y dinero, por ejemplo si utilizamos el criterio geográfico nos ahorramos viajar a otras provincias lejanas, pues seleccionamos las cercanas. Ademas con el internet es aún más sencillo.
Como desventajas podemos encontrarnos que los conglomerados no sean tan homogéneos como pensemos, o que no sean totalmente representativos.
- Muestreo no probabilístico
- Muestreo consecutivo
El muestreo consecutivo es el más utilizado. Si lo hacemos de manera correcta la representativilidad de la muestra se puede asemejar a la de un muestreo no probabilístico.
Para llevar a cabo este muestreo, se reclutaran a todos los individuos de una
población que sean accesibles y que
cumplan con los criterios de inclusión durante un periodo de reclutamiento estipulado.
No obstante también tiene sus desventajas, por un lado es posible que no se haga de forma
enteramente consecutiva sino que haya interrupciones. Por otro, es posible que el periodo de reclutamiento sea demasiado corto o que haya
fluctuaciones.
Un ejemplo sería el estudio de las horas de sueño diarias de los niños recién nacidos, podríamos realizar un muestreo consecutivo tomando a todos los recién nacidos que acudan a un centro de salud determinado durante un año.
- Muestreo de conveniencia
Para utilizar este muestreo, se recluta a los individuos que sean
mas accesibles para el equipo investigador
o que se presenten voluntariamente al estudio.
Se
usa con gran frecuencia ya que es muy fácil y poco costoso.
Su principal desventaja es la falta de solidez que tienen los resultados, es posible que no sean representativos o que no sean homogéneos.
Un ejemplo de este tipo de muestreo sería que un investigador preguntase por la calle a aquellos que accediesen su opinión sobre el trato recibido por el personal sanitario.
- Muestreo a criterio o intencional
Para este muestreo es el propio investigador el que selecciona a los individuos que el intuye como más adecuados, se usa cuando se quiere contar con
una muestra de expertos o para estudios
cualitativos.
Su principal desventaja es que puede no contar con un método externo y objetivo para valorar la
idoneidad de los sujetos seleccionados.
- Muestreo bola de nieve
Durante el muestreo, el investigador elige a un
participante que cumpla los criterios de inclusión para el estudio a realizar, y le pide a este sujeto, que identifique a otros individuos con sus mismas características para
invitarles a participar y así sucesivamente hasta que se tenga recogida la
muestra necesaria.
Es muy utilizada para estudios cualitativos, y nos permite a la población de difícil acceso o difíciles de identificar (como poblaciones marginales...).
Sin
embargo, es posible que la muestra sea restringida debido a la reducida red
de contactos que se haya establecido, lo que supone su principal desventaja. Además la calidad de
los nuevos participantes puede estar condicionada por el hecho de que los sujetos
que invitaron confiaran en el investigador y realmente desearan participar.
Un claro ejemplo puede ser un estudio sobre la carga de trabajo de los cuidadores de personas dependientes, y se le pide a un cuidador que traiga al estudio a otros cuidadores con los que tenga contacto.
- Muestreo teórico
Para llevar a cabo un buen muestreo teórico, la selección de los participantes se debe hacer de forma gradual
ya sea porque el propósito del estudio es la generación de una teoría o porque la
integración de la muestra se va decidiendo sobre la marcha con el objetivo de que
los datos recogidos permitan capturar la máxima variación posible.
En definitiva, en el muestreo teórico, los participantes deben cubrir todas la características,
perfiles o patrones que influyan en los significados del fenómeno
estudiado, y que se hayan identificado a partir de la biografía, la información
obtenida a partir de los informantes o de la experiencia del propio investigador en el
tema de estudio.
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