Muestra es cualquier subconjunto de una población predefinida.
Población, por su parte, es la totalidad de unidades en las cuáles se está interesado estudiar o investigar algo. No se puede hablar de muestra, si primero no definimos y conocemos a la población en cuestión.
En todo estudio o investigación, es la población la que interesa, por lo que su definición y conocimiento en cuanto a tamaño y distribución espacial es esencial; y es un paso previo a la definición de la muestra.
La población es el objetivo o finalidad en toda investigación o estudio, por lo que su definición no debe ser a la ligera. El estudio de una muestra, si así se decide, es el medio o herramienta a utilizar para cuando no se pueda estudiar a la población en su totalidad.
Tres preguntas metodológicas que hay que plantearse y responderse en muchos estudios o investigaciones son:
1. ¿Cuál población estudiar? (¿quiénes son?, ¿dónde están?, ¿cómo se distribuyen espacial o geográficamente?, ¿cuántos son?)
Dependerá del tema a investigar y a qué tipo de personas es aplicable este tema para saber quiénes pueden pertenecer a la población y quiénes no.
Será necesario conocer o averiguar dónde encontrarlos; es decir, el lugar o lugares donde estén estas personas o donde se puedan encontrar para poder seleccionarlos en dichos lugares.
Conocer además como se distribuyen o agrupan para su estudio posterior o como elemento importante para el diseño de una muestra si así se decide proceder.
Investigar sobre su tamaño, real o estimado, para conocer el alcance del trabajo a realizar y los costos a incurrir, o si se decide estudiar una muestra, como elemento importante para el cálculo de su tamaño.
2. ¿Debo tomar muestra?
Básicamente toda población es susceptible de muestrearse, lo que no indica que necesariamente y siempre deba muestrearse.
La lógica y el sentido común indican que mientras la población se vaya haciendo más grande y dispersa, y por lo tanto más costosa, en esa medida es más necesaria muestrearla.
3. 3. ¿Cómo debe ser esta muestra?
La lógica y el sentido común indican que pueden haber “buenas” y “malas” muestras. Una “buena” muestra debe cumplir con tres grandes requisitos:
- Un tamaño adecuado: Si nos dijeran que 5 personas son un tamaño de muestra adecuado de una población de 5,000 de inmediato tendríamos dudas al respecto. Si, por otro lado y para ésa misma población, nos dijeran que un tamaño de muestra adecuado es de 4,750 también tendríamos dudas al respecto. Pero, ¿cuál debe ser el tamaño adecuado.
- Una distribución adecuada: Suponiendo un tamaño adecuado de 400 personas para una población de 5,000 una distribución adecuada tendría que estar correlacionada de alguna manera a la distribución de las personas en la misma población ya sea espacialmente o por estratos (variables). Por ejemplo, si la población se distribuye en 25 lugares, y los 400 los planifico recolectar en uno o dos lugares, de inmediato vemos que la muestra está concentrada lo que puede sesgar sus resultados posteriores (a excepción, claro está, que estos 2 lugares concentraran el 90% de la población). Si por el contrario, la muestra la distribuimos en 20 de los 25 lugares, podemos pensar que hay una distribución suficiente, aunque resulte a la postre más costosa.
- Una selección adecuada: La mejor selección posible es haciendo intervenir el azar en la selección de los individuos, donde se previenen gustos o preferencias de la persona que selecciona hacia las personas que hay que seleccionar. Hay varios métodos.
