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La exactitud y la confiabilidad de la información que se obtiene de
un estudio descriptivo dependen principalmente del procedimiento de
muestreo, que incluye tanto la determinación del tamaño de la muestra
como el método de selección de los entrevistados.
Empíricamente, el procedimiento de muestreo se basa en la intuición de
que es válido sacar conclusiones generales acerca de todos los elementos
de un grupo, basándose en el conocimiento de solo una parte de los
elementos de esa población.
En la vida diaria, es una práctica que se extiende a muchos ámbitos ya
que generalizamos juicios sobre personas, productos, servicios,
condiciones climáticas e infinidad de situaciones, sobre la base de
muestras tan pequeñas como un breve vistazo a la concurrencia de un
centro nocturno (está de muy ambiente) o la observación de un único
evento (la comida aquí está muy sabrosa).
Teóricamente, el muestreo se basa en la inducción y somete esas
conjeturas a una evaluación probabilística para así poder determinar su
grado de aproximación a la realidad. Es decir, permite conocer o estimar
el tamaño de un error derivado del procedimiento del muestreo.
Supongamos los siguientes números de Horas de Conexión a internet para
una población de 5 familias:
F1 F2 F3 F4 F5
6 5 7 6 9
El Promedio de Horas de Conexión es 6.60, con una Desviación Estándar de
1.52, que es una medida de su variabilidad. En otras palabras, es cierto
que la población se conecta en promedio un poco más de seis horas y
media, aunque ese promedio varía en alrededor de hora y media para cada
familia.
Aunque en la práctica se trabaja con solo una muestra, si se consideran
todas las muestras posibles de tamaño 2, es posible ver que cada una de
las 9 muestras posibles permitiría estimar un número promedio de horas
de conexión distinto, por lo que la estimación dependerá de cuál de las
muestras sea seleccionada:
F1F2 F1F3 F1F4 F1F5 F2F3 F2F4 F2F5 F3F4 F3F5
5.5 6.5 6.0 7.5 6.0 5.5 7.0 6.5 8.0
Se puede confiar en el procedimiento de muestreo gracias a que el
promedio de todas las muestras posibles es también 6.60.
Un error derivado del muestreo proviene de la selección de la muestra,
ya que como se ve en el ejemplo anterior, la estimación de un promedio
de Horas de Conexión depende de cuáles elementos pasen a formar parte de
la muestra.
La Desviación Estándar de todas estas posibles muestras de tamaño 2,
llamada ahora error estándar, es 0.88 Horas de Conexión y se puede
interpretar, por ejemplo, como que el 66% de las muestras posibles
muestran como promedio un número de horas entre 5.72 y 7.48, es decir,
dentro un intervalo más o menos un error estándar.
En otras palabras, 6 de las 9 muestras posibles están dentro de un
intervalo equivalente a un Error Estándar alrededor de la media
verdadera.
Así, tenemos que la confiabilidad del muestreo se puede expresar en
términos de la probabilidad que una muestra cualquiera obtenga un
resultado dentro de un intervalo específico.
A medida que el tamaño de muestra aumenta, cada muestra representa mejor
a la población, al extremo de que, en este ejemplo, si la muestra fuese
de tamaño 4, el promedio estimado sería de 6.5 Horas de Conexión en el
caso de tomar la muestra formada por F1, F2, F3 y F5. Y el intervalo de
estimación de todas las muestras posibles sería considerablemente
menor.
El tamaño de muestra está principalmente relacionado con la variabilidad
de la característica de esa población que se desea estudiar.
Así, una población de tamaño infinito podría estar perfectamente
representada por una muestra muy reducida, siempre que sus
características sean homogéneas.
Valga el ejemplo de la alberca, en la que, para conocer la temperatura
del agua, una persona mete tan solo la punta del pie, tan solo en la
orilla. Tomada esta minúscula muestra, queda en posibilidad de tomar una
decisión respecto a la totalidad de la alberca. De hecho, si la
temperatura del agua le parece agradable, posiblemente invite al resto
de la concurrencia a introducirse por completo, no solo la punta del pie
y no solo en la orilla.
Así pues, los dos componentes relevantes para la determinación del
tamaño de muestra son la confiabilidad de que la muestra represente a la
población (expresada en unidades de error estándar) y la precisión con
la que se desee hacer una estimación.
El tamaño de la población bajo estudio nada tiene que ver con la
determinación del tamaño de muestra. Prueba de ello es que la fórmula
para determinar el tamaño de muestra NO incluye el tamaño de la
población-
Sin embargo, en atención principalmente a requisitos de análisis, se
tiende a utilizar tamaños de muestra más grandes que el que se determina
teóricamente. Esto es, se desea contar con un número suficiente de
observaciones (encuestas) dentro de cada celda de análisis de
información que resulte al comparar información entre grupos de
respondientes según sus datos de clasificación u otras respuestas
obtenidas durante el estudio.
Estudios: Maestría en Administración (ITESM, Campus Monterrey, México, 1977); Licenciado en Administración de Empresas (ITESM, Campus Monterrey, México, 1974) Especialidad: Su trabajo de consultoría se centra en las áreas de planeación estratégica de mercados e información para la toma de decisiones. Imparte en la EGADE el curso de Mercados y Clientes. Actividad Profesional: Fue profesor del Departamento de Mercadotecnia del Tecnológico de Monterrey, Campus Monterrey, y director de la carrera de Licenciado en Mercadotecnia del mismo Campus. Trabajó en Cervecería Cuauhtémoc-Moctezuma en la gerencia de Planeación Estratégica, gerencia de Investigación de Mercados, gerencia de Desarrollo de Nuevos Productos, gerencia de Marcas Regionales y gerencia de Marca Dos Equis Lager y Sol. Estuvo en Publicidad Clave como director de Operaciones de la agencia y, junto con otros socios, estableció su propia agencia de publicidad, Criterio y Creatividad Publicitaria, en la que fungió como director general. Fue también director de Mercadotecnia del Grupo Financiero Banorte. Actualmente, se desempeña como consultor independiente. joseidomarrobaprodigy.net.mx
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