- En primer lugar, daremos una definición de marco de muestreo.
- Luego exploraremos la importancia de los marcos de muestreo en la investigación.
- A continuación, veremos algunos tipos de marcos de muestreo.
- Después, discutiremos los marcos de muestreo frente al muestreo.
- Por último, repasaremos algunos retos que plantea el uso de marcos de muestreo en la investigación.
Marco de muestreo: Definición
Empecemos por saber qué se entiende exactamente por marco de muestreo.
Tras identificar una población objetivo en la investigación, puedes utilizar un marco de muestreo para extraer una muestra representativa para tu investigación.
Un marco de muestreo se refiere a una lista o una fuente que incluye a cada individuo de toda tu población de interés y debe excluir a cualquiera que no forme parte de la población objetivo.
Los marcos muestrales deben organizarse sistemáticamente, de modo que todas las unidades de muestreo y la información puedan encontrarse fácilmente.
Si estás investigando el consumo de bebidas energéticas por parte de los estudiantes-atletas de tu centro, tu población de interés son todos los estudiantes-atletas de ese centro. ¿Qué debe incluir tu marco de muestreo?
Sería útil disponer de información como los nombres, los datos de contacto y el deporte que practican todos los estudiantes-atletas de tu centro.
No debe omitirse a ningún estudiante-atleta del marco de muestreo, y no debe incluirse a ningún no-atleta. Disponer de una lista como ésta te permitirá extraer una muestra para tu estudio utilizando el método de muestreo que elijas.
Fig. 1 - Los marcos de muestreo ayudan a mantenerse organizado cuando se maneja una población muestral grande.
Importancia de los marcos de muestreo en la investigación
El muestreo es una parte vital de la investigación; se refiere a la selección de un grupo de participantes de una población de interés más amplia. Si queremos generalizar los resultados de la investigación a una población concreta, nuestra muestra debe ser representativa de esa población.
Elegir el marco muestral adecuado es un paso importante para garantizarlo.
Muestras representativas frente a no representativas
Supongamos que la población de interés es la población del Reino Unido. En ese caso, la muestra debe reflejar las características de esta población. Una muestra formada por un 80% de estudiantes universitarios varones blancos de Inglaterra no refleja las características de toda la población del Reino Unido. Por tanto, no es representativa.
Los marcos de muestreo son importantes para que los investigadores se mantengan organizados y se aseguren de que se utiliza la información más actualizada de una población. Esto puede reducir el tiempo a la hora de reclutar participantes durante la investigación.
Tipos de marcos de muestreo
Un tipo de marco de muestreo del que ya hemos hablado son las listas. Podemos crear listas de escuelas, hogares o empleados de una empresa.
Supongamos que tu población objetivo son todas las personas que viven en Londres. En ese caso, podrías utilizar los datos del censo, la guía telefónica o los datos de un censo electoral para seleccionar un subconjunto de personas para tu investigación.
Fig. 2 - Las listas son un tipo de marco de muestreo.Y otro tipo de marco de muestreo sonlos marcos de área, que incluyen unidades territoriales (por ejemplo, ciudades o pueblos) de las que puedes extraer muestras. Los marcos de área pueden utilizar imágenes de satélite o una lista de diferentes áreas.
También puedes utilizar imágenes por satélite para identificar hogares en distintas zonas de Londres que puedan servirte de marco de muestreo. De este modo, tu marco de muestreo tal vez pueda tener en cuenta con mayor precisión a las personas que viven en Londres aunque no estén inscritas en el censo electoral, no figuren en la guía telefónica o se hayan mudado recientemente.
Marco muestral vs Muestreo
Un marco de muestreo es la base de datos de todas las personas de tu población objetivo. Es probable que tu población sea grande, y quizá no puedas permitirte incluir a todo el mundo en tu investigación, o lo más probable es que simplemente no sea posible.
Si éste es el caso, los investigadores pueden utilizar el proceso de muestreo para seleccionar un grupo más pequeño de la población que sea representativo. Éste es el grupo del que recoges los datos.
Un ejemplo de método de muestreo es el muestreo aleatorio.
Si tu marco de muestreo incluye 1200 individuos, puedes seleccionar al azar (por ejemplo, utilizando un generador de números aleatorios) 100 personas de esa lista con las que ponerte en contacto y pedirles que participen en tu investigación.
Ejemplo de marco de muestreo en investigación
Como ya se ha dicho, los marcos de muestreo permiten a los investigadores organizarse a la hora de reclutar participantes.
Los investigadores que llevan a cabo una investigación sobre seguridad vial quieren llegar a las personas que conducen, van en bicicleta o caminan habitualmente por la ciudad.
Tener tres marcos de muestreo de personas que conducen, van en bicicleta o caminan facilita el contacto con las personas de cada muestra a la hora de reclutar participantes, de modo que pueda haber la misma cantidad de personas en cada grupo de muestra.
Aunque son útiles en su mayor parte, el uso de marcos de muestreo en la investigación plantea algunos problemas.
Los marcos de muestreo en la investigación: Desafíos
Pueden surgir varios problemas al utilizar marcos de muestreo.
- En primer lugar, cuando la población objetivo es grande, no todas las personas que deberían estar incluidas lo estarán en los marcos de muestreo.
No todo el mundo está en la guía telefónica o en el censo electoral. Del mismo modo, no todas las personas cuyos datos figuran en estas bases de datos siguen viviendo donde podrían estar empadronadas.
- El muestreo por áreas también puede dar lugar a datos inexactos, ya que no proporciona muchos datos sobre las unidades de muestreo. Esto puede afectar a la eficacia del muestreo.
El número de viviendasde una ciudad visitada con frecuencia por turistas podría no reflejar el número de hogares que viven allí durante todo el año.
- Pueden surgir problemas adicionales si una unidad de muestreo (por ejemplo, una persona) aparece dos veces en el marco de muestreo.
Si alguien está inscrito para votar en dos ciudades distintas, aparecerá dos veces en un marco de muestreo compuesto por votantes.
- Muchas personas que forman parte del marco de muestreo también podrían negarse a participar en la investigación, lo que puede ser preocupante para el muestreo si las personas que aceptan y se niegan a participar en la investigación difieren significativamente. La muestra puede no ser representativa de la población.
Fig. 3. - Las personas pueden dejar de participar como parte de un grupo de muestra en cualquier momento, lo que puede causar problemas en la investigación.
Marcos de muestreo en la investigación - Puntos clave
- Un marco de muestreo se refiere a una lista o una fuente que incluye a cada individuo de toda tu población deinterés y debe excluir a cualquiera que no forme parte de la población de interés.
- Los marcos de muestreo extraen las muestras para la investigación. Disponer de una lista de todas las personas de tu población objetivo te permite extraer una muestra para tu estudio utilizando un método de muestreo.
- Lostipos de marcos de muestreo incluyen las listas de marcos y los marcos de área.
- Losretos de utilizar marcos de muestreo incluyen las implicaciones de utilizar marcos de muestreo incompletos, marcos de muestreo que incluyen a personas ajenas a la población de interés o una inclusión repetida de unidades de muestreo.
- Los marcos de muestreoque no incluyen suficiente información sobre las unidades de muestreo pueden dar lugar a un muestreo ineficaz.
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