REPRESENTAIVIDAD DE LA MUESTRA
Al reflexionar sobre tema afirmamos, que uno de los problemas elementales que se le presenta al investigador referente con el muestreo consiste en saber si el grupo designado es verdaderamente representativo del conjunto; para que lo sea, los rasgos de los elementos o individuos elegidos para la muestra deben ser similares a los de toda la población (Marín Ibáñez, 1990).
La característica más trascendente de una muestra es la representatividad. Puesto que el muestreo obtiene todo su sentido en tanto que garantiza que las características que se quieren observar en la población quedan expresadas apropiadamente en la muestra. De manera que, generalizar a la población desde la muestra sólo está justificado si ésta representa realmente a la población. Preservar la representatividad es el atributo más importante que debe reunir el muestreo, lo que nos permitirá generalizar a la población los resultados obtenidos en la muestra[1]
Otra
perspectiva sobre el tema es de Fox (1990), quien señala que para lograr la
representatividad se requiere lo siguiente:
a. Conocer qué características (variables) están
relacionadas con el problema que se estudia.
b. Capacidad para medir esas variables.
c. Poseer
datos de la población sobre estas características o variables para usarlos como
variable de comparación.
El mismo
autor enfatiza que si no se cumple alguna de estas condiciones, para algunas de
las características, se pierde la capacidad de buscar deliberadamente la
representatividad en cuanto a ella. En virtud de lo sostenido, afirmamos que la
selección aleatoria de la muestra garantiza la ausencia de sesgo en el proceso
de selección de la misma, ayuda a garantizar su representatividad, sin embargo,
esta circunstancia no es garantía total para que estemos seguros de que la
muestra al azar es representativa de la población de la que se ha extraído
(Kerlinger, 1985). Se espera que sea representativa de las características
relevantes de la población, pero pudiera no serlo. Lo normal es que lo sea, ya
que lo típico, lo representativo de la población, es lo que aparece con más
frecuencia, pero no hay seguridad total. El muestreo estratificado proporcional
asegura, en cambio, la representatividad en cuanto a una o dos características
(Jiménez Fernández, 1983).
El factor del impacto según Fox (1990) que otra forma de examinar el problema de la representatividad de la muestra consiste en distinguir entre la muestra invitada, la muestra aceptante y la muestra productora de datos. La primera corresponde al conjunto de individuos “invitados” del conjunto de la población, la segunda hace referencia al grupo de individuos que aceptan participar y la muestra productora de datos coincide con la muestra real del estudio. Si se poseen datos sobre la población se pueden comparar con ellos la muestra invitada o la aceptante y, mediante algún contraste de significación adecuado (por ejemplo, chi-cuadrado), determinar si difieren de ella en las características que interesa en una investigación dada. Si el contraste indica que no hay diferencias significativas en las variables consideradas, se puede admitir la representatividad de la muestra para las características en cuestión, pero nada se puede afirmar sobre la representatividad de la muestra respecto de cualquier otra variable
Ahora
bien, si en caso, no se ha logrado representatividad en una o varias variables,
el investigador tiene dos opciones:
- Trabajar
con la muestra no representativa y contar con ese límite.
- Seleccionar
más elementos de la población, con la esperanza de que una muestra mayor
sí sea representativa, aunque el estudio tenga una muestra mayor de
buscada inicialmente.
Finalmente,
es preciso preguntarse qué pérdida puede tolerarse desde la selección de la
muestra inicial hasta llegar a la que proporciona los datos. Al mismo tiempo,
hay que tener en cuenta que se tiene constancia probada de que las personas que
no responden tienen opiniones o patrones de conducta distintos de las que
responden; y que el porcentaje de la pérdida también depende, para su
representatividad, de cómo se distribuyan las respuestas en las diferentes
categorías de la variable. No es igual un 48% de “sí” y un 52% de “no” ante
determinada pregunta que un 16% y un 84%[2].
En cualquier caso, no existe una única respuesta cuantitativa. Se suele
considerar que una pérdida del 25% debe preocupar, aun cuando no existan
diferencias estadísticamente significativas; cuando sea inferior al 50% -se
debe leer y escribir con cuidado-; y cuando la proporción es menor del 40% no
se deberían dar a conocer los datos, ni considerarlos como conclusiones
válidas. Son útiles como estudios pilotos, pero no se pueden aceptar sin hacer
un estudio posterior más exhaustivo[3].
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