Características y tipos de muestreo en investigación: fuentes, errores y técnicas

Características de las fuentes de información

Características de las fuentes de información

• Estudia fenómenos no observables directamente, tales como los pensamientos, las creencias, las opiniones o las motivaciones.
• Utiliza muestras reducidas del universo, que no son representativas desde un punto de vista estadístico, por lo que los resultados obtenidos no son extrapolables al total de la población.
• En una investigación cuantitativa, el investigador recoge datos para comprobar una hipótesis, mientras que en una investigación cualitativa lo que trata de hacer es desarrollar conceptos a partir de los datos obtenidos.
• Se trata de una investigación flexible, que permite al investigador recoger cualquier opinión o comentario si lo considera interesante, aunque no estuviera previsto.
• La información se obtiene mediante técnicas no estructuradas.
• Los sujetos objeto de la investigación se consideran holísticamente, es decir, como un todo, teniendo en cuenta su contexto y las circunstancias que los rodean.
• Utiliza métodos de análisis psicológicos, que tratan de saber más allá de lo que la persona dice o de lo que dice que hace.
• Los resultados obtenidos no son cuantificables ni extrapolables, aunque sí explican los hechos con gran riqueza y profundidad.
• El análisis y la interpretación de los datos obtenidos es difícil y profundo; suele requerir la intervención de psicólogos expertos.

Conceptos clave

Muestra: es una parte de las unidades que forman la población.

Población: conjunto total de elementos objeto de interés para el investigador.

Elemento: es la persona o entidad de la cual se extraen datos o se solicita información.

Unidad muestral: son las unidades de la población objetivo disponibles para su selección en el proceso de delimitación de la muestra.

Marco muestral: se trata del listado o censo de unidades de la población disponible para llevar a cabo la selección de la muestra.

Error muestral: es el error que se comete por el hecho de estudiar una muestra y no toda la población.

Error no muestral: es ajeno al tamaño muestral.

Muestreo no probabilístico

Muestreo no probabilístico: La selección se realiza a partir de algún criterio o juicio subjetivo del investigador. Por consiguiente, se desconoce la probabilidad de que una determinada unidad muestral sea seleccionada.

Muestreo por conveniencia

Muestreo por conveniencia: La selección de elementos muestrales se hace a conveniencia del investigador o encuestador. Se eligen las personas de quienes se puede disponer con mayor comodidad o rapidez.

Muestreo por juicio

Muestreo por juicio: El experto en el tema objeto de estudio elige a los integrantes de la muestra. Se justifica este proceder en el hecho de que el conocimiento del sector por parte del experto asegura la inclusión de los elementos más representativos, que pudieran quedar fuera si la selección fuese aleatoria.

Muestreo por cuotas

Muestreo por cuotas: La selección de participantes en la muestra se realiza de forma subjetiva por el entrevistador, pero con la condición de que cumpla con unas cuotas preestablecidas en virtud de características sociodemográficas.

Muestreo por bola de nieve

Muestreo por bola de nieve: Los primeros elegidos como encuestados (posiblemente a juicio del investigador) proponen y ayudan a la selección de los restantes de la muestra en un proceso secuencial que también se llama muestreo por recomendación.

Muestreo probabilístico

Muestreo probabilístico: En el caso de muestreo probabilístico cada unidad muestral tiene una determinada probabilidad conocida de ser seleccionada. La selección se lleva a cabo de forma mecánica y objetiva, sin depender del juicio o criterio del investigador.

Muestreo aleatorio simple

Muestreo aleatorio simple: En el muestreo aleatorio simple, cada elemento de la población tiene una probabilidad de selección igual y conocida.

Muestreo sistemático

Muestreo sistemático: Para obtener una muestra usando el muestreo sistemático, se selecciona un punto de inicio aleatorio y luego se elige de manera sucesiva cada i-ésimo elemento del marco de muestreo.

Muestreo estratificado

Muestreo estratificado: Es un proceso de dos pasos en que la población se divide en subpoblaciones o estratos. Los estratos tienen que ser mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos, por lo que cada elemento de la población debe asignarse a un único estrato sin omitir ningún elemento de la población.

Muestreo por conglomerados

Muestreo por conglomerados: En el muestreo por conglomerados, la población meta primero se divide en subpoblaciones o conglomerados mutuamente excluyentes. Luego se selecciona una muestra aleatoria de conglomerados con base en una técnica de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple.