MUESTREO CONCEPTOS GENERALES

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1 MUESTREO CONCEPTOS GENERALES Resumen del libro Muestreo para la investigación en Ciencias de la Salud Luis Carlos Silva Ayçaguer (páginas de la 1 a la 14) Cuando se decide cuantificar sólo una parte de las unidades de una población y a partir de esta información estimar sus parámetros, entonces decimos que se ha planteado un problema de muestreo. El muestreo es una herramienta de la investigación científica, su función básica es determinar qué parte de la realidad en estudio (población o universo) debe de examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre el TODO de la que procede. Error de muestreo: Un proceso inductivo (que va de lo particular a lo general) se asocia inevitablemente a la posibilidad de cometer errores y este es mayor en la medida que la parte observada sea más pequeña, y sobre todo, cuando dicha parte no refleja o representa la realidad sobre la que recaen las conclusiones de la inferencia. El error que se comete debido al hecho de que se sacan conclusiones sobre cierta realidad, a partir de la observación de sólo una parte de ella, se denomina error de muestreo.

2 Obtener una buena muestra significa, obtener una versión simplificada de la población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos (una población en miniatura) cuyo propósito es ahorrar recursos. Muestra probabilística: Los procedimientos probabilísticas mitigan la carga subjetiva que podría influir en la elección de las unidades que se van a estudiar, y sobre todo, permite medir el grado de precisión con que se realizan las estimación de los parámetros poblacionales. Ahora bien, el azar no necesariamente inyecta representatividad a cada muestra específica que se obtenga por su conducto, sino lo que realmente asegura es la imparcialidad en la conducta del investigador.

3 Se considera que el método de selección de la muestra tiene un carácter estadísticamente riguroso cuando su diseño cumplen las siguientes condiciones: A cada elemento de la población, se le otorgue una probabilidad conocida de integrar la muestra. Y por supuesto, esta probabilidad no sea nula. La confianza que pueda depositarse en una muestra depende virtualmente de la que merezca el procedimiento que la produjo. En rigor, la tarea del muestrista va mas allá: además de determinar el método de selección y, por lo tanto, su tamaño, debe de establecer los procedimientos que habrán de aplicarse a los resultados para sacar conclusiones validas. Por lo que se hace necesario realizar las siguientes tareas: i. Delimitar el número de unidades o elementos que se han de seleccionar. ii. iii. iv. Establecer la forma en que se efectuara la selección. Determinar el modo en que se procesaran los datos para realizar la estimación. Dar el procedimiento de cálculo del error que se comete en el proceso de estimación; es decir, establecer la forma de cuantificar la distancia máxima estimada entre la estimación efectuada y el parámetro desconocido.

4 Unidades de análisis, unidades de muestreo y marco muestral: Es necesario hacer la distinción entre la población que se desea estudiar, llama población objeto, y la población estudiada, la población muestreada. Naturalmente, se desea que ambas coincidan, pero ello no es siempre posible. Antes de seleccionar la muestra, la población se divide en unidades de muestreo las cuales deben de cubrir por entero a la población sin interceptarse; en otras palabras, todo miembro de la población objeto o unidad de análisis pertenece a una y sólo una unidad de muestreo. Una unidad de muestreo puede contener un conjunto de unidades de análisis, incluso, un conjunto de unidades de muestreo correspondientes a una etapa posterior. La lista de las unidades de muestreo, recibe el nombre de marco muestral. Muestreo representativa : Las nociones de muestra representativa y de muestra probabilística suelen identificarse erróneamente como una y la misma. Como consecuencia de tal confusión puede ocurrir que, al admitir que la muestra no fue seleccionada por vía del azar, el investigador sienta que su estudio carece del rigor científico necesario. La noción de representatividad sólo tiene un alcance intuitivo. En efecto, no existe una definición formal que permita establecer el grado de representatividad de una muestra o declarar si ella es o no representativa de la población de la que se obtuvo. La noción que mejor sintetiza la idea de representatividad es la siguiente: lo que debe procurarse es que la muestra exhiba internamente el mismo grado de diversidad que la población

5 Muestras no probabilísticas: Cuando las muestras, habiendo sido planificadas probabílisticamente, pierden ese carácter en la fase del terreno. En este caso puede introducirse un fuerte sesgo que descalifique los resultados. Situaciones que se presentan cuando se pretende detectar diferencias, asociaciones, etcétera. En estos casos, el énfasis debe ponerse en la comparatividad de los grupos, más que en la representatividad que unos y otros exhiban en relación con las respetivas poblaciones. Cuando no se tiene acceso a una población de la cual extraer la muestra, sino que se trabaja con los datos que se han podido obtener y el proceso se invierte en cierto sentido: las inferencias recaen sobre aquella población de la que se supone que la muestra es representativa. Tipos de muestreo no probabilístico: Suponiendo que se tiene una población bien definida de la que se va a obtener una muestra, pueden mencionarse tres formas básicas de selección no probabilística: a) Muestreo semiprobabilístico: Es un procedimiento de tal manera que el carácter probabilístico se mantiene sólo hasta un punto del proceso de selección. b) Muestreo por cuotas: La muestra debe de estar dispersa por toda la población y ha de contener la misma proporción de objetos o individuos con ciertas características que en la población entera se han detectado o seleccionado. c) Selección según criterio de autoridad: La muestra es determinada mediante el criterio razonado de autoridades en la materia que se estudia. En la aplicación de este método, el investigador sopesa cuidadosamente los elementos de la población (de los cuales debe de tener suficiente información) para elegir aquellos que ha su

6 (de los cuales debe de tener suficiente información) para elegir aquellos que ha su juicio pueden conformar el modelo de la realidad en estudio dados los objetivos del trabajo a desarrollar.

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