Chitarroni

Investigación en Ciencias Sociales: lógicas, métodos y técnicas para abordar la realidad social
Horacio Chitarroni
Población → conjunto de elementos definidos por ciertas especificaciones. Dentro de cada una hay subpoblaciones o estratos.
En ocasiones donde las poblaciones son muy grandes, se recurre a una muestra → subconjunto de elementos que componen la población (una pequeña proporción deellos) obtenidos bajo ciertos recaudos de manera que satisfagan ciertas necesidades.
Dos tipos de muestras: probabilísticas o aleatorias (en la selección entran procedimientos al azar) y no probabilísticas (elegidas por procedimientos que no incluyen azar).
¿Por qué usar muestras?
Las usamos cada vez que los universos que queremos indagar son muy vastos, dispersos o numerosos.
Muestrasprobabilísticas o aleatorias
En muestreo probabilístico, los elementos de la población que integran la muestra son seleccionados por procedimientos al azar. En el momento inicial, todos tienen probabilidad de ser seleccionados, puede ser conocido y cuantificado. Para que sea posible, en el momento de seleccionar debieran estar presentes todos los elementos que componen la población. Tener un listado quecontuviera todos los elementos que componen el universo para poder elegir por sorteo cierta cantidad de ellos. El listado se denomina marco muestral, el cual no siempre existe ni es fácilmente accesible, y cuando existe, está la posibilidad que no incluya la totalidad de elementos. Se trataría de un marco muestral defectuoso (faltan unos y sobran otros). Casi todos los marcos muestrales tienen defectosque deben tenerse en cuenta al analizar los resultados derivados del muestreo.
La proporción de mujeres, por ejemplo, que encontramos en la muestra se denomina un estimador, porque pretende estimar la verdadera medida poblacional → la cual se denomina parámetro. Vale decir que las muestras proporcionan estimadores de los parámetros poblacionales.
La división entre la cantidad de elementos incluidosen una muestra (tamaño muestral) y el total de la población o universo se denomina fracción de muestreo y en general es un número pequeño.
Cuanto mayor sea nuestro número → mejor. Hasta cierto punto esto es real. Los universos más grandes no requieren tamaños muestrales mayores. Una muestra más grande tiende a ser mejor pero el tamaño muestral es independiente de la magnitud del universo. Amedida que agregamos casos a la muestra, el resultado tiende a aproximarse al parámetro, independientemente de cuál sea el tamaño del universo, que bien podría ser infinito sin que esto dejara de ser cierto. La precisión o el margen de error con el que podemos hacer una estimación → remiten al tamaño de error de muestreo. Siempre hay error de estimación pero que disminuye a medida que crece el tamañode muestras. Con muestras más grandes aumenta la confianza en nuestras estimaciones y se mejora la precisión.
Tamaño de la muestra → puede ser determinado con fundamentos estadísticos. Factores a tener en cuenta:
Precisión para estimar (por cuánto elegiremos equivocarnos)
Confianza hacia las estimaciones (afirmar con 99% o con 95%)
Características de la población → heterogeneidad. Universos menosheterogéneos requieren muestras más grandes.
Tipos de muestras probabilísticas → dependen de propósitos, características de la población, recursos y posibilidades.
Al azar simple: un listado completo de los elementos que componen la población. Deben ser numerados y se eligen mediante una tabla de números al azar o cualquier medio aleatorio. Constituyen un ideal que muchas veces no puede seralcanzado porque no tenemos un listado lo suficientemente completo de los elementos componentes de la población que nos permita numerarlos y seleccionarlos con sencillez. También por ser costoso y poco práctico.

Al azar sistemático: también necesita listado o marco muestral. Se obtiene la división entre cantidad de elementos que componen la población y cantidad de ellos que hemos de incluir en la...