Definir la población y la muestra permite precisar a quiénes o qué elementos se estudiará en una tesis. Hernández Sampieri, Fernández Collado y Baptista Lucio explican que la selección debe responder al problema, las hipótesis y el diseño de investigación.
La población reúne los casos que cumplen las características establecidas para el estudio. La muestra es un subconjunto de esa población. Antes de seleccionarla, hay que definir la unidad de análisis: personas, organizaciones, equipos, registros u otros elementos.
¿Qué es el muestreo probabilístico?
Utiliza procedimientos aleatorios para seleccionar los casos. Permite estimar el error de muestreo y sustentar inferencias hacia la población definida. El libro presenta muestras simples, estratificadas y por racimos.
¿Qué es el muestreo no probabilístico?
La selección responde a criterios del investigador o a las condiciones del estudio, en lugar de un procedimiento aleatorio. Puede ser pertinente para determinados objetivos, pero limita la generalización estadística a la población. La elección entre ambos métodos depende del propósito y las condiciones de la investigación.
Ejemplos de muestreo para tesis de ingeniería
Los siguientes ejemplos son hipotéticos y muestran cómo aplicar estas decisiones:
| Procedimiento | Ejemplo |
|---|---|
| Aleatorio simple | Seleccionar equipos mediante un sorteo a partir de un listado completo de las máquinas que cumplen los criterios del estudio. |
| Estratificado | Dividir los equipos por tipo de máquina y seleccionar aleatoriamente casos dentro de cada categoría. |
| Por racimos o conglomerados | Seleccionar aleatoriamente sedes de una empresa y estudiar equipos dentro de las sedes elegidas, según el diseño previsto. |
| No probabilístico | Evaluar los equipos de una línea piloto elegida por su disponibilidad y autorización para aplicar una mejora. |
Por ejemplo, si una tesis analiza las fallas de los motores eléctricos de una planta, debe precisar qué motores integran la población, qué periodo abarcan los registros y qué criterios permiten incluir o excluir equipos.
Si la investigación se realiza únicamente en una línea piloto disponible, sus resultados deben interpretarse considerando esa selección. No corresponde asumir que representan automáticamente a todas las líneas de la empresa.
Tamaño de muestra y procedimiento de selección
Elegir cuántos casos estudiar y decidir cómo seleccionarlos son decisiones distintas. Una muestra numerosa seleccionada por disponibilidad continúa siendo no probabilística; aplicar una fórmula de tamaño tampoco convierte la selección en aleatoria.
Para documentar el muestreo en una tesis, conviene responder:
- ¿Cuál es la población y cómo está delimitada?
- ¿Qué constituye una unidad de análisis?
- ¿Qué criterios de inclusión y exclusión se utilizarán?
- ¿Cómo se seleccionarán los casos?
- ¿Cómo se justificará el tamaño de la muestra?
- ¿Hasta qué población o contexto podrán extenderse los resultados?
Una selección bien sustentada permite que las conclusiones sean coherentes con los casos efectivamente estudiados.
Referencia
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, M. del P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill Education. Capítulo 8: Selección de la muestra.