Población y Muestra

         La población es un conjunto de seres vivos de la misma especie que habitan en un lugar determinado y  una muestra es un conjunto de cosas, personas o datos elegidos al azar, que se consideran representativos del grupo al que pertenecen y que se toman para estudiar o determinar las características del grupo. De acuerdo con cada definición se establece una relación directa directa entre ambos conceptos, por lo que forman un conjunto que va a ser evaluado o estudiado, conllevando así, a una  forma más general llamada muestreo.

          Se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población. Al elegir una muestra aleatoria se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población.

            En el siguiente esquema visual se aprecia como es el proceso de recolección de datos para la toma de decisiones mediante la técnica de población y muestra:

El muestreo se puede diferenciar en dos tipos

 

1.   El muestreo no probabilístico                                                                                                                                                                                                                                                                        Es una técnica de muestreo donde las muestras se recogen en un proceso que no brinda a todos los individuos de la población iguales oportunidades de ser seleccionados.Ya que  no se puede calcular la probabilidad de extracción de una determinada muestra. Por tal motivo, se busca seleccionar a individuos que tienen un conocimiento profundo del tema bajo estudio y se considera que la información aportada por esas personas es vital para la toma de decisiones.  La desventaja del método de muestreo no probabilístico es que no se toman pruebas de una porción desconocida de la población. Esto implica que la muestra puede representar a toda la población con precisión o no. Por lo tanto, los resultados de la investigación no pueden ser utilizados en generalizaciones respecto de toda la población.                                                                
2. Muestreo probilístico:                                                                                                                                                                                                                                                                                       Es una técnica de muestreo en virtud de la cual las muestras son recogidas en un proceso que brinda a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser seleccionados. Por ende, en esta técnica de muestreo, el investigador debe garantizar que cada individuo tenga las mismas oportunidades de ser seleccionado y esto se puede lograr si el investigador utiliza la aleatorización. La ventaja de utilizar una muestra aleatoria es la ausencia de sesgos de muestreo y sistemáticos. Si la selección aleatoria se hace correctamente, la muestra será representativa de toda la población.

A su vez, el muestreo probalístico y no probabilístico se subdivide de la siguiente manera:

.- Muestreo no probabilistico:

• Muestro por conveniencia:  Es una técnica donde las muestras son seleccionadas porque son accesibles para el investigador. Los sujetos son elegidos simplemente porque son fáciles de reclutar. Esta técnica es considerada la mas fácil, barata y la que menos tiempo requiere.
• Muestreo por cuotas: Es la técnica más difundida sobre todo en estudios de mercado y sondeo de opinión. En primer lugar es necesario dividir la población de referencia en varios estratos definidos por algunas variables de distribución conocida (como el género o la edad). Posteriormente se calcula el peso proporcional de cada estrato, es decir, la parte proporcional de población que representan. Finalmente se multiplica cada peso por el tamaño de n de la muestra para determinar la cuota precisa en cada estrato.
• Muestreo de bola de nieve: Indicado para estudios de poblaciones clandestinas, minoritarias o muy dispersas pero en contacto entre sí. Consiste en identificar sujetos que se incluirán en la muestra a partir de los propios entrevistados. Partiendo de una pequeña cantidad de individuos que cumplen los requisitos necesarios, servirán como localizadores de otros con características análogas.
• Muestreo subjetivo por decisión razonada: En este caso las unidades de la muestra se eligen en función de algunas de sus características de manera racional y no casual. Una variante de esta técnica es el muestreo compensado o equilibrado, en el que se seleccionan las unidades de tal forma que la media de la muestra para determinadas variables se acerque a la media de la población. 
• Muestreo consecutivo: Es muy similar al de conveniencia, excepto que intenta incluir a todos los sujetos accesibles como parte de la muestra.Este tipo de muestreo puede ser considerada la mejor con respecto a los demás tipos de muestreo no probabilístico, ya que incluye a todos los sujetos que están disponibles, lo que hace que la muestra represente mejor a toda la población,

  En el siguiente vídeo se puede observar un ejemplo para cada tipo de muestreo no probabilístico:

-Muestreo probabilistico:

• Aleatorio simple:  Es la forma más fácil de muestreo probabilístico. Lo único que el investigador tiene que hacer es asegurarse de que todos los miembros de la población sean incluidos en la lista y luego selección al azar el numero deseado de sujetos.
• Aleatorio estratificado: También es conocido como muestreo aleatorio proporcional. Esta técnica de muestreo probabilístico es donde los sujetos son inicialmente agrupados en diferentes categorías, tales como la edad, el género, entre otros. Luego el investigador selección aleatoriamente la lista final de los sujetos de los distintos estratos. Es importante tener en cuenta que los estratos no se superpongan.
• Aleatorio sistemático: Se puede comparar con una progresión aritmética en donde la diferencia entre dos números consecutivas es la misma.
• Aleatorio por conglomerados: Se realiza cuando es imposible el muestreo aleatorio simple debido a tamaño de la población
• Aleatorio mixto: Está técnica implica una combinación de dos o más técnicas de muestreo enumeradas aleatoriamente. En la mayoría de las investigaciones complejas realizadas en el campo o en el laboratorio, no es adecuado utilizar un solo tipo de muestreo probabilístico. Por ende, las investigaciones se realizan por etapas y en cada etapa se aplica una técnica de muestreo aleatoria diferente.

     Con un mismo caso se puede determinar un ejemplo de muestreo aleatorio simple y muestreo sistemático: