VIII. SELECCIÓN DE UNA MUESTRA

Antes de comprender  el proceso para extraer una muestra, o realizar un muestreo estadístico, es importante considerar la conceptualización. Aquí presentamos tres conceptos según el autor o investigador. Según,  Murria R. Spiegel (1991), “Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla".

Por su parte, Levin & Rubin (1996) "Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de todos".  Y por ultimo esta el concepto de Cadenas (1974), quien considera  que: "Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia".

Entonces, considerando que la muestra es parte de una población, esta tendrá las mismas características de la población donde se tomo. Así lo expresan  Murray (1961) y Ogaña (2003) “la muestra es un subconjunto fielmente representativo de la población”.

Al proceso de selección de muestras se le denomina muestreo. Hay diferentes tipos de muestreo. Y del tipo de muestra que se seleccione dependerá la calidad y cuán representativo se quiera sea el estudio de la población. Le muestreo puede ser probabilístico o no probabilístico.

Una de las clasificaciones de la muestra o muestreo probabilístico, es al azar, y este a su vez puede ser de la siguiente forma:

(            a)  Aleatoria – es una muestra seleccionada al azar, y todo elemento de la población tiene igual oportunidad de ser incluido.

(      b)  Estratificada – la población se subdivide en estratos o subgrupos según las características o las variables características que se pretenden investigar. Cada estrato debe corresponder proporcionalmente a la población.

(            c)     Sistemática - cuando se establece un patrón o criterio al seleccionar la muestra. Por  Ejemplo: cuando  se entrevista una familia por cada diez existentes.

Por otra parte las técnicas de muestreo no probabilístico son las siguientes:

(        a)  Accidental: es el muestreo menos riguroso de todos, se toman simplemente los primeros casos que se tiene a mano. Es por casualidad.

(          b)  Intencional: se usa cuando las unidades de análisis y/o información son informantes clave (conoce algo, vio algo, etc.) o bien cuando se recurre a casos "típicos" en una determinada problemática.

(    c)  Por cuotas: implica una mayor representatividad (dentro de las técnicas no probabilísticas), especialmente al trabajar con universos heterogéneos, pues garantiza la presencia de elementos de los distintos estratos o subgrupos que componen el universo. Las cuotas pueden ser proporcionales (respetando su peso dentro del universo) o no proporcionales (por ejemplo mediante cuotas fijas).

(          d)        Bola de nieve: un contacto deriva a otro contacto, y así sucesivamente. Es decir, que el encuestado deriva al encuestador a otros posibles casos. Se utiliza frecuentemente cuando los casos resultan muy difíciles de contactar.