Fundamentos de Muestreo Científico: Definición de Población, Universo y Métodos de Selección
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Conceptos Fundamentales en la Selección de la Muestra y el Universo
La correcta definición de los elementos de estudio es crucial para la validez de cualquier investigación. A continuación, se definen los términos esenciales:
- Universo
- Grupo o colectivo de personas en el que se concentra nuestro interés de conocimiento. Es la población total con la que se trabaja (comunidad, grupo profesional, grupo etario, archivo clínico, ciudades, países, o cualquier conglomerado donde ocurre el fenómeno de estudio).
- Población
- Conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones definidas por el investigador.
- Muestra
- Subconjunto representativo de la población del cual se recolectan los datos. En ella se localizan las unidades de estudio (personas, expedientes, servicios, listados, etc.). Debe ser representativa de dicha población.
- Muestreo
- Procedimiento sistemático destinado a producir una muestra.
Métodos de Muestreo
Los procedimientos para seleccionar una muestra se clasifican en dos grandes categorías, dependiendo de si la selección se basa en el azar o en criterios intencionales.
Muestreo Probabilístico (Al Azar o Aleatorio)
En este método, cada uno de los elementos de la población tiene una probabilidad conocida e independiente de ser escogido. Solo el azar determina cuáles son los seleccionados para entrar en la muestra, asegurando la representatividad estadística.
Tipos de Muestreo Probabilístico
Los métodos más comunes incluyen:
- Lotería
- Números Aleatorios
- Muestreo Sistemático
- Muestreo Estratificado
- Muestreo por Conglomerados
Muestreo Aleatorio Simple
El procedimiento es el siguiente:
- Se asigna un número a cada individuo de la población.
- A través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.
Nota: Este método no aplica eficientemente en poblaciones muy grandes.
Muestreo Aleatorio Estratificado
Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (denominadas estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica. Se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.
La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos (proporcional, uniforme, óptima).
Muestreo Aleatorio por Conglomerados
En este tipo de muestreo, la unidad muestral no es el individuo, sino un grupo de elementos de la población que forman una unidad natural, a la que llamamos conglomerado. Ejemplos de conglomerados son las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios o una caja de determinado producto.
Muestreo No Probabilístico (Intencional)
En este método, los elementos del universo que han de entrar en la muestra se eligen conforme a una norma o criterio previsto y deliberadamente establecido por el investigador. La selección no depende del azar, sino del juicio del investigador.
Tipos de Muestreo No Probabilístico
Los métodos más comunes incluyen:
- Voluntarios
- Por Cuotas
- Por Conveniencia
- Bola de Nieve
- Caso Típico
- Caso Único
Muestreo Casual o Incidental (Por Conveniencia)
Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e intencionalmente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento es utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (por ejemplo, los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos). Un caso particular de este método es el de los voluntarios.