Cuando se requiere utilizar una
muestra en un estudio o investigación, no basta aplicar una formula determinada
y las pautas que se siguen para su determinación, muchas veces se deben
considerar otros aspectos, dependiendo
de la naturaleza del contexto donde se aplica y obtener el tamaño necesario de
la muestra.
Como por ejemplo, la conveniencia
o disponibilidad de si la muestra debe ser "probabilística" o "no probabilística", el
número de sujetos y finalidad del estudio que se realiza, número de sujetos necesarios en la muestra
para extrapolar los datos a la población.
También se debe tener en cuenta
las variables de las cuales depende el tamaño de la muestra, cómo calcular el
tamaño de la muestra en el caso de poblaciones infinitas (tamaño grande,
indefinido) o poblaciones finitas (tamaño conocido, pequeño) o la estimación
del margen de error para extrapolar la
muestra a la población.
Por otro lado, ¿cuál debe ser el
número de sujetos para construir un instrumento de medición, para realizar un análisis
factorial, en estudios de carácter empírico, experimental o un análisis
correlacional?
Asimismo, que variables intervienen
en la determinación del tamaño de la muestra, cuál debe ser el tamaño de cada
muestra cuando comparamos dos grupos (t de Student) o cuando se realiza un análisis
de varianza, qué pasa cuando tenemos más de dos muestras o cuando N = 1.
Todas estas interrogantes deben tener
respuestas, a fin de culminar con éxito una investigación. Estas
consideraciones se pueden encontrar en las “Técnicas de muestreo”. Existe
amplia bibliografía y referencias al respecto en el ciberespacio, tal como el enlace que se muestra, por supuesto
que existen libros y artículos muy especializados que dan muchos detalles, que
serán útiles a la hora de decidir.
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