MUESTRA

Habitualmente, el investigador no trabaja con todos los elementos de la población que estudia sino sólo con una parte o fracción de ella; a veces, por que es muy grande y no es fácil abarcarla en su totalidad. Por ello, se elige una muestra representativa y los datos obtenidos en ella se utilizan para realizar pronósticos en poblaciones futuras de las mismas características.

Salvo en el caso de poblaciones pequeñas, pocas veces en una investigación se cuenta con el tiempo, los recursos y los medios para estudiar una población completa. A veces ni siquiera podemos delimitar exactamente una población, otras veces la población total "aún no existe" como sucede en los estudios sobre predicción Estos motivos de tiempo, coste, accesibilidad a los individuos y complejidad de las operaciones de recogida, clasificación y análisis de los datos hacen que la gran mayoría de los proyectos de investigación no estudien más que una parte representativa de la población, denominada muestra. Esto se puede hacer así porque, si se selecciona correctamente la muestra, ésta puede aportarnos información representativa y exacta de toda la población.

1. Muestra no probabilísticas: la elección de esta muestra no depende causas relacionadas con las probabilidades, sino que el investigador utiliza la selecciona por características especiales. Es un procedimiento de selección informal y un poco arbitrario, sin embargo es utilizado en las ciencias sociales con mucha frecuencia.

En este caso más que la representatividad, se buscará la elección de sujetos con las característica previamente especificados en el problema.

- Muestra de expertos: Sujetos expertos en el tema

- Sujetos - tipo: Sujetos que cubren las mismas características requeridas en el problema y que se utilizan en estudios exploratorios, cualitativos, que no buscan la estandarización.

- Muestras por cuotas: se utilizan para estudios de opinión, se trata de aplicar cuestionarios a sujetos en la calle o en una determinada institución buscando cubrir un porcentaje preestablecido de sujetos con características similares.

2. Muestra probabilística: Es la muestra en la que interviene un cálculo probabilística que permite hacer posible la investigación.

- Muestra estratificada: se conforman grupos homogéneos internamente pero heterogéneos entre sí.

- Muestra por racimos: Se utilizan unidades de muestras encapsuladas o encerradas a efectos de disminuir los costos, tiempos y esfuerzo



3. Tamaño de la muestra:

k: constante para definir el nivel de confianza de la muestra, el valor de k dependerá del nivel que se pretenda dar de acuerdo al cuadro que se detalla más abajo.
p: es la proporción de individuos que poseen las características de estudio en este caso será de 0,5 por no saber fehacientemente.
q: es la proporción de individuos que no poseen la característica de estudio, es decir 1-p.
N: es el número total de la población.
e: es el error muestral deseado y se mide en porcentaje.