El diseño de la muestra.

La calidad de una investigación es directamente dependiente de la calidad de la información recogida, por ello la muestra debe de ser tenida en cuenta por el investigador y no se debe de escatimar en tiempo y esfuerzo para seleccionar una muestra valida.

Cuando se comienza una investigación, uno de los primeros pasos a seguir es saber acotar y especificar la población a analizar. Nuestro objetivo por tanto, es saber que información queremos obtener de ese conjunto de unidades o población. Estas unidades de población seran la muestra ha analizar para inferir parámetros poblacionales. Esos paraametros serán representaciones a pequeña escala de una población especifica. Se debe hacer inciso en la definición y en la acotación de la población en características de espacio y tiempo concreto a analizar para tener una muestra valida.

Al definir la población a analizar se debe de definir también el diseño de la muestra, seleccionar las unidades concretas que definan  a la población a analizar. Al comprender la muestra se podrá inferir las características correspondientes de la población. La muestra sera una representación de la población, por ello se deberá definir correctamente para que sea representativa por la teoría de la probabilidades de la Estadística Inferencial.

Al utilizar un diseño muestral representativo de una población esta debe basarse en una investigación previa sobre la población a estudiar. Por ello el marco albacara las unidades poblacionales. Estas estaran reflejadas por diferentes métodos identificatorios del individuo que forma parte de la población. Por eso es necesario que el marco muestral cumpla los siguientes pasos:

1. El marco elegido debe de facilitar que la muestra quede representada. Para ello deben de quedar a un lado los sesgos que puede producir el investigador al no ser totalmente imparcial.
2. El marco muestral debe de estar constantemente renovado ya que la población varia en el tiempo.
3. Se deben evitar duplicidades en las representaciones ya que cada componente poblacional debe tener un mismo valor dentro del marco del muestreo.
4. Nunca puede existir dentro del marco muestral población no implicada en la investigación.
5. La población que compone el marco muestral debe estar identificada y localizada.
6. El marco muestral debe de ser sencillo a la hora de identificar a los componentes. En el caso que sea complejo puede llevar a sesgos y errores.

Factores que inciden en el tamaño de la muestra:

Al diseñar el tamaño de la muestra es importante tomar decisiones preliminares de como debe de ser nuestra muestra. Esta decisión se debe de basar en seis puntos a seguir.

1. El tiempo y los recursos de los que disponemos:
1. Dependiendo de la cantidad económica con la que nos han dotado y del tiempo que dispongamos para llevar a cavo el proyecto el tamaño de la muestra aumentara o disminuirá notablemente. Cuanto más tiempo y dinero mayor muestra y mas precisa la investigación.
2. La modalidad de muestreo seleccionada:
1. Se debe de elegir entre:
1. Modalidades probabilistas: Estas estarán dirigidas a conseguir muestras representativas para hacer inferencias poblacionales.
2. Modalidades no Probabilísticas: necesitan una muestra menor ya que no necesitan hacer inferencias poblacional..
2. La modalidad del muestreo también depende directamente como he señalado en el punto primero, de los objetivos de la investigación, de los recursos de los que disponemos y del tiempo para realizar la investigación.
3. La diversidad de análisis de datos previstos:
1. Antes de realizar un análisis se debe de diseñar la muestra. Por ello debemos de partir de si es un análisis multivariable o bivariable.
1. Análisis multivariable: es necesario una gran cantidad de datos para así reducir a lo máximo posible los errores de predicción. En el estudio debe quedar reflejado cual va ser la proporción entre el tamaño de la muestra y el numero de variables.
2. Análisis bivariables: tiene un número amplio de datos pero menor que el multivariable, sobre todo si las variables contienen gran cantidad de categorías.
4. La varianza, heterogeneidad poblacional:
1. Cuanto mayor heterogeneidad exista dentro de una población, mayor varianza, el tamaño muestral deberá de ser mayor. La varianza poblacional es conocida por la experiencia que ha habido con estudios previos.
2. En el caso de desconocer la varianza, se opta por utilizar el supuesto mas desfavorable para así reducir así al máximo posible toda equivocación en la estimación de parámetros poblacionales.
3. P= Probabilidad de aparición de un suceso
4. Q= 1-P , Probabilidad de no ocurrencia del suceso
5. P=Q= 0,5
6. Varianza= PxQ= 0,25
5. Margen de error máximo admisible para la estimación de los parámetros poblacionales:
1. Al existir un mayor tamaño muestral conlleva la necesidad de mayor precisión en la estimación de los parámetros poblacionales y una reducción del error muestral. Por ello el investigador debe de fijar el error antes de nada. Este error se debe de basar en la precisión que el investigador desea para su estimación. Lo mas habitual es que se elija errores comprendidos entre el 2,5 y el 2%.
6. El nivel de confianza de la estimación muestral:
1. El nivel de confianza es la probabilidad de que el estadistico elegido para la muestra se ajuste al parámetro poblacional. El nivel de confianza sera la desviación típica o poblacional utilizando un nivel de confianza de 95,5% habitualmente. Esto corresponde a áreas bajo la curva normal acotadas por distintos valores de desviación típica.