Muestreo Estadístico y Tipos de Variables: Fundamentos para la Investigación

Tipos de Muestreo en Investigación Estadística

El muestreo consiste en seleccionar una parte de aquello que nos interesa estudiar para extraer conclusiones. La parte escogida se denomina muestra.

1. Muestreo No Probabilístico

En este tipo de muestreo, la selección de los elementos muestrales no se realiza al azar, sino según criterios específicos, lo que impide calcular la probabilidad de selección de cada elemento.

• a) Muestreo por Conveniencia: Los elementos muestrales se seleccionan por su facilidad de acceso.

  Ejemplos: Encuestas realizadas en establecimientos comerciales o en la calle sin considerar características específicas, o cuestionarios publicados en revistas.

• b) Muestreo Discrecional (o por Juicio): Los elementos de la muestra se seleccionan según el criterio del investigador o de un experto, eligiendo aquellos que se consideran representativos de la población.
• c) Muestreo por Cuotas: Se establecen características representativas de la población (por ejemplo, edad, sexo, nivel de estudios) y se seleccionan elementos hasta alcanzar una cuota predefinida para cada característica.

2. Muestreo Probabilístico

Se caracteriza porque los elementos muestrales se seleccionan al azar, no según el criterio del investigador. La probabilidad de que un elemento sea elegido es conocida, lo que permite calcular el error y la precisión del estudio.

• Parámetro: Medida de la población.
• Estadístico: Medida de la muestra.
• Error Estándar: Error que se comete al trabajar con estadísticos en lugar de poblaciones. No se puede eliminar, pero sí acotar. Se reduce cuanto más homogénea sea la población.
• Intervalo de Confianza: Probabilidad de que el valor estimado mediante la muestra sea el verdadero en la población.

Tipos de Muestreo Probabilístico:

• a) Muestreo Aleatorio Simple: Cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.

  Ejemplo: Para una muestra de 15 personas, se seleccionan aleatoriamente de un grupo con las siguientes edades: 18 años (6 personas), 19 años (2 personas), 20 años (5 personas), 21 años (2 personas).

• b) Muestreo Sistemático: Imprescindible que los elementos estén ordenados. Se selecciona un punto de partida aleatorio y luego se eligen los elementos a intervalos fijos.

  Ejemplo: Si se necesita una muestra de 3 de 15 elementos, el intervalo es 15/3 = 5. Se sortea un número entre 1 y 5 (por ejemplo, el 4) y se seleccionan los elementos 4, 9, 14.

• c) Muestreo Estratificado: La población se divide en subgrupos (estratos) homogéneos, y luego se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato.

Inferencia Estadística y Tamaño de la Muestra

Un estudio de toda una población no sería rentable debido a los recursos humanos y materiales, y el tiempo necesarios. Por ejemplo, no podemos estudiar la calidad de todos los ordenadores que salen de una cadena de producción.

A la hora de elegir el tamaño de la muestra, tendremos en cuenta los siguientes factores:

• El Costo Económico: Si el costo de realizar una encuesta es bajo, se podrán hacer más encuestas (muestra más grande). Por ejemplo, si el estudio prevé encuestas telefónicas, al tener un costo menor que las presenciales, se podrán realizar más.
• La Dispersión de la Población: A medida que aumenta la dispersión de la población, se necesitarán más encuestas (muestra más grande).
• El Número de Grupos Poblacionales: Cuantos más grupos poblacionales existan, más encuestas se deberán realizar (muestra más grande).
• El Error Permitido en el Estudio: Si se busca un margen de error bajo, se necesitarán más encuestas (muestra más grande).

Tipos de Variables en Estadística

Las variables son características o atributos que pueden tomar diferentes valores y son objeto de estudio.

1. Variables Cuantitativas (Medibles)

Son aquellas a las que se les puede asignar un número. Ejemplos: peso, talla, número de hijos.

• Variables Discretas: Tienen un valor que no se puede fraccionar. Ejemplo: número de hijos (no se puede tener 2.5 hijos).
• Variables Continuas: El valor puede fraccionarse, dependiendo del patrón de medida que utilicemos. Ejemplo: la talla o frecuencia en decímetros (dm), centímetros (cm), milímetros (mm).

2. Variables Cualitativas (No Medibles)

Utilizan atributos o categorías. Ejemplo: la variable del sexo tiene dos categorías (masculino/femenino).

Dentro de las variables no medibles, también encontramos aquellas que presentan una clasificación u ordenación. Son variables no medibles, pero sí se pueden contar y ordenar.

• Escala Nominal: Asigna un número a cada categoría sin implicar un orden o magnitud. Se utiliza mucho para designar marcas, puntos de venta, etc. Ejemplo: 1=Hombre, 2=Mujer.
• Escala Ordinal: Registra si un elemento tiene más o menos cantidad de la característica estudiada y los ordena de mayor a menor en función de esta característica. Ejemplo: Nivel de satisfacción (muy insatisfecho, insatisfecho, neutral, satisfecho, muy satisfecho).
• Escala de Intervalo o de Razón: Existe una unidad de medida y permite establecer diferencias y proporciones entre los valores. Ejemplo: Temperatura en grados Celsius (intervalo), peso en kilogramos (razón).