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¿Qué es la muestra estadística?

Si debes hacer una investigación para tu tesis y no puedes trabajar con la totalidad de la población que deseas estudiar, entonces una muestra estadística es la solución. En este artículo te contaremos todo lo que debes saber para aprovechar este recurso al máximo, y te daremos un ejemplo para ilustrarlo. ¡Comencemos!

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¿A qué se llama muestra estadística?

Como dijimos en la introducción, al momento de llevar adelante una investigación, existe la posibilidad de que el total de personas con la que desees trabajar sea inaccesible. Por ejemplo, si quieres conocer qué opinan sobre las clases virtuales todos tus compañeros de la universidad.

A ese conjunto de personas, es decir, a todos tus compañeros de la universidad, se le llama población estadística. En función de que entablar un diálogo o alcanzar de manera virtual a todos para realizar una encuesta es, cuanto menos, complejo, puedes componer una muestra.

Esto es, una selección aleatoria y representativa de una porción del total de la población. En palabras más simples, un grupo más chico de gente, pero que, a la vez, represente la opinión de la mayoría

Muy bien, ya sabemos qué es la muestra estadística, será momento de conocer sus características en detalle.

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Características de la muestra

Como mencionamos en el punto anterior, hay dos aspectos fundamentales que caracterizan a una muestra estadística, es decir, que aseguran que esté bien conformada y que le otorgan rigurosidad científica. Estos son la aleatoriedad y la representatividad

Aleatoriedad

¿Por qué es necesario que los participantes de la muestra sean elegidos de manera aleatoria? Porque de esa manera se evita el sesgo subjetivo del investigador. Y para lograrlo, es necesario hacer una planificación de la elección de las personas.

En este sentido, y volviendo al ejemplo del principio, para componer una muestra aleatoria deberíamos descartar, en primer término, la idea de consultar a los compañeros de clase, al menos en una primera instancia. Pero veremos más sobre la conformación de la muestra y su tamaño más adelante. Ahora, avancemos al siguiente punto.

Representatividad

Para que una muestra esté bien conformada, debe representar al promedio de los miembros de una población estadística. Para explicar esto de una manera más clara, recuperemos el ejemplo de los estudiantes de la universidad.

Si queremos determinar cuál es la opinión general en torno a las clases virtuales, necesitamos conocer el punto de vista de estudiantes de todos los años y de todas las carreras. Si se omitiera alguno de estos puntos, el resultado no sería del todo riguroso, porque una parte de la población no estaría representada.

Hechas estas aclaraciones, lo próximo será explicarte qué maneras existen de conformar una muestra.

Tipos de muestreo

Una vez que tienes definida la población, será momento de identificar cómo seleccionar a las personas que conformarán la muestra y su tamaño. En este sentido, puedes optar por un muestreo probabilístico o no probabilístico.

Muestreo probabilístico

En este caso, existe una posibilidad de acceder a la gran mayoría de los miembros de la población. Esto posibilita que todas las personas tengan las mismas probabilidades de formar parte de tu muestra. Lo cual puede derivar en 4 configuraciones posibles:

Muestreo aleatorio simple: en este caso, se elige por sorteo en el cual participan todos los miembros de la población. De esta forma, todos tienen las mismas chances de ser seleccionados. Aquí es imprescindible que la población sea, dentro de todo, homogénea.

Aleatorio sistemático: para llevar adelante este procedimiento, se enumeran los miembros de la población y se sortea un número aleatorio del 1 al 10. Así, el número sorteado, por ejemplo, el 7, se tomará de referencia y se seleccionará a una persona cada 10. Es decir: 7, 17, 27, 37, y así sucesivamente.

Por conglomerados: esta configuración se utiliza cuando existe una división en la población. Retomando el ejemplo de la universidad, los estudiantes se pueden dividir por carreras y también por facultad. Luego se puede hacer la selección aplicando cualquiera de los métodos anteriores.

Estratificado: consiste en crear grupos dentro de la población, atendiendo a una variable específica, de manera tal que una persona solo pueda pertenecer a un solo grupo. Por ejemplo, hombres y mujeres, edades, entre otros. La elección de personas se realiza por sorteo, como en los casos vistos anteriormente.




Muestreo no probabilístico

Este tipo de muestreo se utiliza cuando no resulta fácil acceder a los miembros de la población. Se llama muestra no probabilística porque las posibilidades de selección varían según los recursos disponibles, es decir, que no son las mismas para todos. Esto anula el rigor de la aleatoriedad y la representatividad.

Este tipo de muestreo también puede adoptar 4 configuraciones: 

Por conveniencia: aquí, los miembros de la muestra son elegidos según el criterio del investigador. Claramente, los resultados obtenidos estarán sujetos al sesgo. Sin embargo, puede ocurrir que esta sea la única forma de acceder a la información. 

Por cuotas: es similar al muestreo estratificado, es decir, se selecciona a las personas de acuerdo a rasgos distintivos y únicos. La diferencia es que, aquí, la selección será por conveniencia del investigador.

Bola de nieve: consiste en conformar una muestra a partir de la referencia de un participante. A modo de ejemplo de este tipo de muestra, podemos pensar que quieres investigar lo de las clases virtuales, pero en época de vacaciones, por lo tanto, solo tienes contacto con tus compañeros de clase. En ese caso, puedes pedirles que te brinden información sobre otros estudiantes que tú no conoces, y continuar hasta conformar la muestra del tamaño deseado.

Discrecional: esta configuración alcanza el máximo grado de subjetividad, ya que el investigador decide quien es apto para conformar la muestra. Por supuesto, para lograr buenos resultados, el investigador debe contar con mucha experiencia en el área. 

Esta selección estará dada en función de características que representen al conjunto poblacional. Si bien es una elección subjetiva, debe atender a las necesidades de la investigación.

Consideraciones finales sobre el tamaño de la muestra

En este punto, te encuentras en condiciones de diseñar una muestra lo suficientemente representativa de tu población. Debemos aclarar que no hay un tamaño de muestra indicado para definir la representación. 

En este sentido, será cuestión de determinar los recursos con los que cuentas y conocer el tamaño total de la población. Mientras más amplia sea la muestra, mayor será su representatividad.

Pero, todo dependerá de los objetivos de la investigación, ya que una muestra grande no siempre es representativa. Asimismo, deberás considerar si existen subgrupos bien diferenciados dentro de la población, para que tu selección sea lo suficientemente variada.

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Hemos llegado al final y esperamos que esta información te sea de utilidad para componer tu muestra. Aunque, si tienes problemas para llevar adelante tu investigación, podemos ayudarte. Continúa leyendo para saber más.

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