7.3. La muestra
Es uno de los subconjuntos que hemos elegido para nuestro estudio y pertenece a la población, que a su vez pertenece al universo. Es el grupo de objetos/sujetos que estudiaremos para nuestra investigación. Por ejemplo, los alumnos elegidos aleatoriamente dentro de la provincia de Barcelona de primaria, ESO, bachillerato y formación profesional de grado medio.
En los ejemplos que veremos a posteriori, los datos que aportan los alumnos seleccionados son relativos a su sexo, la titularidad del centro en el que estudian, si el entorno del centro es urbano o rural (hábitat), su nivel de estudios, el nivel de estudios de su padre y de su madre, su calificación media en los estudios, la importancia que le dan al dinero, la paga semanal en euros que reciben, el número de hermanos, la edad y por último los medios en los que ven publicidad. Además, se hace otro estudio con otra muestra diferente a la que se le preguntan los mismos datos, salvo la última cuestión, en lugar de los medios en los que ven publicidad, se les pregunta por la red social que más usan.
La muestra es uno de los conceptos que más dudas genera cuando realizamos una investigación: saber si es la adecuada o es muy limitada, si dará validez a nuestro estudio, si podremos manejarla, etc., son algunas dudas que nos planteamos a la hora de elegirla. Por ello, es importante tener claro qué queremos averiguar de nuestro objeto de estudio. En el subapartado 5.3.2 veremos ejemplos de cómo seleccionar nuestra muestra.
De momento, tengamos en cuenta las recomendaciones que hace Hernández Sampieri (2006, pág. 235) para seleccionar una muestra apropiada:
- Definir los casos sobre los que seleccionaremos la muestra
- Delimitar la población
- Elegir el método de elección de la muestra (aleatorio o no aleatorio)
- Precisar el tamaño de la muestra
- Aplicar el método de elección
- Obtenerla
Recordemos que a partir de la muestra debemos deducir toda la información posible que será extrapolable a la población (Gil, s.f., pág. 5) y que las muestras se utilizan ante la falta de recursos y de tiempo pues es prácticamente imposible obtener información de todos y cada uno de los objetos/sujetos. Esto se hace cuando se realizan censos, pero por lo demás, la elección de una muestra suele ser la mejor manera de abordar un objeto de estudio.
Cuando no tenemos recursos para analizar grandes muestras, podemos tomar una muestra pequeña, lo que nos servirá para profundizar más sobre aquello que queremos analizar del individuo estudiado.
Vinuesa (2005, pág. 180 y sig.), señala dos fases del diseño de la muestra:
- Decidir el tamaño de la muestra.
- Elegir los procedimientos para elegir a cada uno de los elementos a estudiar.
Vinuesa recomienda aplicar dos fórmulas matemáticas:
En esta fórmula no hace falta conocer el volumen exacto de la población. Se utiliza especialmente cuando se trabaja con población infinita. Es decir, más de 100.000 unidades
En esta fórmula se requiere saber la población, cuando es finita. Es decir, 100.000 o menos de 100.000 unidades.
Los valores a tener en cuenta son:
n: es la muestra que obtendremos (número total de posibles encuestados).
N: Es el tamaño del universo
z: es una constante: nivel de confianza o coeficiente de probabilidad: se refiere a las posibilidades de acertar. Es decir, de acercarnos a la realidad. En algunas fórmulas lo encontramos como t. El nivel de confianza indica la probabilidad de que los resultados de nuestra investigación sean ciertos: un 95,5 % de confianza es lo mismo que decir que nos podemos equivocar con una probabilidad del 4,5 %. El 90 % y el 95 % son los más usados.
Los valores z más utilizados y sus niveles de confianza son:
| Z | 1,15 | 1,28 | 1,44 | 1,65 | 1,96 | 2 | 2,58 |
| Nivel de confianza | 75 % | 80 % | 85 % | 90 % | 95 % | 95,5 % | 99 % |
e: es el error muestral deseado, o la precisión que queremos. El error muestral es la diferencia que puede haber entre el resultado que obtenemos preguntando a una muestra de la población y el que obtendríamos si preguntáramos al total de ella.