Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Material muestra para alumnos

7,739 views

Published on

Published in: Travel
  • Puedes obtener ayuda de ⇒ www.EddyHelp.com ⇐ con cualquier tipo de trabajo, desde una redacción para el instituto hasta una tesis doctoral en inglés y español
       Reply 
    Are you sure you want to  Yes  No
    Your message goes here

Material muestra para alumnos

  1. 1. TECNICAS DE INVESTIGACION EN CIENCIAS SOCIALES Cátedra: Lago Martínez 1º Cuatrimestre 2011Material de CátedraSilvia Lago Martínez SELECCIÓN DE UNIDADES DE OBSERVACIÓN: DISEÑOS PROBABILISTICOS Y NO PROBABILISTICOSUna investigación politológica puede centrarse sobre innumerables cuestiones: desde elcomportamiento político, la participación política, el estudio de las políticas públicas, lasdecisiones judiciales, las relaciones entre distintas instituciones, la organización de lospartidos políticos, el funcionamiento de las administraciones públicas, la representaciónpolítica, ideologías políticas, sistema político, partidos y grupos de presión, actitudespolíticas, relaciones internacionales, etc.Se puede estudiar lo que se quiera, siempre que se haga con arreglo a reglas determinadasque permitan avanzar en el conocimiento válido y confiable de la realidad política queinteresa al investigador.El proceso de investigación está lleno de situaciones en las que se debe elegir: de quefuentes obtener la información, que variables observar y cuáles ignorar, como definir suscategorías, como seleccionar las unidades de observación, que técnicas de análisis utilizar,etc.Nos vamos a ocupar aquí de la selección de unidades de observación, en una investigacióncuantitativa, de cómo se lleva a cabo dicha elección dependerá en buena medida la calidadde la información que se recoja. Por ello es de suma importancia la planificación yejecución del diseño de la muestra.En esta clase vamos a ver en qué consiste el diseño muestral, en grandes líneas como hayque proceder para la consecución de una muestra apropiada, que es una muestra, que tiposde diseños muéstrales existen.Una de las primeras decisiones a tomar es la especificación y acotación de la población aanalizar. Es esencial definir tanto la muestra (unidades observadas) como el universo(conjunto de unidades de análisis tanto observadas como no observadas). De manera quedefinimos:POBLACIÓN: conjunto de unidades (pueden ser personas, familias, escuelas) sobre lasque se interesa el investigador y por lo tanto se desea obtener cierta información. La mismadebe estar definida conceptualmente, espacialmente y temporalmente. Por ejemplo unestudio sobre comportamiento electoral tiene como universo al conjunto de los electores deuna determinada entidad territorial, podría ser los electores de la ciudad de Buenos Aires enel segundo semestre de 2002
  2. 2. MUESTRA: es una parte de la población, sólo aquellas unidades que se observan, es ungrupo de unidades seleccionadas con la intención de estimar los valores verdaderos de lapoblación. Por ejemplo: estimar el promedio de edad de los electores, nivel educativo,grado de cercanía a un partido político, voto en las últimas elecciones a Jefe de GobiernoDEFINIR PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOSUna vez definida la población se procede al diseño de la muestra, la selección de lasunidades de dicha población sobre las cuales se va a obtener la información.Por razones de economía (en tiempo y dinero), por decisión teórica u otras, u otras, rara vezse observa a cada una de las unidades que lo conforman, por el contrario se decide laextracción de una muestra de los integrantes del universo. Esta decisión dependefundamentalmente de la estrategia de la investigación que se haya elegido para llegar a losobjetivos buscados.A través de muestras se puede obtener, en muchos casos, la información requerida con unahorro sustantivo de recursos humanos, económicos y de tiempo sin que ello implique unalejamiento de la realidad que se desea conocer.De manera que la elección de una (o varias) de las modalidades de muestreo (probabilísticoo no probabilístico) se halla determinada por la confluencia de tres componentes claves enla práctica de cualquier investigación: los objetivos, los recursos y el tiempo dado para surealización.Diseño de la muestraConjunto de operaciones necesarias para el desarrollo de una muestra: Los métodos o técnicas de selección. Las fórmulas de cálculos de los errores de muestreo. Las fórmulas y cálculos del tamaño de la muestra. Los métodos de estimación de los parámetros poblacionales a partir de los estadísticos muestrales.La teoría de muestreo indica los procedimientos o técnicas para extraer una parte o muestradel colectivo o población que se quiere estudiar y del resultado de este análisis inferir oafirmar algo del universo total.Hoy sólo vamos a ver un aspecto de esta teoría, más específicamente los métodos o técnicasde selección de una muestra.Pero previamente vamos a ver un esquema que resume los distintos pasos que debemosseguir para seleccionar una muestra:
  3. 3. PASOS EN EL PROCEDIMIENTO DEL MUESTREO En el esquema que sigue diagramamos la secuencia de pasos paraseleccionar una muestra. Unidades Elementales Unidades de Muestreo DEFINIR LAPaso 1 POBLACIÓN Cobertura Períodos Listas Directorios IDENTIFICAPaso 2 R Guías EL MARCO Mapas
  4. 4. Muestras Probabilísticas SELECCIONAPaso 3 R EL TIPO DE Muestras No Probabilísticas Muestras Probabilísticas:  Aleatorio simple  Al azar sistemático  Estratificado  Por conglomerados o por áreas ELEGIR ELPaso 4 MÉTODO DE Muestras No Probabilísticas:  Coincidental o por conveniencia  Opinático  Por cuotas  Elección razonada  Dispersión de la variable  V. numéricas: varianza (σ 2)  V. cualitativas: (P x Q) DETERMINA  Nivel de significación (α )Paso 5 R EL  Coeficiente de confianza (z) TAMAÑO DE  Error de estimación  V. numéricas: error abs (e)  V. cualitativas: error rel (e%)  Tamaño poblacional (N)  Universos finitos ( N ≤ 100.000) o infinitos (N > 100.000)
  5. 5. Unidades elementales: es la unidad acerca de la cual se solicita información. Esta unidades la que suministra la base del análisis.Unidades de muestreo: cada uno de los elementos que comprende la base de la muestra yque figuran numerados o individualizados en el registro.Descripción de la Cobertura: Debe darse una descripción exacta de la región geográficaque alcanza la muestra, y delimitar espacialmente a la población representada por lamuestra. Por ejemplo: Capital Federal y 22 partidos del Conurbano Bonaerense.Períodos: Fecha y duración del relevamiento de información con la muestra seleccionada.Veamos un ejemplo: supongamos que realizamos un estudio sobre opinión política ycomportamiento electoral con el objetivo de conocer las opiniones sobre larepresentatividad de los políticos y los partidos políticos en el marco de la crisis social,económica y política de la argentina y su relación con la intención de voto a Jefe deGobierno para mayo de 2002. La técnica de recolección es la encuesta. Unidad elemental: Hombre y mujeres de 18 a 65 años en el momento de la encuesta, residentes en la Ciudad de Buenos Aires y en condiciones de votar. Unidad de muestreo: 1ª Distritos electorales de la Ciudad de Buenos Aires, 2ª Manzanas (conglomerado o àreas de 9 manzanas), 3ª Viviendas, 4ª Unidades familiares (hogares), 5° elector, un miembro del hogar seleccionado al azar con probabilidad proporcional de electores en el hogar.. Cobertura: a) Ciudad de Buenos Aires Períodos: octubre / noviembre de 2002.MARCO MUESTRAL:Cualquier diseño muestral (máxime los probabilísticos) comienza con la búsqueda dedocumentación que ayude a la identificación de la población de estudio. Por ejemplo uncenso general de población, un listado que comprende a las unidades de la población, unpadrón electoral, un mapa catastral con representación de manzanas, etc. La aplicación dedeterminado tipo de muestreo no es indiferente. Depende de la información disponiblesobre el marco muestral, pero además condiciona el proceso y repercute en los erroresmuestrales . De manera que lo importante es que ese marco muestral esté completo y/oactualizado. En la medida en que el conocimiento de dicho marco sea más exacto, sereduciría, en primer lugar, los sesgos que se podrían introducir por su desconocimiento. Ejemplificación del marco muestral En la “Encuesta Permanente de Hogares” (Diseño de la muestra, Plan de muestreo yOrganización del marco muestral de la EPH), para la primera etapa el marco muestralestuvo integrado por todos los aglomerados urbanos de más de 100.000 habitantes que seancapitales de provincias.
  6. 6. Desde el punto de vista político-administrativo las provincias están divididas endepartamentos (municipios). Estos departamentos han sido subdivididos a su vez, confines censales, en radios que se agrupan en fracciones. Pero a medida que el tiempo transcurría los datos censales no ofrecían la adecuacióna la realidad que se requería para organizar el marco sobre ellos. Así es que, en todo elproceso de incorporación de aglomerados urbanos al programa hubo que organizar losmarcos partiendo de las cifras censales pero completándolos o corrigiéndolos con cualquiertipo de información disponible y realizando recorridos en terreno para establecer ladelimitación definitiva de la zona a estudiar. Un aglomerado urbano: es un conjunto de localidades urbanas geográficamentecontinuas entre sí, sin interposición de zonas no urbanas, que exceden los límites dedivisiones administrativas municipales o provinciales. Para diferenciarlo de su localidad sele antepone el adjetivo Gran: “Gran Buenos Aires” (GBA), que incluye a la Capital Federaly los partidos de Conurbano Bonaerense: Vicente López, San Isidro, Gral. San Martín, Tresde Febrero, Lomas de Zamora, Morón, y Lanús, (cuyas superficies se integran totalmente alaglomerado), más 15 partidos cuyas superficies se integran parcialmente al aglomerado,constituyendo así los 22 partidos del Conurbano Bonaerense. El marco muestral queda formado, entonces, para la Capital Federal, por ejemplo,como un conjunto de distritos escolares (del I al XXII) que se subdividen en fraccionescensales (que agrupan viviendas), que a su vez se subdividen en radios censales (grupo conun tamaño promedio de 300 viviendas), que a su vez se dividen en manzanas. 1TIPO DE MUESTREO: el procedimiento mediante el cual se extrae una muestra de unapoblación dada. Como ya dijimos es toda parte representativa de un conjunto - población-cuyas características debe reproducir en pequeño lo más exactamente posible.Los tipos de muestreo son dos: probabilístico y no probabilístico.Muestreo probabilísticoSe fundamenta en la aleatorización como criterio esencial de selección muestral. Lascondiciones básicas de representatividad son las siguientes:a) Cada unidad de la población tenga una probabilidad conocida a priori de participar en la muestra.b) La elección de cada unidad muestral sea independiente de las demás.c) El cálculo del error muestral puede hacerse dentro de unos márgenes de probabilidad específico.MÉTODOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICOMuestreo aleatorio simple: requiere de la existencia de un marco muestral, una vezlocalizado se asigna a cada unidad de la población (en el listado) un número secuencial deidentificación para luego proceder a la extracción aleatoria de los integrantes de la muestra.La selección puede realizarse por un proceso mecánico, por ejemplo una urna con bolitasnumeradas o bien por medio de una tabla de cifras aleatoria o con las mismas calculadoras1 “Encuesta Permanente de Hogares”, Diseño de las muestras, Primera Etapa, INDEC, pág. 9.
  7. 7. científicas o un programa de computación o bien cualquier procedimiento que garanticeque:a) Cada unidad de la población tenga una probabilidad igual de participar en la muestra. Esta probabilidad viene determinada por la fracción de muestreo= n/N (tamaño de la muestra/tamaño de la población).b) Cada combinación de "n" elementos tenga igual probabilidad de ser seleccionado.c) La selección muestral sea totalmente aleatoria hasta alcanzar el tamaño de la muestra establecido. No obstante se aconseja extraer un número mayor de unidades como reemplazo.La elección de las unidades muestrales puede hacerse sin reemplazamiento (cuando cadaunidad de la población puede ser elegida una sola vez o con reemplazamiento (participa enelecciones sucesivas). Lo habitual es sin reemplazamiento.Cómo manejarse con la Tabla de números aleatorios se resume en los siguientes pasos:PASO 1: Decidir la dirección en la que leerá la tabla (hacia abajo, hacia arriba, hacia laderecha, incluso diagonalmente), entonces a ciegas deje caer un lápiz sobre la tabla denúmeros aleatorios y comience a leer.PASO 2: Desde el punto de inicio comience a seleccionar números aleatorios sucesivos quepueden potencialmente ser igualados a las unidades de población, para "n" menor que 100seleccione números de dos dígitos, para "n" menos que 1.000 seleccione números de tresdígitos.PASO 3: las unidades de población cuyos números asignados concuerden con los númerosobtenidos aleatoriamente constituyen la muestra aleatoria.Este tipo de muestreo se aplica, fundamentalmente en investigaciones sobre poblacionespequeñas, plenamente identificables, más aún si son universos específicos y diferenciados.En el caso de poblaciones grandes ofrece mayores dificultadesEjemplificación del muestreo al azar simpleSupongamos que sobre la misma temática comentada arriba el interés se centra en conocerla opinión sobre la llamada crisis de “representatividad” entre los miembros del Colegioprofesional de Ciencias Políticas de la ciudad de Buenos Aires, teniendo en cuenta quenuestro universo o población no son todos los politólogos del país sino aquellos que seencuentran colegiados en esa institución, el instrumento a utilizar es un cuestionario semi-estructurado. Debemos contar con el listado actualizado de todos los miembros del Colegio,y haber calculado el tamaño de mi muestra. Se numeran desde el 00 al último número quecorresponda según número de miembros. Luego recurro a la tabla de números al azar,o puedo seleccionar otra fuente de extracción como el paquete estadístico SPSS, dondese puede generar números aleatorios en la opción Selección aleatoria de casos (RandomNumber Seed) del menú Transformar (Transform) de la ventana del Editor de Datos.Decido leer la tabla de izquierda a derecha y continuar con la línea siguiente. Despuésnecesito elegir una cifra inicial al azar, si el número obtenido está fuera de la serie que nosinteresa, continuamos con otros números descartando aquellos que no entran en nuestraserie. El primer número seleccionado que está dentro de la escala que necesitamos, porejemplo el N° 10 incorpora a un miembro, continuamos leyendo hasta llegar al 2º número
  8. 8. que es 02 .Continúo leyendo y aparece nuevamente la 02, por lo tanto realizo la muestracon reemplazamiento y lo omito, continúo y la siguiente es la 00 Finalmente arribo alnúmero de miembros del colegio que forman parte de la muestra. Muestreo Aleatorio Simple Ventajas DesventajasTiende a reflejar todas las Listado completo (no siempre escaracterísticas de la población posible)Facilidad de cálculos estadísticos Demanda tiempo en poblaciones grandes Las estimaciones realizadas son menos precisas que las realizadas con una estratificada. Aumentan costos y tiempos cuando las unidades si son individuos viven distantes.Muestreo al azar sistemáticoSimilar a aleatorio simple, hay que confeccionar un listado de todos los elementos queincluye la población, la diferencia estriba en el método de selección de los casos. Consisteen seleccionar los diferentes elementos de la muestra mediante intervalos preestablecidos, apartir de uno de ellos elegidos al azar.Se define la fracción ´k´ dada por el cociente: N/nLa primera unidad se selecciona al azar simple entre las primeras k unidades del listado, ylas subsiguientes se seleccionan sistemáticamente cada fracción ‘k’. Ejemplificación del muestreo al azar sistemáticoConsiderando el mismo listado del ejercicio anterior, para elegir una muestra por ejemplode 50 entre 200, la fracción ‘k’ es 200/50= 4. Se procede del mismo modo que en elmuestreo al azar simple: se lista, se enumera del nº 00 al nº 199, se elige al azar entre los 4primeros números el que será el primer elemento de la muestra.El segundo será igual al número obtenido + kY asi sucesivamente cuando llegamos a un número mayor al 200 y sabemos que K es 4,contamos hacia abajo y continuamos contando en el inicio del listado hasta llegar a los 50que conforman nuestra muestra.La selección sistemática posee la ventaja de extender la muestra sobre toda la población,ser de fácil aplicación, y conseguir un efecto similar al de la estratificación si las unidadesse han ordenado previamente siguiendo un cierto criterio. Por el contrario puede inducirsesgos debido al hecho de que cada unidad en la muestra es seleccionada con unaperiodicidad constante igual a Kn. Para evitar este peligro hay que hacer un estudio previo
  9. 9. del universo y de los listados que lo contienen, incluso podría “desordenarlos” parapreparar la selección de elementos muestrales.Algunos autores consideran este muestreo desde el punto de vista estrictamenteestadístico como no probabilístico ya que si bien es correcto que una vez iniciado elmuestreo las probabilidades son las mismas para la primera selección -es decir para los nsujetos que están incluidos en el número fijo-, una vez elegido este número, laprobabilidad de los sujetos 14, 18, 02 y 06 es 1, mientras que la probabilidad de cualquierotro sujeto en el listado es 0 Muestreo Aleatorio sistemático Ventajas DesventajasNo requiere del uso contínuo de la Tabla Desde un p.v. estadístico no esde número aleatorios. probabilístico . Lo es al inicio 1º Paso pero no en los siguientes Pasos. La P de los seleccionados es 1 mientras que la P de cualquier otro sujeto es 0Extiende la muestra sobre toda la Puede inducir sesgos debido al hechopoblación de cada unidad en la muestra es seleccionada con una periodicidad constante igual a kn.Fácil aplicación y consigue un efecto Sesgos en los listadossimilar al de la estratificación si lasunidades se han ordenado previamentesiguiendo un cierto criterioMuestreo estratificado:Este tipo de muestreo es conveniente cuando la población o universo puede ser dividido encategorías o estratos o grupos que tienen un interés analítico, y que por razones teóricas yempíricas presentan diferencias entre ellos. La ventaja es que se logra una mayorhomogeneización de la muestra final.Por ejemplo uno puede estratificar una población según la edad, el género, la educación, lasituación ocupacional, el status socioeconómico, la afiliación política, etc. Si las unidadesson comunidades se puede estratificar según su nivel de desarrollo socioeconómico,características de producción, geográficas.Es decir que la estratificación en sí, la definición de cada uno de los estratos, es unproblema de los propósitos de investigación, tipo de preguntas que nos queremos respondery teoría sustantiva.Una vez definidos los estratos y dividido el universo en estratos o valores, según una ovarias variables, es posible diferenciar dos tipos de muestras estratificadasa) Muestra estratificada proporcional: se asigna a cada estrato en la muestra un número proporcional a la cantidad de casos del estrato en la población
  10. 10. b) Muestra estratificada no proporcional: no se guarda la proporción en relación con la población. Generalmente se realiza aumentando el porcentaje en los estratos más reducidos y disminuyendo de manera equivalente los demás con el fin de obtener una mayor representación de dichos estratos en la muestra o de contar en ellos un número suficiente de individuos para el análisis Ejemplificación del muestreo estratificado proporcionalSi continuamos con el ejemplo anterior, si en lugar de seleccionar las unidades al azarsimple o sistemático, decidimos estratificar la población de acuerdo a la inserción laboralde los politólogos, teniendo en cuenta su actividad principal en: administración pública (yasea nacional o provincial), en la actividad privada (relacionada con la profesión) o en laactividad académica (docentes, investigadores), se debe tener en cuenta claramente cuál essu actividad principal dado que las categorías no son excluyentes. Ahora supongamos quetomamos a dichos profesionales de la institución que cuenta con una población de 500asociados, determinada la inserción laboral, resulta que: 50 profesionales trabajan enámbitos privados, 300 en la administración pública y 150 en Instituciones académicas.Supongamos que el tamaño de la muestra fuera de 50 casos, 50 casos representan el 10%del total de la población. Si utilizáramos un muestreo aleatorio simple, la probabilidad deque la muestra resultante contenga exactamente un 10 % de cada estrato es muy baja.Nosotros queremos garantizar que vamos a obtener exactamente esa cantidad. Por esotrabajaremos con un muestreo aleatorio estratificado proporcional.Por lo tanto los tamaños de los estratos muestrales quedan determinados de la siguientemanera. Estratos Nº de personas en la % en la Población Nº de elementos en población cada estratoActividad privada 50 10 5Administración 300 60 30públicaActividad académica 150 30 15Total 500 100 50Paso 1: Estratifico la población en tres clasesPaso 2: Confecciono un listado independiente en cada estrato, enumerando a cadaprofesional: los que se insertan en la actividad privada estarán enumerados de 00 a 49, losde la administración pública de 000 a 299 y los académicos de 000 a 149.Paso 3: Procedo a la elección por los métodos indicados en el muestreo aleatorio simple,pero por separado para cada estrato Ejemplificación del muestreo estratificado no proporcional
  11. 11. Siguiendo con el ejemplo anterior, mediante el muestreo estratificado proporcional nocontamos con suficientes casos de politólogos que trabajen en la actividad privada, solotenemos 5Decido entonces que para los propósitos de mi análisis voy a necesitar 25 casos en cadaestrato, por lo tanto la muestra total va a ser de 75 casos. Este el muestreo no proporcional,ya que no respeto la proporción original en el universo. Estratos Nº de personas en la % en la Población Nº de elementos en población cada estratoActividad privada 50 10 25Administración 300 60 25públicaActividad académica 150 30 25Total 500 100 752Uno de los inconvenientes fundamentales de la estratificación no proporcional es lanecesidad de ponderar la muestra, si se desea la obtención de estimaciones muestralespara el conjunto de la población. No se precisa de la ponderación cuando sólo se realizananálisis individuales y /o comparativos entre los estratos. Ponderación: proceso de asignación de "pesos" a cada estrato, de manera que logre compensarse la desigual probabilidad de selección dada a cada unidad de población que compone el estrato. Se devuelve a los datos su proporcionalidad. La ponderación más usual consiste en dividir el porcentaje que representa el estrato en la población entre el porcentaje que representa en la muestra. Este procedimiento se realiza con cada uno de los estratos. DISTINGUIR ENTRE PONDERAR LA BASE Y PONDERAR LOS ESTADÍSTICOS. De esta manera se obtienen los pesos o coeficientes de ponderación, las que se multiplicarán por cada una de las estimaciones muestrales de los estratos correspondientes, para inferir los respectivos parámetros poblacionales. Muestreo Estratificado Ventajas DesventajasAsegura la representación de las Conocimiento previo de lasvariables de estratificación características de la población, para estratificarSupone un menor error muestral, por lo Cálculos estadísticos más complejostanto mayor precisión de la estimaciónmuestralNo Proporcional: posibilita un mejorconocimiento de grupos pequeños2 Es una de las soluciones posibles. No es necesario que todos los estratos tengan la misma cantidad de casos.
  12. 12. Muestreo aleatorio por conglomerado o áreasPrimer paso: Consiste en dividir al conjunto total de la población en grupos osubconjuntos llamados conglomerados. Lo que tiene en común con el estratificado es ladivisión de la población en grupos pero se diferencian en:1) En el muestreo estratificado se busca la homogeneidad dentro del estrato y laheterogeneidad entre los estratos. En el muestreo por conglomerados es a la inversa el errormuestral disminuye conforme aumenta la heterogeneidad dentro del grupo (conglomerado)Cada conglomerado debe representar la variedad de componentes del universo.2) En el muestreo estratificado se selecciona aleatoriamente una muestra para cada estrato3) En el muestreo por conglomerados se extrae una muestra aleatoria de conglomerados,sus integrantes formarán la muestra. En el muestreo estratificado, la unidad de muestreo esel individuo. En cambio en el de conglomerados es el conglomerado o conjunto deindividuos.Los conglomerados pueden ser las áreas geográficas que dividen a la población que seanaliza (municipio, distrito, áreas censales, viviendas) pero también pueden serorganizaciones u instituciones (colegios, hospitales, cárceles, clínicas psiquiátricas, etc.). Ejemplos de conglomerados o áreas: Manzanas para estudiar viviendas Hogares para investigar jefes de hogar Aulas de clase para entrevistar a los alumnos Colegios para entrevistar a los maestros Muestreo aleatorio por conglomerados Ventajas DesventajasDisminuyen los costos de investigación Mayor error muestral (menor precisiónporque se concentran el trabajo de en las estimaciones) porque loscampo en un número limitado de puntos conglomerados suelen ser muyde muestreo homogéneos (se puede reducir el error aumentando en Nº de conglomerados) Requiere cálculos estadísticos complejos en la estimación del error muestral.Si a partir de una muestra por conglomerados, se extrae una nueva muestra, con referenciaa cada uno de los conglomerados previamente elegidos, y así sucesivamente, se está ante undiseño muestral denominado muestreo polietápico.MUESTREO POLIETAPICO
  13. 13. En este tipo de muestreo, la selección de las unidades últimas se realiza por etapassucesivas.. El polietápico consiste en una jerarquía de diferentes tipos de unidades, cadaunidad de primera etapa se divide, o es potencialemente divisible, en unidades de segundaetapa etc. Las unidades de primera etapa se llaman unidades primarias de muestreo y a lasunidades subsecuentes, unidades de segunda etapa, etc; a las unidades finales se las suelellamar unidades últimas de muestreo.En el muestreo in etápico tiene mucha importancia la estructura del conglomerado. Se hacereferencia a su homogeneidad o heterogeneidad y a su tamaño. Lo primero influye en elnúmero de conglomerados que se selecciona, mientras que el tamaño en el método deselección de los mismos.Como los conglomerados no siempre tienen un tamaño similar y esto afecta al proceso deselección de la muestra, ya que no deben tener la misma probabilidad de formar parte de lamuestra conglomerados con pesos poblacionales distintos.Cabe aclarar que en general por razones de tiempo y dinero no se llevan a cabo diseños quesean probabilísticos en todas las etapas del muestro, la última etapa, la selección delencuestado, suele realizarse por cuotas, procedimiento que mencionaré mas adelantecuando me refiera a las muestras no probabilísticas .EJEMPLO DE MUESTREO POLIETAPICO A NIVEL NACIONALEstudio : Evaluación social de la autopercepción de los pobres en la Argentina. BancoMundial. Enero de 1999.Los objetivos generales de la investigación se han centrado en la identificación de lasdiversas formas de auto percepción de la situación de pobreza en diversos sectores de lasociedad argentina. Ello ha comprendido la caracterización de los intereses y valoracionesvigentes sobre la materia, la detección de áreas de responsabilidad institucional ycompetencia en el desarrollo de políticas sociales específicas y el análisis de factoresasociados a situaciones de pobreza y exclusión en el caso de sectores de pobreza crítica.La investigación abarcó dos etapas sucesivas.a) La primera etapa se basó en la realización de una encuesta nacional, referida aOpiniones y actitudes con respecto a la pobreza. Comprendió la realización de 1.200entrevistas directas en domicilio, basadas en la aplicación de un cuestionario semi-estructurado. La muestra diseñada especialmente para este estudio alcanzó una coberturanacional y se distribuyó en 29 ciudades: Capital Federal, GBA, Córdoba, Rosario, La Plata,Mar del Plata, Santa Fe, Bahía Blanca, Paraná, Lobos, Dean Funes, Correa, Resistencia,Posadas, Formosa, Pto Tirol, Las Palmas, Mendoza, San Juan, San Luis, Rivadavia, SanMiguel de Tucumán, Salta, Santiago del Estero, San Fernando del Valle de Catamarca, LaRioja, Tafí Viejo, Neuquén y Comodoro Rivadavia.La muestra fue diseñada según una estratificación por tamaño de ciudades y de acuerdo a lapertenencia a Región. Se utilizaron cinco estratos poblacionales: Area Metropolitana,ciudades mayores a 100 mil habitantes, ciudades entre 50 y 100 mil habitantes, ciudadesentre 10 y 50 mil habitantes y ciudades menores a 10 mil habitantes. La regionalizaciónutilizada es la sugerida por el INDEC en el Censo Nacional de Población y vivienda. Sedivide el País en 6 regiones: Metropolitana, Pampeana, Noroeste, Cuyo, Noreste yPatagonia.
  14. 14. Comprendió, como se ha consignado, un total de 1200 casos, con un error de +/-2,8 %global para los totales, para un nivel de confianza de 95%.Las entrevistas se realizaron entre los días 18 y 25 de noviembre de 1998. El procesamientode la información se realizó mediante la utilización del programa SPSS.b) La segunda etapa abarcó una encuesta metropolitana en la Ciudad de Buenos Aires, alos efectos de aplicación de un segundo cuestionario más amplio y detallado, tambien semi-estructurado de aproximadamente 60 preguntas.En esta etapa se realizaron 600 entrevistas en hogares de la Ciudad de Buenos Aires,conforme con un diseño muestral no proporcional, sobre representando los sectores socio-económicos medios y bajos, a fin de garantizar la eficiencia de la base estadística. Eltamaño de la muestra implica un error standard de +/- 4.08% en los casos en que p=0.5, conun nivel de confiabilidad de 95.5%. En la fase de procesamiento, los resultados finalesfueron debidamente ponderados para devolver a cada una de las zonas su peso real en eluniverso estudiado. La selección de entrevistados se efectuó a partir de la determinación depuntos muestra al azar, considerados como origen de rutas aleatorias para la selección dehogares. Una vez seleccionado el hogar, la determinación del individuo a encuestar seefectuó de acuerdo con cuotas predeterminadas de sexo y edad.En este caso la selección de las unidades últimas de muestreo se realizó por cuotas.EJEMPLO DE ESTUDIO DE COMPORTAMIENTO ELECTORALPOLIETAPICOCuando los objetivos se refieren a comportamiento político y opinión pública elprocedimiento usual es “In-etápico” eligiendo aleatoriamente areas según informacióncensal, luego hogares y finalmente al encuestado que debiera hacerse aleatoriamente dentrodel hogar.Volvamos al ejemplo citado más arriba, una encuesta sobre la opinión acerca de larepresentatividad de la llamada “clase política” y el comportamiento electoral para laselecciones de jefe de gobierno.Como podemos observar en el cuadro siguiente sobre la elección de legisladores de laCiudad de Buenos Aires en 1997, se cuenta con información sobre la población de las 28circunscripciones de la Ciudad de Buenos Aires. Se extrae una muestra aleatoria deconglomerados. Los conglomerados no tienen el mismo tamaño (cantidad de población encada circunscripción), de manera que es posible diseñar la muestra según estratificación portamaño de las circunscripciones, o seleccionarlas por azar simple.El padrón de electores de la Ciudad cuenta hoy con 2.572.268 electores, 10,3% del padrónnacional.Una vez seleccionados los conglomerados uno de los procedimientos prácticos más usualeses el siguiente:a) sobre cartografía del universo bajo estudio, 28 circunscripciones electorales, con una escala que permita la identificación de manzanas y visualización de calles, una posibilidad es cuadricular la superficie total de modo que las coordenadas tengan un tamaño aproximado de tres por tres manzanas (PM: Punto Muestra).
  15. 15. b) Se enumeran y se sortean con la tabla de números al azar la cantidad de puntos muestras necesarios para cubrir el tamaño de la muestra. Dentro de cada circunscripción se cubren la cantidad de casos proporcional a la cantidad de electores de la misma. Esta es la muestra base o muestra de áreas.c) En cada punto muestra seleccionado se determina la manzana original (nº 1), también por sorteo al azar, y las manzanas de reemplazo (manzanas números 2 al 9).d) En la manzana señalada como manzana original se establecerá, también al azar, un n° de vivienda, un intervalo de timbreo preestablecido (una vivienda por medio, por ejemplo) según la densidad de viviendas en la zona.e) El recorrido de todas las manzanas se efectuará en el sentido de las agujas del reloj, ubicándose el encuestador con el brazo derecho pegado a la pared, e iniciará el recorrido a partir de la esquina de arranque. Si el encuestador tuviera que hacer uso de las manzanas de reemplazo, para completar la cantidad de encuestas por punto muestra, lo hará según el procedimiento indicado.f) Finalmente se sortea a la persona de 18 a 65 años en condiciones de votar conprobabilidad proporcional a la cantidad de electores en el hogar.En síntesis se lleva a cabo el procedimiento de muestreo: estratificado por conglomeradoscon selección de las unidades de primera etapa de forma proporcional, de segunda de formaaleatoria simple y la última etapa por rutas y tablas aleatorias. MÉTODOS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICO Muestreo por cuotas Los criterios a tener en cuenta a la hora de diseñar una muestra de cuotas hacenreferencia a las variables que se van a utilizar, en la práctica estas son difíciles de conseguirentonces se tienen en cuenta variables demográficas o características específicas, comogrupos de edades, sexo, nivel socioeconómico, ciudadanos que hayan votado en la elecciónpresidencial anterior al partido XX, etc. La muestra se divide en cuotas (número depersonas de determinada clase) según parámetros poblacionales (datos censales, resultadoselectorales nacionales). En el ejemplo anterior la selección de unidades últimas de muestreo podríarealizarse por cuotas según parámetros poblacionales de edad, sexo y eventualmente NSE,de acuerdo a los objetivos pude interesar tener en cuenta el voto anterior según resultadoselectorales, pero justamente en este ejemplo es uno de los interrogantes que queremosresponder.
  16. 16. Cálculo de las cuotas de edad y sexo para una muestra de 400 personas de la Capital Federal 3 Edad Total 15-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65 y +años Hombres 172 34 34 29 22 24 29 43% 20% 20% 17% 12% 14% 17% Mujeres 228 39 36 36 32 32 53 57% 17% 16% 16% 14% 14% 23% Total 400 73 70 65 54 56 82 100% 18% 18% 16% 13% 14% 21% Para que el proceso se acerque más a la realidad se suelen dar instruccionesconcretas a los encuestadores para evitar rutinas. Si se utiliza en la última etapa de delmuestreo en etapas se respetan los PM , la selección de la vivienda, incluso es posible elretorno a la hogar a entrevistar al encuestado que reúne las características buscadas, etc. Este muestreo es muy utilizado porque agiliza y simplifica el trabajo de campo. Noes un muestreo probabilístico y por ello no se pueden hacer estimaciones rigurosas, conmedición de errores muestrales e intervalos de confianza. Ventajas DesventajasResulta más económico en tiempo y Supone un mayor error muestraldinero que los probabilísticosFácil de administrar Inexistencia de algún método válido para calcular el error típico No precisa de un listado de la población No se pueden realizar estimaciones rigurosas con medición de errores muestrales e intervalos de confianza. Dificultad para controlar el trabajo de campo Muestreo coincidental o accidental Se define la circunstancia o lugar donde realizar las encuestas, según criterios delinvestigador. En general se concurre a terminales de trenes, ómnibus, aviones, plazas,avenidas comerciales, a la salida de supermercados, de espectáculos públicos, en puertasde fábricas, bancos, colegios, etc. según los objetivos de investigación y las circunstanciasy hábitos de concurrencia de las unidades elementales. Con frecuencia se combina con elmuestreo por cuotas. Muestreo opinático3 Censo Nacional de Población y Vivienda, Capital Federal, Resultados definitivos, Característicasseleccionadas, Serie B, Parte 1, INDEC, 1991, págs. 66-67.
  17. 17. El muestreo opinático tiene dos acepciones:a) Cuando se toma en cuenta la opinión de un experto sobre la definición de las unidades elementales. Es el caso de la formación de una muestra de líderes de opinión, prestigio y poder y se recurre a expertos en relaciones públicas y periodistas para listar los informantes clave; (denominado intencional por otros autores) yb) Cuando se realizan reportajes a una muestra de opinantes para realizar una nota, o cuando las audiencias de programas radiales o televisivos llaman por teléfono a las emisoras para opinar o contestar una pregunta. Estas muestras no son representativas, y cualquier aumento en el tamaño de lamuestra no mejorará su calidad muestral. Recordemos que la representatividad de unamuestra depende del procedimiento de selección al azar.

×