Conceptos Clave de Muestreo y Tipos de Datos en Investigación

Clases de Muestra y Métodos de Muestreo en Investigación

En algunas investigaciones es posible obtener datos de todos los sujetos que poseen las características que estamos estudiando. Sin embargo, en muchos casos, vamos a necesitar recoger información a partir de un grupo más o menos amplio de elementos. Al grupo sobre el que generalizaremos los resultados lo denominamos población, mientras que al conjunto de individuos que se extrae de esa población por algún procedimiento y del que recogemos datos lo llamamos muestra.

Tipos de Muestras

Podemos distinguir diferentes tipos de muestras según la fase del estudio:

• Muestra invitada: Compuesta por los sujetos de la población a los que se les pide participar en el estudio.
• Muestra participante: Son los sujetos que aceptan formar parte del estudio.
• Muestra real: Es la muestra que nos aporta los datos que utilizamos para realizar los análisis pertinentes.

Tipos de Muestreo

Existen diversos procedimientos para la selección de la muestra. Dependiendo de si los sujetos son seleccionados de manera aleatoria o no, distinguimos entre:

Muestreos Probabilísticos (al azar)

En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población tienen una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionados.

• Azar simple: Cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido.
• Aleatorio sistemático: Se elige un primer individuo al azar y el resto se selecciona a intervalos constantes.
• Aleatorio estratificado: La población se divide en subgrupos o estratos homogéneos y se realiza un muestreo aleatorio en cada estrato.
• Aleatorio por conglomerados: Para la selección de la muestra se eligen grupos completos (conglomerados), no individuos específicos.

Muestreo No Probabilístico

La selección de los sujetos no se basa en la probabilidad, sino en criterios del investigador o en la accesibilidad de los participantes.

• Muestreo deliberado: El investigador selecciona a los participantes según su juicio o un propósito específico.
• Muestreo casual: Se seleccionan los individuos que están más a mano o son de fácil acceso.
• Muestreo voluntario: Los participantes se ofrecen voluntariamente para formar parte del estudio.

Diferencias entre Datos Cualitativos y Cuantitativos

Cuando la clasificación de los objetos se basa en atributos o cualidades, hablamos de datos cualitativos. En cambio, cuando los datos se pueden contar y expresar en números y valores, se llaman datos cuantitativos.

Las principales diferencias son:

• Metodología: La investigación cualitativa es exploratoria, es decir, proporciona ideas y comprensión. Por otro lado, la investigación cuantitativa es de naturaleza concluyente y busca probar una hipótesis específica y examinar relaciones.
• Enfoque: El enfoque en los datos cualitativos es subjetivo y holístico, mientras que en los datos cuantitativos es objetivo y centrado.
• Análisis: En los datos cualitativos, el análisis no es estadístico. A diferencia de los datos cuantitativos, que utilizan el análisis estadístico.
• Recopilación de datos: En la investigación cualitativa, la recopilación de datos es no estructurada. Por el contrario, en la cuantitativa es estructurada.
• Profundidad vs. Ocurrencia: Los datos cualitativos determinan la profundidad de la comprensión, mientras que los datos cuantitativos miden el nivel de ocurrencia.
• Pregunta clave: La información cuantitativa responde a "¿cuántos?", mientras que los datos cualitativos preguntan el "¿por qué?".
• Tamaño de la muestra: En la investigación cualitativa, el tamaño de la muestra suele ser pequeño y se extrae de muestras no representativas. Por el contrario, el tamaño de la muestra es grande en la investigación cuantitativa y se extrae de una muestra representativa.
• Propósito: La información cualitativa ayuda a desarrollar el problema inicial, es decir, a definirlo. A diferencia de los datos cuantitativos, que orientan el curso final de la acción.