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El contexto está formado por una serie de circunstancias (como el tiempo y el espacio físico) que se ubica el escenario de la investigación.  Esto quiere decir que las personas son las que construyen el contexto social, pero, a la vez, este contexto incide en su realidad. Es decir, Un contexto es un lugar, persona o herramienta necesaria para poder completar una tarea.

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Según el autor Arias (2006, p. 81) define población como “un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación. Esta queda delimitada por el problema y por los objetivos del estudio”

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Una muestra es un subconjunto de la población que está siendo estudiada. Representa la mayor población y se utiliza para sacar conclusiones de esa población. Es una técnica de investigación ampliamente utilizada en las ciencias sociales como una manera de recopilar información sin tener que medir a toda la población.

El muestreo es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.

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¿Qué pasa si se omite en una investigación la información sobre el muestreo?

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¿Qué pasa si se omite en una investigación la información sobre el muestreo?

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Si la muestra seleccionada no coincide con los criterios de investigación, el análisis de la encuesta puede dar lugar a resultados inexactos. Las decisiones que se toman con base a esto pueden afectar negativamente el crecimiento y el éxito de un negocio.

Muestreo aleatorio estratificado

El azar no es una garantía de representatividad. Este muestreo pretende asegurar la representación de cada grupo en la muestra. Cuanto más homogéneos sean los estratos, más precisas resultarán las estimaciones.

Ventajas:

- Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas.

- Se obtienen estimaciones más precisas.

Desventajas:

- Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.

-  Los análisis son complicados, en muchos casos la muestra tiene que ponderarse (asignar pesos a cada elemento).

Muestreo por conglomerados

-   Los conglomerados se caracterizan porque la variación en cada grupo es menor que la variación entre grupos.

-   La necesidad de listados de las unidades de una etapa se limita a aquellas unidades de muestreo seleccionadas en la etapa anterior.

Ventajas:

-  Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa. Reduce costes.

-  No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades prim arias de muestreo.

Desventajas:

-  El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado.

-  El cálculo del error estándar es complejo.

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¿Cuáles tipos de muestreo se pueden utilizar?

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¿Cuáles tipos de muestreo se pueden utilizar?

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MUSTREO ALEATORIO SIMPLE.

Muestreo equiprobabilístico: Si se selecciona una muestra de tamaño n de una población de N unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N.

Ventajas:

-          Sencillo y de fácil comprensión.

-          Cálculo rápido de medias y varianzas.

-          Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos.

Desventajas:

-          Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población.

-          Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente.

MUESTREO SISTEMATICO.

Procedimiento:

-          Conseguir un listado de N elementos.

-          Determinar un tamaño de muestra n.

-          Definir un intervalo de salto k; K=N/n.

-          Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r=arranque aleatorio).

-          Seleccionar los elementos de la lista.

Ventajas:

-          Fácil de aplicar.

-          No siempre es necesario tener un listado de toda la población.

-          Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos.

Desventajas:

- Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, se pueden hallar estimaciones sesgadas.

MUESTREO PROBABILISTICO.

El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento.

Los tipos de muestreo probabilístico son:

-          Muestreo aleatorio simple.

-          Muestreo sistemático.

-          Muestreo aleatorio estratificado.

-          Muestreo por conglomerados (clusters)

Por ejemplo, si tienes una población de 100 personas, cada persona tendría una probabilidad de 1 de 100 de ser seleccionado.

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE.

Muestreo equiprobabilístico: Si se selecciona una muestra de tamaño n de una población de N unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N.

Ventajas:

-          Sencillo y de fácil comprensión.

-          Cálculo rápido de medias y varianzas.

-          Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos.

Desventajas:

-          Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población.

-          Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente.

MUESTREO SISTEMATICO.

Procedimiento:

-          Conseguir un listado de N elementos.

-          Determinar un tamaño de muestra n.

-          Definir un intervalo de salto k; K=N/n.

-          Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r=arranque aleatorio).

-          Seleccionar los elementos de la lista.

Ventajas:

-          Fácil de aplicar.

-          No siempre es necesario tener un listado de toda la población.

-          Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos.

Desventajas:

- Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, se pueden hallar estimaciones sesgadas.

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Carrasco JL. El método estadístico en la investigación médica. 5ª ed. Madrid. Editorial Ciencia.

Domenech JM. Métodos Estadísticos en Ciencias de la Salud. Signo. Barcelona 1999.

Hulley SB, Cummings SR. Diseño de la investigación clínica. Ed Doyma. Barcelona 1993.

Kelsey IL, Thompson WD, Evans A. Methods in observational epidemiology. New York. Oxford University Press 1986.

Mira JJ, Gómez J, Aranaz J, Pérez E. Auditoría de historias clínicas: ¿cúal es el tamaño adecuado de la muestra?. Todo Hospital 1997; octubre: 58-64.