8.1.
REPRESENTATIVIDAD 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. 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) señala que para lograr la
representatividad se requiere lo siguiente:
·
Conocer qué características (variables) están relacionadas con el
problema que se estudia.
·
Capacidad para medir esas variables.
·
Poseer datos de la población sobre estas características o variables
para usarlos como variable de comparación.
El mismo
autor señala 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 señalado 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 la 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
(La Torre, Rincón y Arnal, 2003, p. 83).
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