Conceptos Fundamentales de Muestreo, Tipos de Errores y Clasificación de Variables en Investigación

Fundamentos de la Recolección de Datos en Investigación

El muestreo depende de factores cruciales como el objetivo del estudio, los recursos financieros disponibles, la limitación de tiempo o el problema que se está investigando.

Tipos de Muestreo

Muestreo Probabilístico

Se realiza al azar, asegurando que cada individuo de la población tiene la misma posibilidad de ser seleccionado.

• Muestreo Aleatorio Simple: Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos.
• Muestreo Sistemático: La muestra se elige seleccionando un punto de inicio aleatorio y, posteriormente, eligiendo cada $n$ elementos en sucesión del marco de muestreo.
• Muestreo Estratificado: Se extrae un número igual de elementos de cada estrato y se da peso a los resultados de acuerdo con la proporción del estrato respecto a la población total.
• Muestreo por Conglomerado: Consiste en extraer dentro de una población grupos de elementos al azar y, después, dentro de esos grupos, se eligen al azar grupos más pequeños.

Muestreo No Probabilístico

La selección se realiza por el juicio personal del investigador.

• Se utiliza para estudiar poblaciones o grupos muy específicos.
• Por Conveniencia: Ejemplos incluyen pedir opinión a personas en un supermercado o realizar entrevistas a personas en la calle.
• Muestreo por Juicio: El investigador elige los elementos que incluirá en la muestra dado que los considera más representativos.
• Muestreo por Cuotas: Se buscan características de control específicas (sexo, edad, etc.).
• Muestreo Bola de Nieve: Se selecciona un grupo inicial de encuestados y, posteriormente, se selecciona la muestra meta de interés a partir de las referencias de los primeros.

Tipos de Errores en la Medición

La precisión de los resultados está sujeta a diversas fuentes de error:

• Error Total: La variación entre el valor verdadero de la medida de la variable de interés en la población y el valor observado.
• Error Muestral Aleatorio: Es el error que se debe a que la muestra particular seleccionada es una representación imperfecta de la población de interés. Puede definirse como la variación entre el valor verdadero de la media para la muestra y el valor verdadero de la media de la población.
• Errores que No son Atribuibles al Muestreo: Es un tipo de error que puede atribuirse a fuentes distintas al muestreo y puede ser aleatorio o no aleatorio.
• Error por Falta de Respuesta: Tipo de error no muestral que ocurre cuando algunos encuestados incluidos no responden.
• Error de Respuesta: Tipo de error no muestral que surge cuando las respuestas de los encuestados son inexactas o se analizan incorrectamente.

Clasificación y Representación de Variables

Variables Cualitativas

Describen cualidades, categorías o atributos.

Subtipos Cualitativos

• Ordinales: Existe un orden natural en las categorías. Ejemplos: escalas o etapas (medallas de una prueba deportiva, peso, severidad de una enfermedad).
• Nominal: No existe orden lógico entre las categorías. Ejemplo: colores, lugares, profesiones, estado civil.

Representación Gráfica Cualitativa

• Gráficos: Diagrama de sectores circulares, diagrama de barras.

Variables Cuantitativas

Son aquellas medibles numéricamente.

Subtipos Cuantitativos

• Discretas: Toman valores aislados, no admiten valores intermedios. Ejemplos: número de hijos, páginas de un libro.
• Continuas: Pueden tomar valores intermedios. Ejemplos: peso, talla, tiempo, edad.

Representación Gráfica Cuantitativa

• Gráficos: Histograma, diagrama de dispersión, gráfico de caja, polígono de frecuencias.

Medidas Estadísticas Descriptivas

Medidas de Centralización

• Media, moda, mediana.

Medidas de Dispersión

• Rango, varianza, desviación estándar.

Medidas de Posición

• Cuantiles (percentiles, quintiles).