El objeto de la teoría de las muestras es obtener, por camino de la estadística inferencial, conclusiones válidas para una población numerosa, partiendo de la observación del comportamiento de una parte de ella, en general pequeña, llamada muestra.
No cualquier porción de la población constituye una muestra apta para obtener inferencias valederas para toda la población. Es indispensable, para ello, que cumpla determinadas condiciones que involucramos en el término “representatividad”. Cuando más nos acerquemos a la “representatividad”, más precisas serán las inferencias que realicemos utilizando como base la muestra.
La población es el conjunto de medidas o el recuento de todos los elementos que representan una característica común.
La muestra es un conjunto de medidas o el recuento de una parte de los elementos pertenecientes a la población.
El marco muestral es la lista, mapa o cuadro que contiene todas las unidades y del cual se selecciona la muestra.
La unidad muestral es la unidad básica que contiene uno o más elementos de la población que va ser encuestada.
El elemento es el ente sobre el que se busca información relacionada con la investigación.
La extensión o zona de investigación es la ubicación geográfica donde se realiza el trabajo investigativo.
El tiempo es el período durante el cual se hace la investigación y nos define el horizonte del proyecto tan básico en la planeación del trabajo de campo.
Clases de muestras
Muestreo probabilístico: Es aquel en el que cada elemento de la población tiene probabilidades conocidas y diferentes de cero de ser incluido en la muestra.
Muestra aleatoria simple: En esta clase, las muestras deben estar constituidas por elementos tomados a suerte o al azar, de tal forma que cada elemento del universo tenga la misma probabilidad de figurar en la muestra. Para ello se han diseñado una variedad de “tablas de números aleatorios” en las que mediante un proceso artesanal usted escoge los elementos objetos de análisis por medio de un proceso de muestras en una sola etapa.
Muestra sistemática: Se elige a intervalos preestablecidos las personas u objetos que se van a entrevistar o a analizar mediante un sistema elegido de manera subjetiva generalmente.
Muestra estratificada: Consiste en subdividir toda la población o universo en los diversos grados en los que se componga, es decir, estructurar los llamados “estratos”. Esta subdivisión debe hacerse por conceptos totalmente homogéneos para que todos los componentes guarden una misma identificación y después, dentro de cada estrato, se procede a verificar la adjudicación de los elementos de la muestra de manera aleatoria sistemática o al azar.
Muestreo por áreas: En este muestreo se precisa el conocimiento geográfico de la región que se va a estudiar. Esta se divide en partes o áreas y se toman al azar algunas, las cuales servirán como muestra para hacer la investigación considerándolas representativas de todo el país.
Muestreo no probabilístico: Es aquel que utiliza el juicio personal para seleccionar los elementos. Por lo tanto, es difícil calcular las probabilidades de que un elemento de la población sea incluido en la muestra.
Muestreo por cuotas: Una vez hecha la estratificación no proporcional o proporcional, se debería acudir a la suerte para llegar individualizar cuáles serían las personas a las que se les va a preguntar, pero hemos visto que esto es difícil, pues no se tienen individualizados todos los universos posibles.
Muestreo por conveniencia: Es un tipo de muestra no probabilística donde los elementos se seleccionan de forma accidental porque simplemente están en el lugar y momento en que se hace el estudio o se recopila la información. El inconveniente es saber si los elementos que hacen parte de la muestra son representativos de la población determinada.
Muestreo por juicio: Es un tipo de muestra no probabilística donde los elementos se seleccionan de forma intencional porque simplemente se considera que sirven a los objetivos del estudio. El inconveniente es que los elementos que hacen parte de la muestra se escogen no porque sean representativos sino porque aportan información que necesitan los investigadores.
Muestreo por informantes: Es un tipo de muestra no probabilística, derivada del muestreo por juicio, donde los elementos se seleccionan como producto de que un grupo inicial de participantes con determinadas características actúan como “informantes” para reclutar otros elementos con características idénticas.