Etapas en la selección de la muestra. Principales tipos de muestras: probabilísticas y no probabilísticas

Transcripción

1 NOCIONES DE MUESTREO Principales definiciones Etapas en la selección de la muestra Principales tipos de muestras: probabilísticas y no probabilísticas

2 ALGUNAS PREMISAS GENERALES CUALQUIER INVESTIGACIÓN EMPÍRICA VERSARÁ SOBRE SISTEMAS REALES SITUADOS EN EL ESPACIO Y EN EL TIEMPO EL PRINCIPAL CRITERIO ORGANIZADOR ES LA PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN: QUÉ QUIERO INVESTIGAR. ES EL EJE QUE DEBE DIALOGAR CON TODAS LAS OPERACIONES DE RECORTE. FUNCIÓN BÁSICA: ES DETERMINAR QUÉ PARTE DE LA REALIDAD EN ESTUDIO (POBLACIÓN O UNIVERSO) DEBE EXAMINARSE CON LA FINALIDAD DE HACER INFERENCIAS SOBRE DICHA POBLACIÓN. LA SELECCIÓN DE LA MUESTRA ES UNO DE LOS PRIMEROS PASOS METODOLÓGICOS EN EL PROCESO DE CONSTRUCCIÓN DEL OBJETO DE ESTUDIO.

3 MUESTREO: Conjunto de operaciones encaminadas a determinar una muestra, su tamaño y demás características necesarias para identificar los elementos que la forman.

4 MUESTRA Un segmento o parte de una población seleccionada con el propósito de conocer algunos aspectos o características de esa población, de allí que podamos decir que la muestra es representativa de la población.

5 Universo o población: conjunto de UUAA definidas por presentar valores constantes en un conjunto de variables. Conjunto de individuos/objetos/ organizaciones de los que se quiere obtener una información. No necesariamente remite a personas pueden ser: matriculados del colegio de trabajadores sociales; organizaciones de desocupados; documentos; avisos publicitarios publicados en x diario durante x tiempo, etc. Elementos: conforman el universo o población. Parámetros poblacionales: valores verdaderos del U o P. Terminología Muestra: subconjunto de elementos del Universo o población seleccionados para averiguar algo del U o P. Marco muestral: listado de unidades o elementos de muestreo. Ejemplos: listado de matriculados, listado de organizaciones de desocupados, etc. Unidades de muestreo: número de elementos de la población que se van a estudiar. Un miembro de la población pertenecerá a una y sólo una unidad de muestreo. Valores muestrales o estimadores (de los parámetros)

6 ETAPAS EN LA SELECCIÓN DE LA MUESTRA 1. DEFINICIÓN DE LA POBLACIÓN o UNIVERSO: EN TÉRMINOS DE CONTENIDO, UNIDADES, EXTENSIÓN Y TIEMPO. 2. IDENTIFICAR EL MARCO MUESTRAL: NORMALMENTE ES IMPOSIBLE CONFECCIONAR UNA LISTA QUE NO EXCLUYA A ALGUNOS MIEMBROS DE LA POBLACIÓN. 3. DETERMINAR EL TAMAÑO DE LA MUESTRA TENIENDO EN CUENTA: NATURALEZA DE LA INVESTIGACIÓN; NÚMERO DE VARIABLES; NATURALEZA DEL ANÁLISIS; TAMAÑOS DE MUESTRA UTILIZADOS EN ESTUDIOS SIMILARES.

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8 4. SELECCIÓN MATERIAL DE LA MUESTRA: ELEGIR LOS COMPONENTES DE LA MUESTRA Y LOCALIZAR MATERIALMENTE LA MUESTRA, ES DECIR, LOCALIZACIÓN FÍSICA DE LAS UNIDADES. 5. DECIDIR EL TRATO QUE SE HA DE DAR A LA FALTA DE RESPUESTAS: SE NIEGA A RESPONDER, NO SE LOCALIZA, NO SABE CONTESTAR O NO ES ACCESIBLE. PARA REDUCIR ESTE RIESGO DE NO RESPUESTA HAY VARIOS PROCEDIMIENTOS: MEJORAR EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN PARA REDUCIR LAS NEGATIVAS. REPETIR LOS INTENTOS. ESTIMAR LOS EFECTOS DE LA FALTA DE RESPUESTA EN LO QUE RESPECTA A LA CALIDAD DE LA INFORMACIÓN.

9 Las muestras aleatorias nos permiten realizar inferencias estadísticas válidas, estimaciones de los valores de la población. Las muestras no aleatorias también se pueden extraer para que sean representativas del todo, aunque los valores calculados no puedan asumirse como estimaciones estadísticamente válidas de la población.

10 PROBABILISTICAS AL AZAR SIMPLE TIPO DE MUESTRAS SISTEMÁTICA ESTRATIFICADA CONGLOMERADOS /ETAPAS MÚLTIPLES NO PROBABILISTICAS POR CUOTAS MUESTREO TEÓRICO CASUAL O ACCIDENTAL BOLA DE NIEVE

11 MUESTRAS PROBABILÍSTICAS o Las muestras se seleccionan al azar, no se seleccionan por los investigadores. o Cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido. o Los resultados se pueden generalizar. o Es el único método que puede evaluar la representatividad de la muestra. o Es más caro que el muestreo no probabilístico. o Es, en general, más lento y complicado que el muestreo no probabilístico. o Se puede conocer el error muestral, el nivel de confianza y el nivel de precisión de las estimaciones.

12 PROBABILIDAD Es el grado de confianza o creencia que un individuo (o varios) asigna a la ocurrencia de un evento basándose en la evidencia que se dispone. Es un valor entre 0 y 1, o en el caso de una cara o seca en el lanzamiento de una moneda dará 0,5 (1/2). Se basan en el principio de equiprobabilidad: todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de la muestra. Una muestra probabilística es la que se apoya en la teoría de las probabilidades (o el arte de cuantificar la incertidumbre). Su empleo, por lo tanto, origina cierto grado de riesgo y obliga a convivir con el error muestral (por no estudiar el total de la población).

13 AL AZAR SIMPLE Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de resultar seleccionados. Requisito: disponer de un listado de todos los elementos de la población. Asignar a cada unidad de análisis de la población un número y realizar un sorteo (por ejemplo con un bolillero) para seleccionar la n cantidad de unidades de compondrán la muestra. Otro modo de realizar esta selección es mediante el uso de números aleatorios.

14 SISTEMÁTICA 1. En primer lugar se selecciona el coeficiente de elevación (tamaño población/tamaño muestra) dando lugar al intervalo k. Por ejemplo: k = N / n = 1000 / 100 = 10 (intervalo k) 2. A continuación se elige al azar un número inferior al coeficiente de elevación: este número es r (= a arranque aleatorio). 3. La primera unidad muestral es el número elegido, la segunda unidad muestral se determina agregando a ese primer número el coeficiente de elevación y así sucesivamente hasta completar el tamaño de la muestra.

15 Por ejemplo: entre 1 y 10 surge por azar el 2 (arranque aleatorio). Entonces se elige la segunda unidad de cada uno de los grupos = 2; 12; 22; 32;...) Es preciso un listado de los elementos, que normalmente sigue algún criterio coincidente o no con el interés objeto de investigación: orden alfabético, domicilio, momento o tiempo en que se produce un hecho, indicadores de tamaño, otros indicadores. Este muestreo es sencillo, fácil de ejecutar y menos caros que otros muestreos aleatorios, sólo se efectúa una selección al azar al principio y a partir de ahí el proceso es automático. Este muestreo asegura un reparto de los componentes de la muestra contribuyendo a evitar que esté compuesta únicamente por valores extremos.

16 CLASE SOCIAL Y RENDIMIENTO ESCOLAR ENTRE ESTUDIANTES DE LA UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES. En 1960 se relevó el primer censo universitario de la UBA; La muestra fue seleccionada desde esta matriz de datos en la cual la unidad de análisis era cada estudiante registrado según la fecha de inscripción en cada facultad. Se construyó una muestra sistemática de un tercio de los casos; es decir, a partir de un número elegido al azar se tomó una de cada tres. Decidimos extraer una muestra sistemática sobre el padrón vigente de inscriptos según el año de ingreso tomando separadamente cada facultad.

17 ESTRATIFICADA Implica la división de la población en estratos o grupos: externamente heterogéneos e internamente homogéneos. La selección de muestras independientes en cada uno de esos estratos. Se puede estratificar por ejemplo según profesión, estado civil, sexo, etc. Asegurar que todos los estratos estén representados en la muestra. Ventajas: se incrementa la precisión sin aumentar el costo reflejan de manera más precisa las características de la población de la cual fueron elegidas

18 EJEMPLO : INVESTIGACION MUJERES EN PRISION El objetivo general: investigar las condiciones de detención de las mujeres privadas de libertad en las cárceles federales del país, analizando en especial las situaciones y prácticas violatorias de sus derechos humanos. Los objetivos específicos: Indagar:a) las características sociodemográficas y las condiciones de ingreso al penal de las mujeres detenidas; b) sus condiciones generales de detención en relación con salubridad, alimentación y atención de la salud, actividades de formación y trabajo

19 c) las dinámicas de violencia institucional durante la detención y las posibilidades de denuncia; d) sus vínculos con el exterior, y el impacto de la detención en la relación materno-filial. Asimismo, se pretendió conocer las características de la vida en el penal de dos subpoblaciones específicas: por un lado, develar las particularidades del encarcelamiento de las mujeres que viven con sus hijos/as en el penal y las embarazadas, y por el otro, vislumbrar los rasgos distintivos del encierro de las extranjeras.

20 UNIDADES PENITENCIARIAS Unidad Nº 3, Instituto Correccional de Mujeres (Ezeiza) Módulo V del Complejo Penitenciario Federal I (Ezeiza) Unidad Nº 31, Centro Federal de Detención de Mujeres Nuestra Señora del Rosario de San Nicolás (Ezeiza) Unidad Nº 13, Instituto Correccional de Mujeres Nuestra Señora del Carmen (La Pampa) Unidad Nº 22, Cárcel Federal de Jujuy (Jujuy) Unidad Nº 27, Unidad Psiquiátrica Moyano (Ciudad de Buenos Aires)

21 En función de estos lineamientos y limitaciones, se realizó un muestreo aleatorio estratificado entre las mujeres privadas de libertad en cada una de las unidades penitenciarias. CRITERIOS PARA LA CONSTRUCCIÓN DE LA MUESTRA Para determinar la cantidad de casos que conformarían la muestra se consideraron: los criterios estadísticos básicos para posibilitar el procesamiento cuantitativo de los datos y la disponibilidad de personal para la realización de las encuestas y los recursos económicos de las cuatro organizaciones para la realización del campo.

22 Luego se seleccionaron las unidades penitenciarias donde se realizarían las encuestas, se sortearon las entrevistadas, se siguieron parámetros estadísticos y los intereses de esta investigación. Por otra parte, se realizó una sobrerrepresentación de la población de mujeres embarazadas en prisión y de las madres cuyos hijos se encontraban en el penal para garantizar un nivel mínimo que permitiera realizar un análisis de estas subpoblaciones (ya que en la población general este grupo representa el 8,2%).

23 CONGLOMERADOS y en ETAPAS MÚLTIPLES Cuando el universo de la investigación resulta geográficamente extenso, es conveniente concentrar la tarea en el espacio. Dividida toda la población en conglomerados, se selecciona al azar un cierto número de éstos dentro de los cuales se entrevistará a todas las unidades de análisis. A menudo se integra en diseños de muestra en etapas múltiples, esto es, muestras que suponen la definición de unidades de muestreo en diferentes niveles. Se refiere al proceso de seleccionar una muestra en dos o más etapas sucesivas. Esto implica la existencia de diferentes tipos de unidades muestrales asociadas a cada etapa y a una organización jerárquica de las mismas.

24 En este procedimiento se forman conglomerados (grupos individualmente representativos de la población), de modo que exista una variación considerable dentro de cada grupo, pero que los grupos sean esencialmente similares entre sí. Ejemplo: si se quiere medir la tasa de desempleo en la población de la ciudad de Bs.As., se podría estratificar la ciudad en zonas y dentro de cada zona seleccionar al azar un cierto número de manzanas. Luego de cada manzana seleccionada, se seleccionan al azar unidades domésticas. Y en cada unidad doméstica, las personas a encuestar.

25 Una forma común de este muestreo es el muestreo por área, en el que los agrupamientos consisten en áreas geográficas, como países, zonas de casas o calles. El muestreo por conglomerados se clasifica como técnica de muestreo probabilístico porque o bien la selección de conglomerados es aleatoria, o bien la selección de elementos dentro de cada conglomerado es aleatoria. El conglomerado ideal debería ser tan heterogéneo como la propia población. Este muestreo puede resultar problemático si las características y actitudes de los elementos del conglomerado son demasiado similares.

26 Ejemplo: EL PERFIL DE LOS ESTUDIANTES INGRESANTES A LA UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES Dar cuenta de un perfil de los estudiantes en los planos: culturales, socioeconómicos, de expectativas, de la calidad en su formación educativa, de la estructura familiar, del nivel de escolaridad de los familiares, inserción laboral, la utilización del tiempo libre, la caracterización de sus grupos primarios y secundarios de pertenencia, su grado de confiabilidad con las diferentes instituciones de la sociedad civil y del Estado, los medios masivos de comunicación, la sexualidad, religiosidad, usos y costumbres, sus diversos grados de compromiso en materia social, política general - como específicamente estudiantil-, y demás instituciones formalizadas.

27 Muestra probabilística por conglomerados, estratificada por las variables de control: sedes, Carreras y horarios, para permitir una cobertura lo más integral del universo de los ingresantes. Universo: ingresantes Tamaño de la muestra: estudiantes, recién ingresados a las aulas del Ciclo Básico Común. Encuesta autoadministrada: completada en las respectivas Comisiones de Trabajos Prácticos de las distintas sedes del CBC.

28 MUESTRAS NO PROBABILISTICAS o La selección de la muestra no es aleatoria, sino que se basa, en parte, en el juicio del entrevistador o de responsable de la investigación. o No se basa en ninguna teoría de la probabilidad y, por lo tanto, no es posible calcular la precisión o acotar el error cometido. o No es posible calcular estos errores ni la confianza de las estimaciones que, además, no siempre se reducen aumentando el tamaño de la muestra. o En el muestreo no probabilístico los costes y la dificultad del diseño son más reducidos (al no ser necesario disponer de un marco). Este muestreo puede dar buenos resultados, pero también apareja el riesgo de proporcionar una información errónea.

29 POR CUOTAS Tiene por objetivo asegurar que los diversos subgrupos de una población estén representados en la muestra respecto de las características pertinentes de la muestra y con la proporción exacta que el investigador desee. Se asienta sobre el conocimiento de los estratos de la población. Semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene su aleatoriedad. Se fijan cuotas según determinadas características o variables.

30 La selección accidental de sujetos puede producir sesgo. La velocidad de recopilación de datos, los menores costos y la comodidad son sus principales ventajas frente al muestreo de probabilidad. Puede resultar apropiado cuando el investigador sabe que es más probable que un cierto grupo demográfico rehúse colaborar con una encuesta. Inconvenientes: muestras sesgadas, por elecciones del encuestador.

31 EJEMPLO: PRÁCTICAS SEXUALES EN USUARIOS DE DROGAS Y RIESGO DE TRANSMISIÓN DEL VIH/SIDA Caracterizar la situación de personas usuarias de drogas de consumo no ocasional de cuatro ciudades argentinas Rosario, Mendoza, Neuquén y el conurbano bonaerense, en torno a conocimientos, creencias, valoraciones y prácticas en relación con el VIH/sida y la sexualidad.

32 Muestreo intencional según cuotas de sexo, edad y nivel de instrucción. La muestra quedó constituida por 355 personas de entre 12 y 59 años a quienes se les aplicó un cuestionario estructurado. Se trata de un estudio en el que se utilizaron dos modalidades de abordaje de los usuarios de drogas (UD): uno cuantitativo, mediante la aplicación de un cuestionario; y otro, cualitativo, que complementa al primero profundizando aspectos y dimensiones que no son captables por medio de indicadores cuantificables y que permite obtener un panorama más integral de la situación de las personas UD.

33 EL MUESTREO TEÓRICO Los individuos que serán entrevistados, o los hechos a observar, son considerados como aquellos que, en forma suficiente, pueden contribuir al desarrollo de la teoría para la cual se realiza el trabajo en terreno. En las investigaciones que utilizan metodologías cualitativas interesa la representatividad de los casos seleccionados. Deben justificar que aquellos que forman parte de su estudio son instancias válidas (casos típicos, propios) de la población de la cual forman parte.

34 Ejemplo: CONDUCTAS DE CUIDADO DE LA SALUD SEXUAL Y REPRODUCTIVA EN VARONES ADULTOS: UNA CUESTIÓN DE CARRERAS Dar cuenta de las carreras sexuales y reproductivas de varones residentes en el Área Metropolitana de Buenos Aires pertenecientes a dos estratos socioeconómicos (bajo y medioalto) que se encuentran en dos momentos diferentes de su ciclo reproductivo. Comprender las conductas y actitudes de estos varones en relación con el uso de métodos anticonceptivos a la luz de sus carreras sexuales y reproductivas

35 La estrategia metodológica de la investigación fue cualitativa, desarrollándose en dos etapas, a las que correspondieron dos técnicas de recolección de datos: en la primera etapa se realizaron grupos focales, en tanto que en la segunda se recurrió a la técnica de entrevista en profundidad. El universo de estudio de la investigación en cuestión quedó conformado por los varones residentes en el Área Metropolitana de Buenos Aires comprendidos entre los 25 y 35 años y entre los 45 a 55 años, pertenecientes a dos estratos socioeconómicos: bajo y medio-alto.

36 Dada la naturaleza de la aproximación teórico-metodológica de la investigación, se trabajó con una muestra intencional de treinta y ocho hombres con las características del universo mencionado más arriba. El tamaño final de la muestra quedó determinado por la saturación teórica (Glaser y Strauss, 1967) de las principales categorías consideradas.

37 CASUAL O ACCIDENTAL El investigador selecciona intencionalmente los individuos de la población, hasta que se alcanza un cierto tamaño de la muestra. Por ejemplo se incluirán en la muestra las primeras 50 personas que pasen por una esquina. Si el universo es la población de una ciudad, es claro que no es un muestra representativa.

38 BOLA DE NIEVE Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros y estos a otros, hasta conseguir una muestra suficiente. Los primeros elegidos como encuestados (probablemente a juicio del investigador) proponen y ayudan a la selección de los restantes de la muestra. Esta técnica se utiliza para localizar por referencias a miembros de poblaciones peculiares. Ventajas: los reducidos tamaños de muestra y los costes. Sesgo porque la persona sugerida por otro miembro de la muestra tiene una probabilidad mayor de ser similar a la primera.

39 Ejemplo: ELECCIÓN DE ESCUELAS ENTRE NIÑOS CON DIFICULTADES AUDITIVAS La investigación de Najmias (2012) se propone indagar cómo deciden los padres a qué escuela enviar a niños con dificultades auditivas en el ámbito del AMBA. Se trata de una población de dimensiones pequeñas y de difícil acceso. No existe un censo individualizado de personas, especificando sus edades, categorizadas como sordas o hipo-acústicas.

40 Su asistencia escolar está dispersa en una multiplicidad de establecimientos diseminados en el área geográfica bajo estudio. Los padres son reticentes a dar entrevistas y prácticamente no se puede contar con el apoyo de directivos escolares o especialistas de la salud. La estrategia que se utilizó fue la denominada bola de nieve, o de contactos y referencias de conocidos. Esta decisión es acertada ya que, no tuvo otra opción, su propósito no era estimar valores del universo ni generalizar acerca de la demanda de educación sino reconstruir el difícil proceso de decidir a qué escuela enviarlos y lograr que fueran aceptados.