Te contamos qué es una muestra y cómo usarla en tu proyecto

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¿Qué es una muestra estadística?

Si debes recolectar datos para hacer tu tesis o diferentes trabajos académicos, es conveniente que te familiarices con algunos conceptos. Por eso, en este artículo te explicaremos qué es una muestra estadística y cómo construirla. Para enterarte de todo, ¡quédate hasta el final! 

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¿A qué llamamos muestra estadística?

La muestra estadística representa un fragmento de la población. Pero, ¿qué significa esto? Te lo explicaremos con un ejemplo.

Supongamos que en tu tesis quieres estudiar cuánto tiempo pasan en redes sociales los estudiantes de tu universidad. Entonces, al total de los alumnos de tu centro de estudios lo llamaremos población

Como encuestar al total de los estudiantes puede resultar imposible, ya sea por la cantidad o por diversos factores, lo ideal es hacer un recorte lo suficientemente representativo. Así, de la población se extrae una muestra estadística. Esta es una fracción lo suficientemente representativa del total del grupo objetivo.

Para lograr el máximo nivel de objetividad, la composición de la muestra debe cumplir dos características esenciales. Veamos más al respecto a continuación.

Características

Conformar una muestra estadística no es una tarea sencilla, porque debe cumplir ciertos requisitos. Siguiéndolos, los resultados obtenidos contarán con rigurosidad científica. En este sentido, los dos aspectos esenciales son la aleatoriedad y la representatividad

Debes saber que habrá casos en que estos requisitos no se podrán cumplir, sin embargo, esto no impide que la investigación se lleve adelante. Te explicaremos más a al respecto a lo largo del artículo.

Ahora veamos en qué consisten las características mencionadas.

Aleatoriedad

Elegir a los miembros de la muestra de forma aleatoria limita el sesgo subjetivo del investigador. Para lograrlo, es preciso hacer una correcta planificación en la selección de los participantes. Profundizaremos en esto más adelante.

Representatividad

Además del principio de aleatoriedad, una muestra debe ser representativa de la población objetivo. Pero, ¿cómo determinar la cantidad de personas que debes incluir en tu muestra? 

Para lograrlo, deberás conocer diversos factores y hacer cálculos matemáticos complejos. Afortunadamente, puedes ingresar aquí para calcular el tamaño de la muestra.

Muy bien, ahora que sabes esto, lo siguiente será contarte cómo conformar tu muestra.

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¿Cómo hacer una muestra?

Si ya tienes definida a tu población, lo siguiente será seleccionar a las personas que conformarán tu muestra estadística. Ahora bien, más atrás hablamos de que no siempre una muestra cumple con los principios enunciados. Por eso, hablamos de dos tipos de muestreo: probabilístico y no probabilístico.

Muestreo probabilístico

En el caso de que cuentes con información del total de integrantes de la población y puedes acceder a ellos, entonces podrás hacer un muestreo probabilístico. Esto es, elegir por azar a quienes formarán parte de la muestra, donde todos tengan las mismas posibilidades de ser seleccionados. Entonces, puedes optar por las siguientes formas de elegirlos:

Muestreo aleatorio simple: consiste en un sorteo en el cual se incluyen todos los miembros de la población. Para que sea representativo, deberá existir una homogeneidad generalizada dentro del grupo. Ingresa aquí para saber más.

Aleatorio sistemático: primero, se asigna un número a cada miembro de la población y luego se sortea un número entre el 1 y el 10. Entonces, el primer miembro de la muestra será el número sorteado (por ejemplo, el 6) y le seguirá una persona cada 10, es decir, 16, 26, 36, y así sucesivamente. 

Por conglomerados: este tipo de muestreo se utiliza cuando la población está dividida. Volviendo al ejemplo anterior, una posible división puede ser por carreras dentro de la misma universidad.

Estratificado: cuando la población es heterogénea, se puede dividir en grupos de manera tal que ningún miembro puede estar en dos grupos a la vez. Luego, se elige mediante cualquiera de los métodos mencionados más atrás. 

Conoce más sobre el muestreo probabilístico ingresando aquí.

Muestreo no probabilístico

En el caso de que no cuentes con mucha información sobre la población objetivo, los principios de aleatoriedad y representatividad de la muestra serán anulados. Sin embargo, esto no impide que continúes con tu investigación. Veamos cómo componer una muestra empleando el muestreo no probabilístico.

Muestreo por conveniencia: en este caso, el investigador elige a los miembros de la muestra según su criterio. Retomando el caso del ejemplo, puede que desees recolectar información encuestando a todos los alumnos que encuentres en la universidad, en un día determinado.

Por cuotas: similar al muestreo estratificado, solo que aquí la selección no es aleatoria, sino por conveniencia.

Bola de nieve: en ocasiones, dar con los miembros de la población puede ser difícil, sobre todo si no cuentas con un registro. En esos casos, una opción viable es solicitar a uno de los participantes que invite a otras personas de similares características a ser parte de tu estudio.

Discrecional: aquí, es el investigador quien decide si una persona puede formar parte de la muestra. Es preciso contar con experiencia si se desean obtener buenos resultados mediante esta metodología.

Conoce más sobre el muestreo no probabilístico aquí.

¡Muy bien! Ya cuentas con todas las herramientas necesarias para componer la muestra de tu investigación. Aunque, si necesitas un poco más de ayuda, podrás encontrarla a continuación.

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