Técnicas de Muestreo y Diseños Experimentales

Técnicas de Muestreo

La selección de una fracción de la población objetivo, con el propósito de poder sacar conclusiones generales sobre la totalidad de la población, se conoce como método de muestreo.

Tipos de Muestreo

Muestreo Probabilístico

Es un procedimiento objetivo de selección donde cada miembro de la población tiene una probabilidad conocida y no nula de ser incluido en la muestra. Permite medir el error del muestreo aleatorio.

Tipos de Muestreo Probabilístico

• Muestreo Aleatorio Simple (MAS)
  • Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.
  • Los elementos de la muestra se seleccionan al azar.
  • Existe la posibilidad de obtener una muestra poco representativa (extrema).
• Muestreo Aleatorio Estratificado
  • La población se divide en estratos exclusivos y exhaustivos (edad, ingresos, etc.).
  • Se seleccionan al azar los elementos de la muestra dentro de cada estrato.
  • Ofrece mayor precisión que el MAS y requiere un menor tamaño muestral.
  • Mayor grado de representatividad.
  • Requiere mayor información a priori (tamaño de la población y dentro de cada estrato).
• Muestreo por Conglomerados (en grupos)
  • La población se divide en grupos o conglomerados exclusivos y exhaustivos.
  • Se seleccionan algunos grupos al azar para ser estudiados, y estos se censan.
  • Los distintos grupos deben ser tan heterogéneos como la población en las variables de interés.
  • Las estimaciones son menos precisas que el MAS y requieren un mayor tamaño muestral.
• Muestreo Polietápico (por clusters)
  • Selección de los elementos muestrales mediante varias etapas de selección aleatoria.
  • Es difícil calcular el error muestral.
  • Las estimaciones son menos precisas que el MAS y requieren un mayor tamaño muestral.
  • Aunque es el menos preciso, es el más utilizado en la práctica, sobre todo en estudios con poblaciones amplias de las que se tiene poca información actualizada.

Muestreo No Probabilístico

Es un procedimiento subjetivo de selección donde se desconoce la probabilidad de selección para cada elemento de la población. No permite medir el error del muestreo aleatorio.

Tipos de Muestreo No Probabilístico

• Muestreo por Conveniencia
  • Se eligen a los encuestados más adecuados para realizar la investigación, buscando criterios de economía, rapidez y fiabilidad.
• Muestreo Crítico (Juicio)
  • Muestras pequeñas que el entrevistador selecciona según su juicio, por ser las más adecuadas para lograr sus objetivos de investigación.
• Muestreo por Cuotas
  • Se selecciona un número de personas en cada una de las categorías, utilizando variables de representatividad.
• Bola de Nieve
  • Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y éstos a otros, hasta conseguir una muestra suficiente.
  • Se emplea en estudios con poblaciones "marginales" en los que es muy difícil seleccionar a los entrevistados.

Tamaño de la Muestra en Muestreo Aleatorio Simple

Constituye un sencillo marco de referencia general.

Precisión: Polietápico < Conglomerados < Estratificado < MAS

• Para estimación de medias: n = (z²α²) / e²
• Para estimación de proporciones: n = (PQz²) / e²
• Factor de corrección muestras finitas: n_o = n / (1 + n/N)

Tipos de Diseños Experimentales

El factor causal del tratamiento se introduce solo en uno de los grupos (grupo experimental). Al otro grupo se le denomina grupo control.

Diseños Experimentales Comunes

Diseño Antes-Después con Grupo de Control

Se seleccionan dos grupos equivalentes, uno de los cuales sirve de grupo experimental y el otro de grupo de control. Los dos grupos son objeto de medida, antes y después, pero el tratamiento solo se introduce en el grupo experimental.

Estructura del plan:

R O1 X O2 (grupo experimental)

R O3 O4 (grupo de control)

La diferencia entre las mediciones previas y posteriores del grupo de control (O4-O3) es el resultado de las variables fuera de control. La diferencia entre las mediciones antes y después del grupo experimental (O2-O1) es el resultado del tratamiento y el efecto de las mismas variables fuera de control que han afectado el grupo de control. El efecto neto del tratamiento se obtiene como sigue: (O2-O1)-(O4-O3).

Se controlan todos los destructores potenciales de la validez interna, excepto el efecto de medida-antes en el grupo experimental. Si la medida antes se efectúa al grupo experimental, se corre el riesgo de tener un efecto de interacción que no puede ser separado del efecto del tratamiento.

Dos Grupos Después-Solamente con Grupo de Control

Se eligen dos grupos comparables. En los grupos no se realiza ninguna medida antes y el tratamiento se introduce en uno de los grupos elegido como grupo experimental.

R X O1 // R O2

El efecto del tratamiento se determina calculando la diferencia entre las dos mediciones después (O2-O1). Los factores incontrolables influyen tanto en el grupo de control como en el experimental y no existe efecto de interacción debido a que no se realizan mediciones previas o antes. Naturaleza estática. No permite llevar a cabo un análisis del proceso de cambio.

La selección aleatoria de las unidades del test y de los grupos y asignación aleatoria de los tratamientos son condiciones esenciales para validar el experimento.