Este documento describe los conceptos de población, muestreo y extracción de muestras en investigación. Explica que la población debe definirse de manera precisa antes de seleccionar una muestra representativa. Describe dos métodos de muestreo: al azar y estratificado, señalando que el estratificado divide primero la población en grupos homogéneos. Resalta la importancia de obtener muestras lo suficientemente grandes para representar a la población total de manera precisa.

4. Para llevar a cabo cualquier tipo de investigación es necesario, RECOGER DATOS , mediante los cuales puedan ser comprobadas las hipótesis. Para la adquisición de esos datos se requieren diversos INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIÓN. Es útil recordar que la investigación empieza con el planteo del problema y que la naturaleza de la hipótesis determina la selección del instrumento que habrá de utilizarse. Cada instrumento es particularmente apropiado para recolectar un tipo de información determinado . La información requerida determinará el tipo de instrumento y la forma como ha de emplearse. En algunos casos el investigador se ve obligado incluso , a emplear varios de éstos instrumentos para recoger la información que le permitirá hallar la solución al problema.

5. Por lo tanto el investigador debe conocer una amplia variedad de técnicas de recolección de datos y saber manejar diversos instrumentos. Es necesario que sepa que clase de información puede proporcionarle cada instrumento, cuales son las ventajas y limitaciones de cada uno y cuál es su grado de confiabilidad , validez y objetividad. Por otra parte, ha de poseer habilidad suficiente para emplearlos e incluso para construir instrumentos propios cuando los que existan no satisfagan sus necesidades específicas. Sin el debido rigor científico podemos definir población , como el grupo total de unidades (pueden ser personas o cosas) que van a servir de base a una investigación; la mayoría de las investigaciones, particularmente en las ciencias humanas, abarcan un gran número de unidades y el investigador no siempre puede entrevistar , aplicar tests y observar a cada uno de ellas en condiciones controladas.

6. Si se fuera a realizar un estudio tendiente a indagar el salario promedio de los profesores universitarios en Colombia, por ejemplo, sería una ardua labor al contactarlos a todos. Pero gracias a los instrumentos de muestreo será posible resolver éste problema pues ellos ayudarán al investigador a seleccionar las unidades representativas a partir de las cuales podrán obtenerse datos que permitan extraer inferencias acerca de la población total. Sin embargo el muestreo no consiste en reunir casualmente datos extraídas de cualquiera de las unidades escogidas. Para obtener una muestra

7. Representativa es necesario seleccionar sistemáticamente cada unidad, de acuerdo a un criterio específico y en condiciones controladas. Para asegurarse que la unidades seleccionadas sean las apropiadas el investigador debe: 1) definir la población con la que habrá de trabajar. 2) Elaborar una lista precisa y completa de las unidades que componen esa población. 3) Extraer de la lista unidades representativas. 4) Obtener una muestra lo suficientemente amplia como para que pueda representar las características de la población total.

8. La definición de la población Debe hacerse de manera precisa ya que no es posible extraer conclusiones acerca de ella, antes de identificar con claridad las unidades que la componen. Remitiéndonos al ejemplo anterior, referente al salario promedio de los profesores universitarios colombianos, podríamos decir que la definición de la población surgirá de la identificación de sus unidades.

9. Piensa éste estudio abarcar a los profesores de todos los niveles y de todas las carreras? Incluirá esa población a aquellos profesores que además desempeñan cargos administrativos en las universidades? Los llamados profesores auxiliares de cátedra, serán sujetos-objetos de éste estudio? La respuesta a éstos interrogantes permitirá la definición precisa de la población y ayudará a elegir algunas estrategias para la obtención y el análisis de los datos.

10. Si examinamos detenidamente cada pregunta, la población será diferente en cada caso. Si va a abarcar a los profesores de todos los niveles, el investigador tendrá que pensar en seleccionar la muestra por niveles ya que estos inciden en el mayor o menor salario recibido. Si la investigación se referirá a profesores de todas las carreras tendrá que pensarse en que la muestra incluya suficiente Si examinamos detenidamente cantidad de unidades por carrera (medicina, derecho, ingeniería, economía, etc.). Si se van a incluir los profesores con cargos directivos y los auxiliares de cátedra, cómo se enfrentará el problema de la gran diferencia de salarios entre ambos tipos al momento de extraer conclusiones referentes al promedio?

11. Una vez definida e identificada con claridad la población, el investigador debe obtener o elaborar una lista completa y actualizada de todas las unidades que la población incluye. Estas listas se denominan MARCOS . Por supuesto, la elaboración de éstos marcos ofrece, la mayoría de las veces serias dificultades para el investigador. De ahí que a favor de la exactitud de las conclusiones de la investigación, se deba prever los obstáculos y elegir las estrategias adecuadas para eliminarlos. Volviendo a nuestro ejemplo, ¿Qué hacer en el supuesto de que algunas universidades no faciliten la lista de profesores para indagar el salario promedio? Muchos han sido los estudios de investigación que han fallado por no haber definido correctamente la población y por ende la elección de la muestra.

12. Una vez definida la población o universo de la investigación y obtenida una lista de todas las unidades, el investigador deberá extraer una muestra, seleccionando un cierto número de unidades. Esta es una tarea relativamente simple, pero anotemos que las muestras no pueden extraerse arbitrariamente o atendiendo a la propia comodidad . Toda muestra útil debe tener el más alto grado de representatividad en relación con la población total. Si por ejemplo, se fuera a investigar el grado de nutrición de las familias del barrio X, y se eligieran arbitrariamente 25 familias que viven en las primeras 25 casas del barrio, es probable que las unidades escogidas difieran de las restantes en cuanto al nivel salarial, directamente relacionado con las posibilidades de alimentación.

13. No todas las muestras son adecuadas desde el punto de vista de la representatividad de la misma. Algunas son muy pequeñas como para representar las características de la población. De nuevo aquí los estudios de tipo social presentan mayores dificultades que aquellos que se refieren a las ciencias físicas. Generalmente y en éste último caso las muestras son homogéneas y por lo tanto basta una muestra pequeña para garantizar su representatividad. Unos pocos centímetros cúbicos, bastan para identificar las características del contenido de un recipiente de 3000 litros de un producto químico. Pero si se toman 2 alumnos como muestra de un grupo de 100 para conocer el C.I. promedio del grupo, casi seguramente su C.I. no será el C.I. promedio.

14. Cuanto mayor sea la variabilidad de los fenómenos, tanto más dificil será obtener la muestra adecuada. En términos generales pueden señalarse tres factores de los cuales depende el tamaño de una muestra adecuada: La naturaleza de la población, El tipo de Diseño de la muestra y el grado de precisión que se desee obtener. Existen varios métodos para elegir muestras representativas entre ellos los más sencillos son: MUESTREO AL AZAR Y MUESTREO ESTRATIFICADO.

16. Estas tablas ya vienen listas y la mecánica de la selección consiste en asignarle un número cualquiera a cada una de las unidades. Luego se leen los números de la tabla en cualquier dirección (horizontal, vertical o diagonal) y cuando se enuncia un número de la tabla que coincida con el de una de las tarjetas, la unidad a la que corresponde dicho número pasa a formar parte de la muestra. El proceso se repite hasta obtener una muestra de tamaño que se desee. Otra vez, cuando la cantidad de unidades es pequeña, basta con arrojar una moneda al aire (cara y sello), para elegir a aquella que integrarán la muestra. Como se ve puede haber muchos métodos de tipo mecánico para extraer las muestras y la elección de uno determinado depende principalmente del tamaño de la muestra que se necesite.

17. Por supuesto, las muestras al azar, no siempre representan las características de la población total, pero cuando la elección de los sujetos se libra a la suerte, se reduce la posibilidad de que la selección resulte tendenciosa. Sin embargo, aún por éste método se puede elegir una muestra que nos represente con exactitud a la población original. Cuanto mayor sea el grado de heterogeneidad de las unidades y menor el tamaño de la muestra, habrá más probabilidad de que ésta última resulte insuficiente. Para garantizar un mayor grado de representatividad de la muestra se puede recurrir al muestreo al azar estratificado.

19. Si se quisiera una investigación X en las empresas de Bogotá, se podría obtener la muestra de diversas maneras: Un primer paso sería indagar en los registros de la cámara de comercio y hacer el listado de todas las empresas de la ciudad. Luego por cualquiera de los medios mecánicos del muestreo al azar, seleccionar un porcentaje X de todas ellas y comenzar la investigación. Podría usarse el muestreo estratificado en éste segundo caso, las empresas de Bogotá serían estratificadas o clasificadas (con base en criterios previos) en empresas: pequeñas, medianas y grandes, y de cada una de éstas subdivisiones se extraería la muestra, utilizando cualquiera de los procedimientos de muestreo al azar.

20. El número de unidades extraídas por cada estrato debe ser el mismo. Si se fuera a utilizar el muestreo estratificado proporcional, sería necesario que si el 10% de la población está constituido por empresas medianas, el 10% de la muestra Deberá obtenerse a partir de éste estrato.