Este documento discute temas relacionados con la muestra en investigaciones cuantitativas, incluyendo las técnicas de muestreo y el tamaño de la muestra. Explica que para que una muestra sea representativa, debe seleccionarse de manera probabilística a través de métodos como el muestreo aleatorio simple o estratificado. También analiza cómo el tamaño de la muestra afecta la significación estadística y la viabilidad de los diseños de investigación.
Este documento describe la investigación cuantitativa. Explica que este tipo de investigación se basa en la recolección y análisis de datos numéricos para responder preguntas de investigación y probar hipótesis previamente establecidas. También detalla los métodos cuantitativos como encuestas y experimentos, y que los resultados pueden generalizarse. Finalmente, resume las ventajas de la investigación cuantitativa, como su validez externa y capacidad para cuantificar fenómenos, aunque también reconoce algunas limitaciones.
Este documento describe los métodos de investigación cuantitativa, incluyendo sus características principales como el uso de datos numéricos y variables cuantificables, y técnicas como encuestas y experimentos. Explica los tipos de investigación cuantitativa como descriptiva, analítica y experimental, y discute las ventajas e inconvenientes de este método. También proporciona orientación sobre cómo diseñar una investigación cuantitativa efectiva, incluyendo establecer objetivos, diseñar cuestionarios y seleccionar las técnicas apropiadas.
El documento describe la investigación cuantitativa, su origen en los siglos XVIII y XIX para analizar conflictos sociales y el contexto económico. Explica que busca determinar relaciones causales mediante la recolección amplia de datos para establecer hipótesis de manera sólida. También describe las características, ventajas, desventajas, alcances y usos de este método, el cual permite examinar datos numéricamente y generalizar resultados de muestras a poblaciones enteras. Finalmente, concluye que este método aproxim
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo para estudios de población. Las técnicas probabilísticas como el muestreo aleatorio simple, el estratificado y el sistemático garantizan que cada sujeto tenga la misma probabilidad de ser seleccionado y producen muestras representativas que permiten generalizar los resultados a la población. Las técnicas no probabilísticas como el muestreo por conglomerados dependen de criterios del investigador y pueden ser menos válidas. El objetivo es seleccionar una muestra que represente fiel
El documento habla sobre cómo seleccionar una muestra para investigación. Explica los conceptos de muestra, población y tipos de muestras. Discute la importancia de definir claramente la unidad de análisis y delimitar las características de la población objetivo. También describe los diferentes métodos para seleccionar una muestra, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas, y cómo elegir el método apropiado dependiendo de los objetivos del estudio.
Metodologia cap 8 - selección de la muestra. 2 sem 2013udcecologia
El documento describe los conceptos y métodos clave relacionados con la selección de muestras en la investigación. Explica que existen muestras probabilísticas y no probabilísticas, y que las probabilísticas son representativas de la población total. También define conceptos estadísticos como varianza muestral, desviación estándar, error estándar y varianza poblacional que son importantes para calcular el tamaño de la muestra requerido. Finalmente, presenta un ejemplo numérico para ilustrar cómo calcular el tama
La investigación cuantitativa surgió en los siglos XVIII y XIX como parte del desarrollo del capitalismo y la sociedad burguesa. Se basa en un enfoque deductivo que va de lo general a lo particular y utiliza métodos como encuestas y recolección de datos numéricos para probar hipótesis preestablecidas. Presenta ventajas como la posibilidad de generalizar resultados e inferir tendencias, pero también limitaciones como una profundidad menor de información en comparación con métodos cualitativos. Los alcances de una investigación cuantitativa pueden ser
Este documento describe la investigación cuantitativa. Explica que este tipo de investigación se basa en la recolección y análisis de datos numéricos para responder preguntas de investigación y probar hipótesis previamente establecidas. También detalla los métodos cuantitativos como encuestas y experimentos, y que los resultados pueden generalizarse. Finalmente, resume las ventajas de la investigación cuantitativa, como su validez externa y capacidad para cuantificar fenómenos, aunque también reconoce algunas limitaciones.
Este documento describe los métodos de investigación cuantitativa, incluyendo sus características principales como el uso de datos numéricos y variables cuantificables, y técnicas como encuestas y experimentos. Explica los tipos de investigación cuantitativa como descriptiva, analítica y experimental, y discute las ventajas e inconvenientes de este método. También proporciona orientación sobre cómo diseñar una investigación cuantitativa efectiva, incluyendo establecer objetivos, diseñar cuestionarios y seleccionar las técnicas apropiadas.
El documento describe la investigación cuantitativa, su origen en los siglos XVIII y XIX para analizar conflictos sociales y el contexto económico. Explica que busca determinar relaciones causales mediante la recolección amplia de datos para establecer hipótesis de manera sólida. También describe las características, ventajas, desventajas, alcances y usos de este método, el cual permite examinar datos numéricamente y generalizar resultados de muestras a poblaciones enteras. Finalmente, concluye que este método aproxim
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo para estudios de población. Las técnicas probabilísticas como el muestreo aleatorio simple, el estratificado y el sistemático garantizan que cada sujeto tenga la misma probabilidad de ser seleccionado y producen muestras representativas que permiten generalizar los resultados a la población. Las técnicas no probabilísticas como el muestreo por conglomerados dependen de criterios del investigador y pueden ser menos válidas. El objetivo es seleccionar una muestra que represente fiel
El documento habla sobre cómo seleccionar una muestra para investigación. Explica los conceptos de muestra, población y tipos de muestras. Discute la importancia de definir claramente la unidad de análisis y delimitar las características de la población objetivo. También describe los diferentes métodos para seleccionar una muestra, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas, y cómo elegir el método apropiado dependiendo de los objetivos del estudio.
Metodologia cap 8 - selección de la muestra. 2 sem 2013udcecologia
El documento describe los conceptos y métodos clave relacionados con la selección de muestras en la investigación. Explica que existen muestras probabilísticas y no probabilísticas, y que las probabilísticas son representativas de la población total. También define conceptos estadísticos como varianza muestral, desviación estándar, error estándar y varianza poblacional que son importantes para calcular el tamaño de la muestra requerido. Finalmente, presenta un ejemplo numérico para ilustrar cómo calcular el tama
La investigación cuantitativa surgió en los siglos XVIII y XIX como parte del desarrollo del capitalismo y la sociedad burguesa. Se basa en un enfoque deductivo que va de lo general a lo particular y utiliza métodos como encuestas y recolección de datos numéricos para probar hipótesis preestablecidas. Presenta ventajas como la posibilidad de generalizar resultados e inferir tendencias, pero también limitaciones como una profundidad menor de información en comparación con métodos cualitativos. Los alcances de una investigación cuantitativa pueden ser
Este documento describe las diferencias entre la investigación cuantitativa y cualitativa. Explica que la investigación cuantitativa implica el uso de herramientas estadísticas y matemáticas para obtener resultados objetivos que puedan generalizarse, mientras que la investigación cualitativa se basa en datos verbales y observaciones subjetivas. También discute los métodos de recopilación de datos y las ventajas e inconvenientes de cada enfoque.
Este documento describe los principios básicos de la investigación cuantitativa. Explica que este tipo de investigación cuantifica variables mediante datos numéricos y estadísticos para medir fenómenos. Los métodos más comunes incluyen encuestas, entrevistas y observaciones sistemáticas. La investigación cuantitativa sigue etapas como concebir una idea, plantear hipótesis, recolectar datos y analizarlos estadísticamente. Empresas y organizaciones usan este método para tomar decisiones estratégicas basadas en datos objetivos.
La investigación cuantitativa es una forma estructurada de recopilar y analizar datos obtenidos de distintas fuentes. La investigación cuantitativa implica el uso de herramientas informáticas, estadísticas, y matemáticas para obtener resultados. Es concluyente en su propósito ya que trata de cuantificar el problema y entender que tan general esta mediante la búsqueda de resultados con posibilidad a una población mayor. 1
La metodología cuantitativa de acuerdo con Tamayo (2007), consiste en el contraste de teorías ya existentes a partir de una serie de hipótesis surgidas de la misma, siendo necesario obtener una muestra, ya sea en forma aleatoria o discriminada, pero representativa de una población o fenómeno objeto de estudio. Por lo tanto, para realizar estudios cuantitativos es indispensable contar con una teoría ya construida, dado que el método científico utilizado en la misma es el deductivo; mientras que la metodología cualitativa consiste en la construcción o generación de una teoría a partir de una serie de proposiciones extraídas de un cuerpo teórico que servirá de punto de partida al investigador, para lo cual no es necesario extraer una muestra representativa, sino una muestra teórica conformada por uno o más casos, y es por ello que utiliza el método inductivo, según el cual se debe partir de un estado nulo de teoría.
La metodología cuantitativa de acuerdo con Tamayo (2007), consiste en el contraste de teorías ya existentes a partir de una serie de hipótesis surgidas de la misma, siendo necesario obtener una muestra, ya sea en forma aleatoria o discriminada, pero representativa de una población o fenómeno objeto de estudio. Por lo tanto, para realizar estudios cuantitativos es indispensable contar con una teoría ya construida, dado que el método científico utilizado en la misma es el deductivo; mientras que la metodología cualitativa consiste en la construcción o generación de una teoría a partir de una serie de proposiciones extraídas de un cuerpo teórico que servirá de punto de partida al investigador, para lo cual no es necesario extraer una muestra representativa, sino una muestra teórica conformada por uno o más casos, y es por ello que utiliza el método inductivo, según el cual se debe partir de un estado nulo de teoría. 2
El documento describe dos métodos de investigación: la investigación cuantitativa y la investigación pre-experimental. La investigación cuantitativa busca generalizar resultados de manera objetiva y observable mediante procedimientos deductivos, mientras que la investigación pre-experimental controla variables influyentes pero no manipula variables independientes ni utiliza grupos de control. Además, se clasifican los diseños pre-experimentales como estudios de caso con una sola medición o diseños preprueba-postprueba en un solo grupo.
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma (una muestra representativa se denomina técnicamente muestra aleatoria). Para cumplir esta característica, la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (véanse las ventajas de la elección de una muestra, más abajo).1
Por
Este documento describe cómo determinar el tamaño muestral adecuado para estudios epidemiológicos. Explica que el tamaño muestral debe calcularse durante el diseño del estudio para asegurar la precisión y poder estadístico necesarios. Detalla los cálculos para estimar parámetros poblacionales como proporciones y medias, así como para comparar proporciones y medias entre grupos. Proporciona fórmulas y tablas de valores estadísticos para realizar los cálculos de tamaño muestral.
Este documento resume la investigación cuantitativa. Explica que es una investigación basada en datos numéricos que estudia la relación entre variables previamente establecidas para interpretar los resultados. Describe las características de este tipo de investigación, incluyendo que usa números para representar la realidad, estudia comportamientos de muestras de población, y se orienta a resultados concretos. También explica los tipos de investigación cuantitativa como descriptiva, analítica y experimental, y las técnicas comunes como encuestas y muestreos.
El documento describe los diferentes tipos de diseños de investigación, incluyendo investigación exploratoria, descriptiva y causal. Explica que la investigación exploratoria se usa para definir un problema, la descriptiva para describir características del mercado, y la causal para determinar relaciones causales. También identifica posibles fuentes de error en los diseños de investigación como error de muestreo y errores no relacionados a la muestra.
Este documento presenta varios temas clave relacionados con la investigación científica en criminología, incluidos los aspectos principales de la investigación científica, el proceso del conocimiento científico, ejemplos de teorías grandes y de rango medio, la formulación de hipótesis, diseños de investigación, y recomendaciones para aumentar la validez de un diseño.
Este documento describe la investigación cuantitativa, incluyendo su origen, características, ventajas y desventajas. La investigación cuantitativa utiliza métodos cuantitativos e inferencia estadística para extrapolar resultados de una muestra a una población más grande. Se caracteriza por el uso de mediciones objetivas, diseños experimentales y análisis de grandes cantidades de datos numéricos. Ofrece la posibilidad de proyectar resultados a poblaciones más amplias, pero carece de la profundidad de información de los métodos cualitativos.
El documento describe diferentes enfoques para la investigación cuantitativa y cualitativa, así como modelos que integran ambos enfoques. Define el enfoque mixto como aquel que recopila y vincula datos cuantitativos y cualitativos para responder a un problema. Luego describe las posturas fundamentalistas, separatistas, integrativas y pragmáticas, así como modelos como el de dos etapas, enfoque dominante y estudios paralelos para combinar ambos enfoques. Finalmente, enfatiza la importancia de la triangulación y pluralidad metodoló
Este documento describe la investigación cuantitativa, explicando que implica el análisis de datos numéricos y cuantificables para estudiar las relaciones entre variables. Describe las características de este tipo de investigación, incluyendo el uso de herramientas estadísticas y matemáticas para obtener resultados concluyentes. También explica los diferentes tipos de investigación cuantitativa como descriptiva, analítica y experimental, así como los métodos como encuestas y entrevistas utilizados para recopilar datos cuantitativos.
Este documento proporciona una introducción a la investigación cuantitativa. Define la investigación cuantitativa y discute los tipos principales como las encuestas, la investigación correlacional, la experimental y la causal comparativa. También describe las características, técnicas y ventajas/desventajas de este enfoque. El documento concluye que la investigación cuantitativa se basa en la medición numérica y el análisis estadístico para establecer patrones de comportamiento en una población de manera objetiva.
Este documento describe los aspectos fundamentales de la metodología de investigación cuantitativa. Explica que este método busca interpretar la información utilizando números y cifras, con el objetivo de analizar el comportamiento de la población mediante el estudio de una muestra representativa. Describe los tipos de investigación cuantitativa como descriptiva, analítica, experimental y cuasi-experimental, así como las técnicas como encuestas y entrevistas. Finalmente, resume las ventajas de obtener resultados estadísticamente precisos y las desventajas de ignorar
Este documento presenta resúmenes breves de varios tipos de investigación, incluyendo investigación cuantitativa, cualitativa, cuali-cuantitativa, descriptiva, explicativa, inferencial y predictiva. Cada tipo se define brevemente con un ejemplo y una conclusión de 1-2 oraciones. El documento proporciona una introducción concisa pero completa de los diferentes enfoques de investigación.
Este documento resume diferentes tipos de investigación como la básica, aplicada, documental, de campo, experimental, exploratoria, descriptiva y explicativa. Proporciona características y ejemplos de cada tipo. La investigación básica busca ampliar el conocimiento sin aplicaciones prácticas inmediatas, mientras que la aplicada busca aplicar conocimientos puros. La documental, de campo, experimental y exploratoria son métodos para recolectar datos de acuerdo a cada enfoque.
Este documento presenta un resumen de la investigación cuantitativa. Explica que la investigación cuantitativa implica recopilar y analizar datos cuantitativos sobre variables. También describe las diferencias clave entre la investigación cuantitativa y cualitativa, como el uso de herramientas estadísticas y matemáticas en la investigación cuantitativa para cuantificar problemas y proyectar resultados a una población más amplia. Finalmente, el documento proporciona referencias sobre la investigación cuantitativa.
Este documento describe los métodos cuantitativos y cualitativos de investigación. Explica que el método cuantitativo usa herramientas estadísticas y matemáticas para analizar datos y obtener resultados objetivos y generalizables, mientras que el cualitativo se basa en datos verbales y observaciones para explorar problemas. También describe las etapas de planificación, recopilación y análisis de datos en la investigación cuantitativa.
Este documento explica los conceptos de población, muestra y muestreo. La población se refiere al conjunto total de elementos sobre los cuales se investiga, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. El muestreo es el método utilizado para seleccionar los elementos de la muestra de forma aleatoria o no aleatoria. Algunos tipos de muestreo incluyen el aleatorio simple, sistemático y estratificado. El objetivo del muestreo es estudiar una parte de la población de manera más factible que estudiar la
El documento habla sobre cómo seleccionar una muestra en investigación. Explica los conceptos de muestra, población y tipos de muestras. Discute la importancia de definir primero la unidad de análisis y delimitar claramente las características de la población objetivo. Luego presenta dos tipos de muestras: probabilísticas y no probabilísticas, dando ejemplos de cuando usar cada una.
Este documento describe las diferencias entre la investigación cuantitativa y cualitativa. Explica que la investigación cuantitativa implica el uso de herramientas estadísticas y matemáticas para obtener resultados objetivos que puedan generalizarse, mientras que la investigación cualitativa se basa en datos verbales y observaciones subjetivas. También discute los métodos de recopilación de datos y las ventajas e inconvenientes de cada enfoque.
Este documento describe los principios básicos de la investigación cuantitativa. Explica que este tipo de investigación cuantifica variables mediante datos numéricos y estadísticos para medir fenómenos. Los métodos más comunes incluyen encuestas, entrevistas y observaciones sistemáticas. La investigación cuantitativa sigue etapas como concebir una idea, plantear hipótesis, recolectar datos y analizarlos estadísticamente. Empresas y organizaciones usan este método para tomar decisiones estratégicas basadas en datos objetivos.
La investigación cuantitativa es una forma estructurada de recopilar y analizar datos obtenidos de distintas fuentes. La investigación cuantitativa implica el uso de herramientas informáticas, estadísticas, y matemáticas para obtener resultados. Es concluyente en su propósito ya que trata de cuantificar el problema y entender que tan general esta mediante la búsqueda de resultados con posibilidad a una población mayor. 1
La metodología cuantitativa de acuerdo con Tamayo (2007), consiste en el contraste de teorías ya existentes a partir de una serie de hipótesis surgidas de la misma, siendo necesario obtener una muestra, ya sea en forma aleatoria o discriminada, pero representativa de una población o fenómeno objeto de estudio. Por lo tanto, para realizar estudios cuantitativos es indispensable contar con una teoría ya construida, dado que el método científico utilizado en la misma es el deductivo; mientras que la metodología cualitativa consiste en la construcción o generación de una teoría a partir de una serie de proposiciones extraídas de un cuerpo teórico que servirá de punto de partida al investigador, para lo cual no es necesario extraer una muestra representativa, sino una muestra teórica conformada por uno o más casos, y es por ello que utiliza el método inductivo, según el cual se debe partir de un estado nulo de teoría.
La metodología cuantitativa de acuerdo con Tamayo (2007), consiste en el contraste de teorías ya existentes a partir de una serie de hipótesis surgidas de la misma, siendo necesario obtener una muestra, ya sea en forma aleatoria o discriminada, pero representativa de una población o fenómeno objeto de estudio. Por lo tanto, para realizar estudios cuantitativos es indispensable contar con una teoría ya construida, dado que el método científico utilizado en la misma es el deductivo; mientras que la metodología cualitativa consiste en la construcción o generación de una teoría a partir de una serie de proposiciones extraídas de un cuerpo teórico que servirá de punto de partida al investigador, para lo cual no es necesario extraer una muestra representativa, sino una muestra teórica conformada por uno o más casos, y es por ello que utiliza el método inductivo, según el cual se debe partir de un estado nulo de teoría. 2
El documento describe dos métodos de investigación: la investigación cuantitativa y la investigación pre-experimental. La investigación cuantitativa busca generalizar resultados de manera objetiva y observable mediante procedimientos deductivos, mientras que la investigación pre-experimental controla variables influyentes pero no manipula variables independientes ni utiliza grupos de control. Además, se clasifican los diseños pre-experimentales como estudios de caso con una sola medición o diseños preprueba-postprueba en un solo grupo.
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma (una muestra representativa se denomina técnicamente muestra aleatoria). Para cumplir esta característica, la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (véanse las ventajas de la elección de una muestra, más abajo).1
Por
Este documento describe cómo determinar el tamaño muestral adecuado para estudios epidemiológicos. Explica que el tamaño muestral debe calcularse durante el diseño del estudio para asegurar la precisión y poder estadístico necesarios. Detalla los cálculos para estimar parámetros poblacionales como proporciones y medias, así como para comparar proporciones y medias entre grupos. Proporciona fórmulas y tablas de valores estadísticos para realizar los cálculos de tamaño muestral.
Este documento resume la investigación cuantitativa. Explica que es una investigación basada en datos numéricos que estudia la relación entre variables previamente establecidas para interpretar los resultados. Describe las características de este tipo de investigación, incluyendo que usa números para representar la realidad, estudia comportamientos de muestras de población, y se orienta a resultados concretos. También explica los tipos de investigación cuantitativa como descriptiva, analítica y experimental, y las técnicas comunes como encuestas y muestreos.
El documento describe los diferentes tipos de diseños de investigación, incluyendo investigación exploratoria, descriptiva y causal. Explica que la investigación exploratoria se usa para definir un problema, la descriptiva para describir características del mercado, y la causal para determinar relaciones causales. También identifica posibles fuentes de error en los diseños de investigación como error de muestreo y errores no relacionados a la muestra.
Este documento presenta varios temas clave relacionados con la investigación científica en criminología, incluidos los aspectos principales de la investigación científica, el proceso del conocimiento científico, ejemplos de teorías grandes y de rango medio, la formulación de hipótesis, diseños de investigación, y recomendaciones para aumentar la validez de un diseño.
Este documento describe la investigación cuantitativa, incluyendo su origen, características, ventajas y desventajas. La investigación cuantitativa utiliza métodos cuantitativos e inferencia estadística para extrapolar resultados de una muestra a una población más grande. Se caracteriza por el uso de mediciones objetivas, diseños experimentales y análisis de grandes cantidades de datos numéricos. Ofrece la posibilidad de proyectar resultados a poblaciones más amplias, pero carece de la profundidad de información de los métodos cualitativos.
El documento describe diferentes enfoques para la investigación cuantitativa y cualitativa, así como modelos que integran ambos enfoques. Define el enfoque mixto como aquel que recopila y vincula datos cuantitativos y cualitativos para responder a un problema. Luego describe las posturas fundamentalistas, separatistas, integrativas y pragmáticas, así como modelos como el de dos etapas, enfoque dominante y estudios paralelos para combinar ambos enfoques. Finalmente, enfatiza la importancia de la triangulación y pluralidad metodoló
Este documento describe la investigación cuantitativa, explicando que implica el análisis de datos numéricos y cuantificables para estudiar las relaciones entre variables. Describe las características de este tipo de investigación, incluyendo el uso de herramientas estadísticas y matemáticas para obtener resultados concluyentes. También explica los diferentes tipos de investigación cuantitativa como descriptiva, analítica y experimental, así como los métodos como encuestas y entrevistas utilizados para recopilar datos cuantitativos.
Este documento proporciona una introducción a la investigación cuantitativa. Define la investigación cuantitativa y discute los tipos principales como las encuestas, la investigación correlacional, la experimental y la causal comparativa. También describe las características, técnicas y ventajas/desventajas de este enfoque. El documento concluye que la investigación cuantitativa se basa en la medición numérica y el análisis estadístico para establecer patrones de comportamiento en una población de manera objetiva.
Este documento describe los aspectos fundamentales de la metodología de investigación cuantitativa. Explica que este método busca interpretar la información utilizando números y cifras, con el objetivo de analizar el comportamiento de la población mediante el estudio de una muestra representativa. Describe los tipos de investigación cuantitativa como descriptiva, analítica, experimental y cuasi-experimental, así como las técnicas como encuestas y entrevistas. Finalmente, resume las ventajas de obtener resultados estadísticamente precisos y las desventajas de ignorar
Este documento presenta resúmenes breves de varios tipos de investigación, incluyendo investigación cuantitativa, cualitativa, cuali-cuantitativa, descriptiva, explicativa, inferencial y predictiva. Cada tipo se define brevemente con un ejemplo y una conclusión de 1-2 oraciones. El documento proporciona una introducción concisa pero completa de los diferentes enfoques de investigación.
Este documento resume diferentes tipos de investigación como la básica, aplicada, documental, de campo, experimental, exploratoria, descriptiva y explicativa. Proporciona características y ejemplos de cada tipo. La investigación básica busca ampliar el conocimiento sin aplicaciones prácticas inmediatas, mientras que la aplicada busca aplicar conocimientos puros. La documental, de campo, experimental y exploratoria son métodos para recolectar datos de acuerdo a cada enfoque.
Este documento presenta un resumen de la investigación cuantitativa. Explica que la investigación cuantitativa implica recopilar y analizar datos cuantitativos sobre variables. También describe las diferencias clave entre la investigación cuantitativa y cualitativa, como el uso de herramientas estadísticas y matemáticas en la investigación cuantitativa para cuantificar problemas y proyectar resultados a una población más amplia. Finalmente, el documento proporciona referencias sobre la investigación cuantitativa.
Este documento describe los métodos cuantitativos y cualitativos de investigación. Explica que el método cuantitativo usa herramientas estadísticas y matemáticas para analizar datos y obtener resultados objetivos y generalizables, mientras que el cualitativo se basa en datos verbales y observaciones para explorar problemas. También describe las etapas de planificación, recopilación y análisis de datos en la investigación cuantitativa.
Este documento explica los conceptos de población, muestra y muestreo. La población se refiere al conjunto total de elementos sobre los cuales se investiga, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. El muestreo es el método utilizado para seleccionar los elementos de la muestra de forma aleatoria o no aleatoria. Algunos tipos de muestreo incluyen el aleatorio simple, sistemático y estratificado. El objetivo del muestreo es estudiar una parte de la población de manera más factible que estudiar la
El documento habla sobre cómo seleccionar una muestra en investigación. Explica los conceptos de muestra, población y tipos de muestras. Discute la importancia de definir primero la unidad de análisis y delimitar claramente las características de la población objetivo. Luego presenta dos tipos de muestras: probabilísticas y no probabilísticas, dando ejemplos de cuando usar cada una.
1) El documento habla sobre la selección de muestras en investigación. 2) Explica la importancia de definir claramente la unidad de análisis y las características de la población para delimitar el alcance del estudio. 3) Describe los diferentes tipos de muestras, como las probabilísticas y no probabilísticas, y métodos de muestreo como el aleatorio simple.
El documento habla sobre cómo seleccionar una muestra adecuada para la investigación. Explica los conceptos de muestra, población y tipos de muestras. También cubre cómo definir la unidad de análisis, delimitar la población, determinar el tamaño de la muestra y obtener la muestra usando diferentes métodos de selección como las muestras probabilísticas y no probabilísticas. El objetivo es que los estudiantes comprendan este proceso y puedan seleccionar muestras científicamente válidas
Este documento presenta información sobre metodología cuantitativa e investigación cuantitativa. Explica que la metodología cuantitativa permite examinar datos de manera numérica y científica con herramientas estadísticas. También describe técnicas de investigación como encuestas y experimentos, y los pasos para llevar a cabo una investigación como el trabajo de campo y el análisis de datos con métodos gráficos y estadísticos. Finalmente, incluye una bibliografía sobre el tema.
Este documento presenta una discusión sobre el enfoque metodológico de la investigación cualitativa. Describe las características de este tipo de investigación, incluyendo el uso de muestras pequeñas, la recolección de datos en entornos naturales y el énfasis en el investigador como instrumento principal. También cubre temas como el diseño emergente, las técnicas para recolectar y analizar datos cualitativos, y el uso de herramientas como fichas de trabajo para organizar la información.
Este documento describe la investigación cuantitativa. Explica que se dedica a recoger, procesar y analizar datos cuantitativos sobre variables previamente determinadas. Detalla algunas características como que utiliza números y métodos estadísticos, y que puede generalizar a partir de casos concretos. Finalmente, concluye explicando que la investigación cuantitativa analiza elementos que pueden medirse y cuantificarse, y que sus resultados son extrapolables a toda la población con un nivel de error y confianza determinado.
Este documento describe diferentes tipos de muestras y el cálculo del tamaño de la muestra. Explica que una muestra es un subconjunto representativo de una población y que debe seleccionarse usando una técnica de muestreo adecuada como el muestreo aleatorio para que sea representativa. También describe diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados. Finalmente, explica cómo calcular el tamaño de la muestra necesario para estimar una proporción o media con un nivel de confianza y precisión dados
Este documento presenta información sobre metodologías de investigación. Explica los diseños experimentales y no experimentales, e incluye ejemplos de cada uno. También describe los procedimientos lógicos para resolver problemas de investigación, los tipos de muestreo y los elementos de un diseño experimental.
Este documento describe las diferencias entre la investigación cualitativa y cuantitativa. Explica que la investigación cualitativa se enfoca en comprender fenómenos a profundidad mediante métodos como la observación y entrevistas, mientras que la investigación cuantitativa busca medir variables y generalizar resultados a través de muestras representativas para explicar relaciones entre factores. También destaca algunas características clave de cada enfoque como el uso de la inducción en lo cualitativo versus la deducción en lo cuantitativo.
Este documento describe los enfoques cuantitativo, cualitativo y mixto de la investigación. Explica que el enfoque cuantitativo se basa en el positivismo y busca probar teorías mediante la medición de variables, mientras que el cualitativo busca comprender las experiencias desde la perspectiva de las personas. Finalmente, el enfoque mixto combina métodos cuantitativos y cualitativos para responder preguntas de investigación de manera integral.
Este documento presenta información sobre investigación cuantitativa, cualitativa y ética en dos partes. La primera parte explica que la investigación cuantitativa usa métodos numéricos para medir objetivamente fenómenos, mientras que la cualitativa busca describir fenómenos sociales desde la perspectiva de los participantes. También define tipos de investigación. La segunda parte define la ética como el estudio de la moralidad de los actos humanos y explica que la ética en investigación busca establecer normas para el comportamiento investigador y que la ética en ingen
Este documento trata sobre la recolección y análisis de datos cuantitativos en la investigación científica. Explica que la recolección de datos implica seleccionar un instrumento de medición, aplicarlo, y codificar los resultados. Describe técnicas como cuestionarios, tests, entrevistas, escalas y guías de observación. Finalmente, enfatiza la importancia de establecer la validez y confiabilidad de los instrumentos para garantizar la calidad de los datos recogidos.
La poblacion y muestra en una investigacionLima - Perú
El documento introduce los conceptos de población y muestra en el contexto de la teoría del muestreo. Explica que una población es el conjunto total de elementos sobre los cuales se realizará un estudio, mientras que una muestra es un subconjunto de la población. También describe diferentes tipos de muestreo, como el probabilístico, no probabilístico, estratificado y por conglomerados. Finalmente, resalta la importancia de que la muestra sea representativa de la población total para obtener conclusiones válidas.
Este documento presenta un marco metodológico para guiar una investigación. Explica que el marco metodológico establece el método o camino para lograr los objetivos de la investigación. Detalla los enfoques cuantitativos y cualitativos, incluyendo diseños no experimentales, experimentales y bibliográficos para investigaciones cuantitativas, e investigación-acción y etnográfica para cualitativas. También cubre la población, muestra y cálculo de tamaño de muestra, selección de sujetos e
Este documento describe los métodos de muestreo utilizados en la investigación cualitativa. Explica que el tamaño de la muestra suele ser pequeño y no aleatorio, y que el objetivo no es la generalización sino comprender diferentes perspectivas. Describe tres tipos de muestreo: por conveniencia, de avalancha y teórico. También explica que el proceso de muestreo evoluciona a lo largo del estudio en función de la información obtenida.
El documento describe las diferencias entre el paradigma cuantitativo y cualitativo en investigación social. El paradigma cuantitativo se enfoca en la descripción exacta de la realidad social a través de técnicas estadísticas como encuestas, mientras que el paradigma cualitativo busca comprender los significados que los sujetos dan a sus acciones utilizando técnicas como entrevistas y grupos de discusión. Ambos paradigmas son complementarios y se recomienda integrarlos en la investigación.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
CONTENIDOS Y PDA DE LA FASE 3,4 Y 5 EN NIVEL PRIMARIA
Invest cuantitativa ejemplo
1. Subjetividad y Procesos Cognitivos
ISSN: 1666-244X
dmaldavsky@gmail.com
Universidad de Ciencias Empresariales y
Sociales
Argentina
Argibay, Juan Carlos
MUESTRA EN INVESTIGACION CUANTITATIVA
Subjetividad y Procesos Cognitivos, vol. 13, núm. 1, 2009, pp. 13-29
Universidad de Ciencias Empresariales y Sociales
Buenos Aires, Argentina
Disponible en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=339630252001
Cómo citar el artículo
Número completo
Más información del artículo
Página de la revista en redalyc.org
Sistema de Información Científica
Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal
Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto
2. MUESTRA EN INVESTIGACION CUANTITATIVA
THE SAMPLE IN QUANTITATIVE RESEARCH
Juan Carlos Argibay*
Resumen
En el siguiente artículo se abordan cuestiones relacionadas con el tema de la “mues-
tra” en investigaciones cuantitativas. Se comentan los requisitos necesarios para que
una muestra pueda ser considerada representativa. Se plantean las diferencias entre
muestreos probabilísticos y no probabilísticos, se analizan las cuestiones de orden
práctico que hacen que en investigación muchas veces se utilicen muestras incidentales
y cómo esto puede afectar -o no- la validez externa de los distintos tipos de métodos
de investigación cuantitativos y qué otros recursos se pueden utilizar para minimizar
ese problema. Se discute también cómo el tamaño de la muestra excede el tema de la
representatividad de la misma y se plantea cómo está vinculado con cuestiones meto-
dológico-estadísticas. Se explica por qué la cantidad de sujetos que componen la mues-
tra es un tema importante en distintas investigaciones y cómo el tamaño de la muestra
se vincula con la significación estadística.
Palabras clave: muestra, muestra representativa, técnicas de muestreo, tamaño de
muestra, diseño, significación estadística.
Summary
The following article deals with questions related to the subject of the sample in
quantitative researches. It shows the requirements to consider a sample representative.
Besides, the difference between probabilistic samples and not probabilistic ones is
explained. Moreover, the practical matters which explain the often used incidental
samples in research as well as how they can affect the external validity of the different
sorts of quantitative research methods (or not) and which other resources can be used
to minimize that problem are considered. The article also discusses how the size of the
sample exceeds the subject of its representativeness and explains how this is related to
methodological and statistical questions, why the number of people composing the
sample is an important issue in different researches and how the size of the sample is
connected with the statistical significance.
Key words: sample, representative sample, sample techniques, size of sample, design,
statistical significance.
13“2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
* Licenciado en Psicología. Profesor Adjunto en Metodología de la Investigación Psicológica de la Licen-
ciatura en Psicología UBA. Profesor Adjunto en Metodología III, del Doctorado en Psicología y Profesor
invitado en el Seminario de Metodología de la Maestría en Problemas y Patologías del Desvalimiento UCES.
Profesor Titular de Estadística Aplicada a la Educación y Profesor Titular de Metodología de la Investigación
en la Licenciatura y en el Profesorado en Ciencias de la Educación UCALP. Dirección: Lugones 4777 (1430),
Ciudad de Buenos Aires, Argentina. E-mail: jcargibay@hotmail.com
3. Introducción
El objetivo de este artículo es plantear algunas cuestiones que tienen que ver con la
“muestra” de sujetos que participan en una investigación. Específicamente me referiré
a aquellas cuestiones que pueden surgir en investigaciones cuantitativas. No es objetivo
del artículo abordar las problemáticas que se pueden dar en las investigaciones cuali-
tativas. Tampoco nos referiremos a las investigaciones cuantitativas de sujeto único, ya
que a ellas no se aplican las cuestiones de muestreo tal cual las enfocaremos. Los di-
seños de sujeto único, son una forma especial de diseño en los que se trabaja con un
solo sujeto, o si se hace con más de uno, pero siempre en número limitado, como en
los diseños de línea de base múltiple a través de individuos, el enfoque sigue estando
en el la unidad.
Nos referiremos a varios temas, uno tiene que ver con las técnicas de muestreo emple-
adas, y de qué manera estas nos aseguran la calidad de la muestra; otros están vincu-
lados con el número de sujetos que participan de la investigación. Esto último en lo que
hace a que la muestra pueda ser considerada representativa; pero también en lo que
afecta a cuestiones metodológicas y estadísticas, como ser por ejemplo la viabilidad de
determinados diseños de investigación. El tamaño de la muestra está directamente vin-
culado con el tema de la significación estadística y con que podamos corroborar o no
las hipótesis que planteamos en nuestras investigaciones. Abordaremos cómo, en in-
vestigaciones experimentales, la adecuada formación al azar de los grupos experimen-
tales y de control, para garantizar la equivalencia inicial de los mismos, también guarda
relación, con el tamaño de la muestra.
Técnicas de muestreo. Representatividad de la muestra. Validez externa
En cualquier investigación que realicemos, debemos tomar una muestra de sujetos que
serán quienes participen de la misma. En general se habla mucho en estos casos acerca
de que la muestra que se tome debe ser representativa. Esto es así, ya que este es uno
de los aspectos que serían necesarios para asegurar la validez externa de la investiga-
ción. “La validez externa se halla asociada a la generalización y representatividad
de los logros de la investigación”, Arnau Gras, J. (1982) (pág. 351). Si investigamos,
no es únicamente para enterarnos qué pasa con esa muestra de sujetos en particular,
sino que el objetivo es poder extender esos resultados a otros sujetos y situaciones, de
ahí que resulte de fundamental importancia el tema de la validez externa y uno de sus
aspectos que es, si la muestra que hemos utilizado es suficientemente representativa de
la población de referencia para poder extender los resultados obtenidos en aquella a
esta. Cabe aclarar que dentro de la validez externa también tenemos lo que se da en lla-
mar validez ecológica, o sea, “la posibilidad de generalizar a una situación natural los
resultados obtenidos en otra artificial”, Pereda Marín, S. (1987) (pág. 261).
Hay que tener en cuenta entonces que el hecho de que la muestra de sujetos empleada
en la investigación sea representativa, no asegura en un sentido amplio la posibilidad
de generalización de la misma, solo en lo que respecta a la posibilidad de generalizar
los resultados a determinada población. Podría ocurrir por ejemplo, que la muestra sea
representativa, pero que tenga muy poca validez ecológica, de manera que trasladados
los resultados a situaciones naturales, no sean reproducibles. Dicha investigación ten-
dría, a pesar de la muestra representativa, problemas de validez externa. ¿Cuál sería la
14 “2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
4. importancia de saber que los sujetos que participaron de la investigación son equiva-
lentes a los de la población a la cual se pretende generalizar, si de todos modos, los re-
sultados obtenidos no serían trasladables a situaciones externas al contexto de la
investigación? Del mismo modo, si la investigación tuviera muy buena validez ecoló-
gica, de manera que sus resultados fueran perfectamente reproducibles en situaciones
naturales, pero, únicamente para un grupo de personas con características muy espe-
cíficas, por ser muy atípicos los sujetos que participaron de la muestra; el valor de
dicha investigación también se vería menoscabado.
Ahora cómo conseguimos que la muestra que vamos a utilizar sea representativa. Un
punto importante para esto es de qué manera vamos a seleccionar a los sujetos que van
a formar parte de la muestra. Hay distintos procedimientos para hacerlo, a los que
vamos a denominar técnicas de muestreo. Según qué técnica de muestreo utilicemos,
podremos tener mayor o menor seguridad, en cuanto a que la muestra sea representa-
tiva. Los procedimientos de muestreo los podemos dividir en dos grandes grupos,
muestreos probabilísticos (aleatorios) y muestreos no probabilísticos (no aleatorios).
Básicamente la diferencia entre ambos estaría dada por si se utiliza o no el azar para
la elección de los sujetos que compondrán la muestra. De manera que “en las muestras
aleatorias cada elemento de población tiene una probabilidad igual, o una probabili-
dad cuantificable, de ser seleccionado”, Clark-Carter, D. (2002) (pág. 159). En prin-
cipio, los muestreos probabilísticos son los que nos garantizan de mejor manera que
la muestra sea representativa. Además del elemento principal que es la elección al azar
de los sujetos, hay otros procedimientos que se pueden emplear para garantizar de
mejor manera la representatividad de la muestra, tal como menciona Pereda Marín, S.
(1987); estos son: la estratificación y la proporcionalidad. De esta manera dentro de los
muestreos probabilísticos tenemos, como menciona Cortada de Kohan, N. (1994):
muestreo al azar simple, muestreo sistemático, muestreo estatificado al azar, muestreo
estratificado proporcional, muestreo estratificado no proporcional y muestreo por con-
glomerados. En un muestreo al azar simple, utilizamos algún procedimiento al azar
para elegir a los sujetos de la población que van a formar parte de la muestra. En el
muestreo sistemático a partir de un primer caso elegido al azar, los restantes se eligen
de un listado a intervalos sistemáticos. El muestreo por conglomerados se suele utilizar
cuando la población tiene una distribución geográfica muy amplia, en ese caso en lugar
de elegir al azar directamente a los individuos que componen la población, lo que se
hace primero es elegir al azar grupos más amplios que se llaman conglomerados, como
por ejemplo Municipios; y después se seleccionan al azar, de cada conglomerado, los
individuos que van a conformar la muestra. En el caso del muestreo estratificado lo que
se hace es “dividir a la población en subpoblaciones o estratos y se selecciona una
muestra para cada estrato”, Hernández Sampieri, R.; Fernández Collado, C. y Lucio,
P.B. (1997) (pág. 217). Cuando de cada estrato se selecciona la misma cantidad de su-
jetos es un muestreo estratificado simple. Cuando “la representación de los estratos
es ponderada por su varianza en la variable bajo estudio; los estratos más homogéneos
aportan menos casos y los estratos menos homogéneos más casos”, León, O.G. y Mon-
tero, I. (2003) (pág. 112), estamos frente a un muestreo estratificado óptimo como lo
llaman León, O.G. y Montero, I. (2003) o muestro estratificado no proporcional como lo
llama Cortada de Kohan, N. (1994). Este muestreo se suele aplicar cuando la variabili-
dad dentro de los estratos es muy desigual. En el caso del muestreo estratificado óptimo,
15“2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
5. tenemos que tener mucho cuidado al generalizar los resultados, ya que la proporción de
los sujetos en la muestra no respeta las existentes en la población. De manera que, según
el tipo de estudio, y en todos los casos en estudios descriptivos, para poder generalizar ha-
bría que hacer las correcciones correspondientes, para ajustar los valores obtenidos a las
proporciones reales que presentan los estratos en la población.
Cuando en la muestra se mantienen “las mismas proporciones de sujetos que existen
en la población dentro de cada estrato”, Pereda Marín, S. (1987) (pág. 127), estamos
frente a un muestreo estratificado proporcional, que reúne las tres condiciones para
asegurar en forma plena que la muestra sea representativa: selección al azar, estratifi-
cación y proporcionalidad.
Cuando hablamos de que una muestra es representativa, lo que estamos diciendo es que
“los estadísticos que se obtienen en la muestra corresponden, representan, sin error
sistemático, a los parámetros de la población”, Pereda Marín, S. (1987) (pág. 126).
Aclaremos un poco esto. Las medidas que obtenemos a partir de una muestra, por
ejemplo, si calculáramos una media aritmética de alguna variable, las denominamos es-
tadísticos. Si tomáramos a toda la población, para calcular dicha medida, eso sería un
parámetro. Como por lo general, por una imposibilidad practica, no realizamos un
censo de la población, que sería tomar medidas de todos los componentes de la misma,
tratamos de aproximar al valor del parámetro por medio del estadístico obtenido a
partir de la muestra. Por lo general va ha haber una diferencia entre el valor que se ob-
tendría en la población (el parámetro) y el valor obtenido en la muestra (el estadístico);
si bien en algún caso, podría ser que ambos coincidieran exactamente, aunque esto
sería altamente improbable. Pero como mencionamos lo más usual es que esto no ocu-
rra y que haya una diferencia entre ambos. Cuanto más cercanos estén el parámetro y
el estadístico más representativa será la muestra. Obviamente para que esto ocurra es
importante que en la muestra encontremos sujetos con características diferentes, tal
cual se hallan en la población, de ahí que el azar, al asegurarme que cada sujeto de la
población puede ser elegido, nos da una mayor seguridad de que se cumpla lo anterior-
mente mencionado. Además si le sumamos estratificación y proporcionalidad, a partir
de variables previamente conocidas, que sean importantes para describir a la población
de interés, podremos tener una mayor confianza en que la muestra sea adecuadamente
representativa.
Cabe aclarar que un muestreo en el que haya estratificación y proporcionalidad, además
de selección al azar, nos daría mayor seguridad de que la muestra sea representativa,
pero de todos modos, cualquier tipo de muestreo probabilístico nos permite tener con-
fianza sobre la representatividad de la muestra. Además, hay que tener en cuenta que
“la estratificación requiere un mayor esfuerzo y un mayor tiempo que la simple alea-
torización”, Pereda Marín, S. (1987) (pág. 130).
El estadístico es una estimación del valor del parámetro y “como con cualquier estimado,
nunca podemos estar totalmente seguros de que nuestro estimado de un parámetro es
exacto. Sin embargo, si podemos encontrar un rango de valores que nos dé cierto nivel
de confianza de que el parámetro debe caer en él. Tal rango se llama intervalo de con-
fianza”, Clark-Carter, D. (2002) (pág. 163).
16 “2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
6. Hasta acá hemos hablado de la importancia de que el muestreo sea probabilístico para
tener una mayor seguridad de la representatividad de la muestra. Pero por otro lado te-
nemos que muchas veces se hacen muestreos no probabilísticos. Estos muestreos son
más proclives a generar muestras sesgadas, o sea, no representativas. De manera que
entre un muestreo probabilístico bien realizado y un muestreo no probabilístico, es
mucho más probable que sea menos sesgada (más representativa) la muestra que utilizó
el azar para la elección de los sujetos. Pero puede ocurrir, aunque sea más improbable,
que una muestra no probabilística, no presente mucho sesgo y en consecuencia sea re-
presentativa.
En el caso de los muestreos probabilísticos hay que estar también al tanto de la cantidad
de sujetos seleccionados que deciden no participar de la investigación. Esto es espe-
rable, ya que uno selecciona los sujetos, pero después depende de su buena voluntad
para que participen de la investigación, y muchos optan por no hacerlo. Supongamos
que estamos haciendo una encuesta, ya sea telefónicamente, por correo, o entrevistando
personalmente a las personas. Al solicitarles que participen de la encuesta, muchos de
ellos, no querrán hacerlo. Y como dijimos, esto es esperable, y en principio, no tendría,
porque afectar la representatividad de la muestra; siempre y cuando ese porcentaje de
deserción sea bajo. Pero si es muy alto tendríamos que replantearnos si la muestra es
realmente representativa, ya que no podríamos saber, si la pérdida de sujetos, se dio en
forma aleatoria, lo cual no afectaría la representatividad de la muestra, o si por el con-
trario, respondió a algún o algunos factores sistemáticos. Dando por resultado, que los
sujetos que terminaron participando de la muestra tengan en alguna o algunas variables,
características diferenciadas de los que no participaron y que justamente estas carac-
terísticas diferenciadas fueron las que dieron lugar a la no participación de algunos de
los sujetos. Por ese motivo es importante, en aquellos casos en que se pueda hacer (por
ejemplo si el contacto es personal), identificar y registrar que características tienen los
sujetos que no quieren participar, por ejemplo: sexo, edad, etc. Esto permitiría, aunque
sea mínimamente, analizar si en esas características tales sujetos se diferencian o no
del conjunto de los integrantes de la muestra. Y hacer entonces, de ser necesario, las
correcciones pertinentes o extraer conclusiones acerca de cómo se pudo haber visto
afectada la representatividad de la muestra.
En cuanto a encuestas tomadas utilizando muestras no probabilísticas o aleatorias,
según como se realicen, se puede tener alguna idea sobre que presenten un mayor o
menor sesgo. Si al sujeto que participa se le solicita que lo haga, de manera que en
primera instancia es pasivo en cuanto a la voluntad de participar de la encuesta, sim-
plemente acepta hacerlo o no ante el pedido del entrevistador (por ejemplo que el en-
trevistador se ubique en algún lugar y les solicite a quienes entren o pasen por allí si
quieren contestar la encuesta), seguramente tendrá menor sesgo que si el sujeto decide
activamente participar de la misma; por ejemplo alguna encuesta por Internet o tele-
fónica donde es el sujeto el que tiene que llamar a algún número telefónico (ya que si
al sujeto lo llaman para hacerle la encuesta, ya sería como el primer caso, donde este
es pasivo, en cuanto a la iniciativa de participar). ¿Por qué motivo se daría esta dife-
rencia en el mayor o menor sesgo de una y otras encuestas? Podemos decir que una
cosa es responder afirmativamente a una solicitud que alguien nos hace, y otra muy di-
ferente es tener la motivación de participar por propia iniciativa, lo que ocurriría en los
17“2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
7. casos mencionados de Internet o que el sujeto llame por teléfono. En esa motivación
siempre se encuentran intereses de la persona respecto de ese tema, experiencias po-
sitivas o negativas que lo mueven a participar y que lo diferencian del resto de la po-
blación que no lo hace.
Del mismo modo, seguramente presentará menor sesgo una encuesta en la cual se di-
versifican las ubicaciones y los horarios donde se entrevista a los sujetos, o una en-
cuesta idéntica que se hace en distintas páginas de Internet (que tengan temáticas
diferentes), que si se recoge información en un solo lugar y horario, o en una sola pá-
gina de Internet, programa de radio o televisión. En estos últimos casos, seguramente,
la información que se recoge se limita a la población que suele concurrir a ese lugar y
en ese horario, o que lee esa página de Internet, o escucha ese programa de radio, lee
esa revista o mira ese programa de televisión, en los cuales se realiza la encuesta; pero
es muy improbable que sea representativa de la población general. Por ejemplo, supon-
gamos que quiero hacer una investigación sobre estudiantes universitarios y realizo
un muestreo accidental ubicándome en la entrada de la Facultad de Psicología de la
UBA, pidiéndoles a los alumnos que ingresan al edificio que contesten una encuesta.
Si mi población de interés fueran los estudiantes de psicología de la UBA, estaría bien,
siempre y cuando se hubiera tenido el cuidado de cubrir los distintos horarios, ya que
el perfil del alumnado puede variar según la banda horaria a la que asistan. Pero si mi
población de interés fueran los estudiantes de psicología en general, tendría que di-
versificar los lugares en los cuales recogiera información, tanto más cuanto más extensa
geográficamente o cualitativamente sea la población de interés. Por ejemplo: estudian-
tes de psicología de una ciudad, de una provincia o de todo el país; de universidades
públicas, privadas o ambas. Según la opción que tome más amplitud, tendré mi pobla-
ción, y en consecuencia habrá que hacer una mayor diversificación de los lugares de
selección de los sujetos de la muestra.
Otra forma de mejorar un muestreo no probabilístico es hacer una muestra de cuota,
en la cual hay “cuotas establecidas para el número de personas que habrán de in-
cluirse en las submuestras. Por ejemplo, tal vez los investigadores deseen un número
igual de hombres y mujeres. Una vez que obtengan su cuota para un género, se acer-
carán solo a miembros del otro género, hasta que tengan los individuos suficientes”,
Clark-Carter, D. (2002) (pág. 162). Se pueden establecer cuotas en función de varias
variables que interesen a los investigadores, lo cual mejora aún más el procedimiento
de muestreo.
Además, si en el informe posterior donde se describe el trabajo realizado, se detalla
todo el procedimiento de muestreo realizado, quien lo lee tendrá una idea acabada de
en cuanto y a quienes se puede generalizar esa investigación.
Hay un caso particular de muestreo no probabilístico que es el muestreo a propósito. “En
ocasiones son expertos los que hacen una selección a propósito cumpliendo el objetivo
de que los integrantes de la muestra cumplan algún requisito. Suponga que estamos en
la fase inicial de construcción de un test que va a medir el grado de desarrollo de la es-
critura en niños. Necesitamos una muestra de los distintos niveles de desarrollo en el
grupo de edad para el que vamos a construir el test. Una forma de rastrear la variabilidad
18 “2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
8. de los niños es pedir a varios maestros, de distinto tipo de colegio y distinto tipo de en-
torno, que nos proporcionen los dos mejores niños, los dos peores y dos que estén en la
media”, León, O.G. y Montero, I. (2003) (pág. 116). En este caso lo que interesa no es
tanto elegir los sujetos al azar para que la muestra sea representativa, sino que los mismos
cumplan con ciertas características en función de necesidades de la investigación.
Además, en investigación a veces se trabaja con muestras incidentales. “Se denomina
muestra incidental a aquella que se emplea porque está a disposición del investigador
en un momento determinado”, Pereda Marín, S. (1987) (pág. 127).
Vamos a pasar a enfocar ahora la cuestión de otra manera. Hasta acá hemos venido
hablando de lo que sería ideal desde un punto de vista metodológico. Pero la realidad
práctica de una investigación a veces va por otros caminos. Entonces nos abocaremos
a analizar, cuánto de lo que refiere a una muestra representativa se cumple en los dis-
tintos métodos de investigación cuantitativos, y en qué medida ciertas libertades en
cuanto al muestreo pueden repercutir o no en la calidad de la investigación y en parti-
cular en su validez externa.
En general, en investigación cuantitativa podemos hablar de los siguientes métodos
de investigación: descriptivo, correlacional y explicativo (experimento y cuasiexperi-
mento). No incluimos los diseños preexperimentales, los cuales a los fines de este tra-
bajo podemos tratarlos como cuasiexperimentos con menor validez interna; y como ya
comentáramos con anterioridad, tampoco incluimos a los diseños de sujeto único.Acla-
ramos que todos estos métodos responden a una misma lógica metodológica, que son
complementarios entre sí, y que en última instancia, las diferencias estriban en cues-
tiones de diseño, validez y objetivos de la investigación.
Cuando estamos frente a un método descriptivo, el único propósito es describir un fe-
nómeno en términos cuantitativos, y aunque se utilice más de una variable no se esta-
blece ningún nexo entre ellas. Por ejemplo si realizáramos un estudio epidemiológico
sobre la prevalencia de psicopatologías en determinada región, pero sin vincular estas
con ninguna otra variable. Cuando un estudio es descriptivo es fundamental que la téc-
nica de muestreo empleada nos dé seguridad de que la muestra sea representativa. Ya
que si el único propósito de la investigación es describir y la muestra estuviera sesgada,
de tal manera que los valores obtenidos de la misma no representaran a la población a
la cual refieren, se informaría mal lo único que la investigación pretende transmitir.
De todos modos, consideramos que en algunos casos donde no haya ninguna o muy
poca información descriptiva sobre un tema en particular; y considerando que cuanto
más complicada la técnica de muestreo requiere más esfuerzo, tiempo y tiene mayor
costo; lo cual hace que a veces no se disponga de lo medios necesarios para un mues-
treo probabilístico. Una muestra no aleatoria es preferible a un vacío de información.
Siempre y cuando esa muestra no aleatoria sea realizada de la mejor forma posible, y
se informe adecuadamente sobre los procedimientos empleados, para que quienes lean
los resultaos puedan extraer sus propias conclusiones. También sería importante si se
dispone de datos sobre el tema en estudio, pero de una investigación realizada en otro
ámbito geográfico, comparar los resultados de ambas investigaciones.
19“2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
9. Ahora, en los restantes tipos de investigaciones: correlacionales y explicativas, y es-
pecialmente en estas últimas, el hecho concreto es que mayormente las muestras
que se toman no son probabilísticas. Como dice Pereda Marín, S. (1987) (pág. 127):
“en Psicología, la mayoría de las investigaciones no se llevan a cabo con muestras
representativas, sino con muestras incidentales”. Además de eso, como menciona
el mismo autor, hay un uso generalizado de estudiantes de psicología como sujetos
de las investigaciones: “la mayoría de las investigaciones que se llevan a cabo en
Psicología emplean como sujetos a estudiantes de esta carrera, lo que constituye
un ejemplo masivo de muestras incidentales y da lugar a la no posibilidad de ge-
neralización de los resultados obtenidos en dichas investigaciones”, Pereda Marín,
S. (1987) (pág. 128).
Vamos a analizar cómo se da lo anterior en cada caso y cómo podría afectar la validez
externa de los resultados, en cuanto a la generalización de los resultados a la población.
Lo anteriormente expuesto se puede aplicar tal cual a las investigaciones experimen-
tales. Y este es el primer caso que vamos a analizar. Si bien el ideal metodológico sería
tomar una muestra al azar, en un experimento uno se ve forzado a trabajar con volun-
tarios, la persona tiene que tener una voluntad de participación, y esto hace que en la
práctica resulte casi imposible tomar una muestra aleatoria. Imaginemos la situación,
elegimos al azar a determinada cantidad de sujetos de la población, ¿cómo hacemos
para que acepten participar de la investigación?; ya que no se trata de contestar una en-
cuesta, sino de participar de determinados procedimientos experimentales, algunas
veces bastante complejos. La inmensa mayoría de los sujetos seleccionados, simple-
mente nos dirían que no desean participar de la investigación; y con semejante perdida
de sujetos, la supuesta muestra representativa, no lo sería en lo más mínimo. Además
de la enorme dificultad que tendríamos para poder formar una muestra con una acep-
table cantidad de sujetos.
Lo que sí se hace en un experimento y, justamente, es un requisito indispensable para
que una investigación sea considerada un experimento, es la asignación al azar de los
sujetos a los grupos. Pero esto es completamente diferente a tomar una muestra al azar,
ya que simplemente se asigna mediante un procedimiento aleatorio, cada sujeto que ya
forma parte de la muestra, a alguno de los grupos existentes en el diseño de la inves-
tigación, independientemente de la forma en que se haya constituido la muestra
La pregunta es: ¿Qué los sujetos de la muestra no hayan sido seleccionados al azar
afecta realmente la capacidad de generalizar los resultados?, y de ser así, ¿en cuánto
compromete la validez externa de la investigación?
En primer lugar, tenemos que tener en cuenta que en las investigaciones experimentales
estamos relacionando variables y explicando teóricamente, no solo describiendo. Estas
explicaciones de por sí ya plantean cierto grado de generalidad; además no toda varia-
ble de sujeto será relevante al fenómeno en estudio, y aquellas que sí fueran relevantes,
deberían haber sido controladas adecuadamente, para preservar la validez interna de la
investigación. Si fueron controladas adecuadamente, los resultados obtenidos y las ge-
neralizaciones que se hagan de los mismos ya las contemplan. Si no fueron controladas
20 “2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
10. adecuadamente, el problema no solo tendría que ver con la validez externa del expe-
rimento, sino con algo que es en tales investigaciones sumamente importante, su vali-
dez interna. De todos modos, para no volver a confundir lo ideal, con la realidad de la
práctica, el control de las variables contaminadoras es una cuestión de grado, y en ge-
neral, se está lejos de llegar al control absoluto de todas las variables potencialmente
relevantes.
Debemos considerar además que en el informe de la investigación se refiere con pre-
cisión en el apartado Sujetos, que características tenía la muestra en cuanto a género,
edad, nivel socioeconómico, nivel de estudios alcanzado, etc. Esto nos da una clara idea
de a qué población puede generalizarse la investigación. Por ejemplo si la muestra es-
tuvo compuesta exclusivamente por mujeres, solo podremos generalizar a ese grupo
poblacional. También en esto, debemos tener en cuenta el tema en estudio y cuánto se
supone teóricamente que este puede verse afectado por variables sociodemográficas.
Si concluyéramos que puede verse afectado por las mismas, deberíamos ser muy cui-
dadosos en cuanto a quienes generalizamos. Si es muy improbable que dichas variables
sociodemográficas afecten al fenómeno en estudio, el problema de generalización que
se plantearía sería mucho más limitado.
En ciencia es importante el tema de poder replicar las investigaciones. Indirectamente,
esto también colabora, en parte, a solucionar este problema de muestras no probabilís-
ticas, aunque la replicación no persigue básicamente ese propósito, sino el de probar
si las hipótesis planteadas, pueden corroborarse. Al tomar distintas muestras, para re-
alizar distintas replicaciones, se aumenta la variedad de los sujetos que componen las
mismas, con la consiguiente probabilidad, de que en el conjunto de esas investigaciones
se aproxime más a las características de la población.
De tal manera podemos decir que, en general, el tema de que las muestras no sean pro-
babilísticas, no afectaría tanto la validez externa de un experimento. En realidad el
problema de validez externa de los experimentos, no tiene que ver únicamente con la
representatividad de las muestras, sino también, y fundamentalmente con su validez
ecológica.
Un comentario aparte merece la cuestión de que los integrantes de la muestra sean
exclusivamente estudiantes de psicología. En este caso consideramos que deberían
manejarse los resultados obtenidos con precaución, en cuanto a su generalización,
hasta tanto se pudieran replicar con muestras que incorporen sujetos que no sean
estudiantes de psicología; o que se analice, si la categoría estudiante de psicología
forma parte de una variable relevante para el fenómeno en estudio, lo cual para
hacerlo, presupone tomar muestras que no estén formadas exclusivamente por es-
tudiantes de psicología. Esto habría que tenerlo en cuenta principalmente si la o
las variables en estudio, pueden verse afectadas por variables sociodemográficas,
o por variables de sujeto que puedan incidir en la elección de la carrera universi-
taria. De no ser así, no sería tan problemático que la muestra estuviera constituida
exclusivamente por estudiantes de psicología, lo cual no quita que replicar la in-
vestigación con otros sujetos, seguiría siendo sumamente útil.
21“2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
11. Lo anteriormente mencionado para los experimentos podemos extenderlo para los cua-
siexperimentos con manipulación artificial de la variable independiente.
En el caso de los cuasiexperimentos con manipulación natural de la variable in-
dependiente y en las investigaciones correlacionales, podemos decir que también
estamos relacionando variables y no solo describiendo; y específicamente en el
cuasiexperimento, además, explicando teóricamente. También se describe con
precisión el perfil de la muestra. Dichas investigaciones también es deseable que
sean replicadas. De manera que en estos casos también podemos aplicar con las
adaptaciones a cada método lo dicho para los trabajos experimentales. Cabe acla-
rar que una diferencia importante que tienen las investigaciones correlacionales,
respecto a los experimentos, en cuanto a su validez externa, estriba en que en las
investigaciones correlacionales se trabaja exclusivamente con operacionalizacio-
nes de medida. Una “definición operacional de medida describe cómo se medirá
una variable. Indicará, por tanto, qué instrumentos se emplearán en la medida,
en que unidades se hará, etc.”, Pereda Marín, S. (1987) (pág. 165). De tal manera
que, como en estas investigaciones (correlacionales), en el caso de todas las va-
riables se realiza tan solo una recogida de información para medirlas, pero en nin-
gún caso se las manipula artificialmente, el contexto del estudio es más natural y
más directamente trasladable a situaciones naturales, lo que hace que tengan una
mejor validez externa ecológica. Lo mismo es aplicable a los cuasiexperimentos
con manipulación natural, ya que al no ser la variable independiente manipulable
en forma artificial, solo se realiza de la misma una operacionalización de medida,
tendiente a medir la variable para posteriormente clasificar a los sujetos en fun-
ción de las categorías de la variable independiente. En el caso de la variable de-
pendiente siempre tiene una operacionalización de medida.
Podemos concluir entonces, que el hecho de que las muestras no sean probabilísticas,
tampoco afectaría tanto la validez externa de las investigaciones anteriormente men-
cionadas; y que de hecho tendrían más validez externa que un experimento, gracias a
la buena validez ecológica que tienen.
Tamaño de la muestra
Hay una relación entre el tamaño de la muestra y la medida en que la misma es
representativa. “Tener una muestra que contenga las características de la pobla-
ción no es suficiente. Necesita tener un cierto tamaño para que quede libre de
esos errores que pueden ocurrir por azar y anularían la representación de la
muestra”, León, O.G. y Montero, I. (2003) (pág. 110). “Ciertamente, la única
muestra igual a la población es la población misma. A medida que se aumenta el
tamaño de la muestra, se irán incluyendo más y más sujetos con diferentes aspec-
tos que caracterizan a la población” Pereda Marín, S. (1987) (pág. 126). Además
el tamaño de la muestra tiene una directa relación con el intervalo de confianza
que se plantea para las estimaciones de la muestra. “Cuanto mayor sea la muestra,
tanto menor será el rango del intervalo de confianza para el mismo nivel de con-
fianza; es decir, podemos determinar con mayor exactitud el parámetro de la po-
blación”, Clark-Carter, D. (2002) (pág. 165).
22 “2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
12. Para que una muestra sea representativa no bastaría entonces con que los sujetos de la
misma sean elegidos al azar, se necesitaría también contar con determinada cantidad
de sujetos que integren la muestra, especialmente si queremos reducir los márgenes de
error de la misma. Para determinar en cada caso el tamaño de muestra requerido se
utilizan procedimientos estadísticos, cuya exposición no es objeto de este artículo.
Esto no quiere decir que siempre lo deseable sea, necesariamente, aumentar el tamaño
de la muestra para reducir el rango del intervalo de confianza, y obtener medidas más
precisas al tener un menor margen de error. En un sentido práctico se podría decir que
si se tiene una muestra con pocos sujetos, sí sería deseable incrementar el tamaño de
la misma, ya que eso reduciría considerablemente el margen de error de las estimacio-
nes.Ahora, si el tamaño de la muestra ya es grande, incrementar el tamaño de la misma,
solo conseguiría una pequeña reducción en el margen de error, y para reducir en más
el margen de error se requeriría un aumento realmente enorme en el tamaño de la mues-
tra. Esto es así porque “cuanto mayor sea la muestra, tanto mayor será el aumento del
tamaño de la muestra que se precisa para reducir el intervalo de confianza en una
cantidad equivalente”, Clark-Carter, D. (2002) (pág. 165).
De manera que si tuviéramos una muestra de 200 sujetos, con determinado intervalo
de confianza y el consiguiente margen de error (el margen de error es la mitad del in-
tervalo de confianza), y agregamos 300 sujetos más a la muestra, pasando a tener 500
sujetos, conseguiríamos una importante reducción en el intervalo de confianza. Ahora
si volviéramos a aumentar la muestra en 300 sujetos, pasando a tener una muestra de
800 sujetos, la reducción que obtendríamos en el intervalo de confianza sería mucho
menor. Si consideramos el esfuerzo que requiere conseguir una muestra grande; si uno
ya dispone de un tamaño de muestra importante, y técnicamente apropiado, habría que
plantearse si vale la pena realizar un gran esfuerzo adicional para incrementar el tamaño
de la misma, si solo conseguiríamos con ello una pequeña reducción en el margen de
error. Pero, como veremos más adelante, el tamaño de la muestra tiene otras ventajas
aparte de la reducción en el margen de error de las estimaciones.
Pero hay que tener en cuenta, para diferenciar nuevamente entre lo ideal y la práctica, que
de hecho en psicología en muchas investigaciones se trabaja con muestras pequeñas, sin
mencionar el caso de los diseños de sujeto único, que quedan por fuera de este artículo.
En lo que respecta a lo que esto afectaría a la representatividad de la muestra, consideramos
que podemos aplicar los mismos criterios que habíamos planteado previamente para el
caso de los muestreos aleatorios o no aleatorios. Si la investigación es descriptiva el ta-
maño de muestra es sumamente importante, si la investigación fuere correlacional o ex-
plicativa, un tamaño de muestra importante sería deseable, pero no condición excluyente
para la calidad de la investigación en lo que hace a su validez externa.
Pero tenemos que tener en cuenta que el tamaño de la muestra no es solo importante por
el tema de la representatividad sino que hay otras cuestiones metodológicas y estadísticas
por las cuales un mayor tamaño de muestra puede ser un requisito importante para una
investigación y esto sí se aplicaría en forma exclusiva para las investigaciones correla-
cionales y explicativas, y no sería relevante para las investigaciones descriptivas.
23“2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
13. Tamaño de muestra y diseño de investigación
Según las características del diseño de investigación que tengamos, vamos a precisar
tamaños de muestra mínimos para que los mismos puedan llevarse a cabo. Fundamen-
talmente por cuestiones estadísticas, ya que una vez implementados dichos diseños
tiene que llevarse a cabo el análisis estadístico correspondiente y aquí nos encontrarí-
amos en algunos casos con limitaciones técnicas, si no contáramos con el tamaño de
muestra apropiado. Lo anterior se aplica fundamentalmente a diseños multivariados.
Por ejemplo:
• Diseños que tienen más de una variable independiente;
• También en el caso de trabajos correlacionales, donde se trabaje con conjuntos de
predictores;
• Y donde se apliquen cálculos tendientes a conseguir una reducción de datos, como
por ejemplo, el análisis factorial.
Tomaremos para ejemplificar los siguientes casos:
Por un lado, investigaciones que utilicen para el cálculo estadístico regresión lineal
múltiple, o que utilicen, regresión logística. En ambos casos para la confiabilidad del
cálculo necesitamos tener determinada cantidad de sujetos en función de la cantidad
de predictores incluidos en el análisis. Hay distintos criterios en cuanto a la cantidad
de sujetos necesarios para la regresión lineal múltiple. Como menciona Gardner, R.C.
(2003), los mismos van desde indicar una cantidad mínima de 5 sujetos por predictor,
hasta sugerencias de 30 sujetos por predictor, mientras que algunos sugieren que siem-
pre hay que tener por lo menos una muestra de 400 sujetos. Consideramos que un nú-
mero mínimo conveniente podrían ser diez sujetos por variable involucrada en el
análisis, tanto para la regresión lineal múltiple, como para la regresión logística. Hacer
el cálculo con una muestra menor no sería aconsejable. Disponer de una muestra aun
mayor, a los fines estadísticos, siempre es mucho mejor, dado que los resultados se
vuelven más estables. Hay que considerar que en este caso el tamaño de la muestra es
relativo a la cantidad de predictores. Si tomamos dos muestras de igual tamaño, pero
que pertenecen a investigaciones con distinta cantidad de predictores, la que tenga
menos predictores tendrá un tamaño de muestra relativamente más importante.
Para la construcción de instrumentos psicométricos se utiliza mucho el análisis facto-
rial, que es una técnica de reducción de datos. “El principal propósito del análisis fac-
torial es reducir un conjunto amplio de variables a un reducido grupo de medidas más
fácil de manipular. El análisis factorial desentraña las complejas interrelaciones exis-
tentes entre variables e identifica cuáles de estas se enlazan en torno de conceptos
unificados. Las dimensiones fundamentales así identificadas se denominan factores”,
Polit, D.F. y Hungler, B.P. (1997) (pág. 448).
“En general las estructuras factoriales pueden tender a ser inestables y dependen
mucho del tamaño de la muestra. El tamaño necesario depende en parte de la cantidad
de ítems involucrados en el análisis, y hay diferentes criterios para establecer el nú-
mero de sujetos indicado. Uno de los más extendidos, es que el número de sujetos no
24 “2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
14. sea menor a cinco veces la cantidad de ítems del instrumento. Aun con este número de
sujetos, las estructuras factoriales pueden seguir siendo inestables”, Argibay, J.C.
(2006) (pág. 29). Justamente por este motivo es que hay criterios que indican todavía
mayor cantidad de sujetos por variable, cinco sería el número mínimo requerido. Aún
con este número mínimo, si tuviéramos que hacer el análisis factorial de un test que tu-
viera 100 ítems, requeriríamos mínimo 500 sujetos.
Por último vamos a referirnos al tamaño de la muestra en diseños factoriales. Un diseño
factorial es una investigación en la cual tenemos más de una variable independiente.
En un diseño factorial se analizan tanto los efectos aislados que producen las variables
independientes, como los efectos combinados que producen las mismas. Las variables
independientes involucradas en el diseño factorial pueden ser tanto de manipulación
artificial, como de manipulación natural. En aquellos casos que alguna de las variables
independientes tuviera manipulación natural, estaríamos frente a una investigación
cuasiexperimental, caso contrario sería una investigación experimental.
En un diseño factorial con medidas independientes, “aquellos en que los efectos de
cada tratamiento experimental son probados en un grupo diferente de sujetos”, Pereda
Marín, S. (1987) (pág. 355); vamos a tener tantos grupos como combinaciones de los
niveles de las variables independientes. Hay que tener en cuenta que para la correcta
aplicación del análisis estadístico correspondiente, sería recomendable tener como mí-
nimo diez sujetos por grupo. Esto muchas veces establece una limitación en cuanto a
la cantidad de niveles a utilizar por factor (variable independiente). Ya que si tomamos
muchos valores para cada uno de ellos, el número de combinaciones aumenta mucho,
con la consiguiente necesidad de tener mayor cantidad de grupos, y la necesidad en-
tonces de disponer de una muestra más grande. Por ejemplo: si tuviéramos un diseño
factorial con tres factores de medidas independientes, y para cada uno de ellos quisié-
ramos tomar tres niveles, tendríamos 27 grupos resultantes de la combinación de los
factores y precisaríamos 270 sujetos mínimo, para poder implementar adecuadamente
el diseño. Si no dispusiéramos de tal tamaño de muestra, tendríamos que adjudicar a
los factores menos valores. Esto es aplicable directamente como dijimos a los diseños
factoriales con medidas independientes en todos los factores, ya que si el diseño fac-
torial fuera de medidas repetidas en todos o en algunos factores, el tema de la cantidad
de grupos resultante de la combinación de los factores sería diferente.
El tamaño de la muestra, si es pequeño, también impondría limitaciones a la cantidad
de factores que se podrían incluir en el diseño. Aunque vale aclarar en este caso que
por características del diseño mismo no se suelen usar diseños factoriales que tengan
más de cuatro factores.
Si el diseño factorial fuera cuasiexperimental por ser todos los factores o alguno de
ellos de manipulación natural, el tema se complica aún más; principalmente cuando
todos los factores o más de uno de ellos solo permitieran un nivel de manipulación na-
tural. Cuando la manipulación es artificial, uno decide qué sujetos de la muestra va a
asignar a cada grupo, y de esa manera suelen quedar grupos con igual cantidad de su-
jetos. Pero cuando la manipulación es natural, tomamos una muestra y luego clasifi-
camos a los sujetos según los valores que presentan, o sea, que la asignación a cada
25“2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
15. grupo viene dada naturalmente y no por decisión del investigador, lo cual hace que los
grupos, por lo general, queden integrados por un número desigual de sujetos. De ma-
nera que si decidimos el tamaño de muestra que vamos a necesitar mínimamente, de
la manera anteriormente expuesta, cantidad de grupos por diez, seguramente ocurriría
que tendríamos varios grupos con sujetos de más y otros grupos con menor cantidad
de sujetos que los requeridos, ya que esto sería resultado de cómo se den naturalmente
en cada sujeto la/s característica/s que usemos como variables independientes en la in-
vestigación. Esto hace que en estos casos, se tenga que tomar una muestra bastante
mayor, que la establecida según la cantidad de grupos, para disponer en cada grupo,
como mínimo, del número de sujetos requerido.
Tamaño de muestra y significación estadística
Al analizar los resultados de una investigación tomamos decisiones sobre si corrobo-
ramos o no, la o las hipótesis planteadas en la investigación, y en investigaciones ex-
ploratorias, simplemente si las variables en estudio están relacionadas. Para ello
tenemos que recurrir a una decisión estadística, que implica la prueba de la hipótesis
estadística. En este modelo de decisión estadística, un paso importante es comparar el
valor de significación obtenido por medio de los análisis estadísticos correspondientes,
con el nivel de significación o probabilidad crítica (alfa), establecido previamente. De
manera que dependemos para poder corroborar nuestras hipótesis o relaciones entre va-
riables, de que la probabilidad de que nuestro resultado haya ocurrido por azar (signi-
ficación), obtenida en los cálculos estadísticos realizados, sea igual o menor que alfa.
De manera que el valor de significación obtenido en los cálculos estadísticos, es de fun-
damental importancia para poder corroborar lo planteado en las investigaciones que re-
alicemos. Pero ocurre que la significación que obtengamos esta muy condicionada por
el tamaño de muestra que empleemos. De manera que “dos estudios conducidos de la
misma manera en todos los aspectos, excepto el tamaño de la muestra, pueden llevar
a conclusiones diferentes. El que tiene la mayor muestra puede alcanzar un resultado
estadísticamente significativo, mientras que el otro no... De acuerdo con esto, cuanto
más pequeño sea el tamaño de la muestra, tanto más probable resultará que cometa-
mos un error tipo II (rechazando la hipótesis de investigación cuando en realidad es
correcta)”, Clark-Carter, D. (2002) (pág. 186).
De manera que el hecho de que podamos corroborar nuestras hipótesis, además de que
sean correctas, depende bastante del tamaño de muestra que empleemos. Obviamente,
esto esta condicionado también por el tamaño del efecto, o sea, si la variable indepen-
diente que estamos estudiando produce un efecto considerable o un efecto pequeño
sobre la variable dependiente, o si, la relación entre las variables que estudiamos es
grande, mediana o pequeña. Esto podríamos traducirlo a porcentaje, diciendo cuánto
es el porcentaje que una variable está explicando de la variabilidad de otra. Cuando el
porcentaje de varianza explicada es alto, una muestra aunque sea de tamaño pequeño
puede detectarlo; ahora, cuando el porcentaje de varianza explicada es bajo, se reque-
rirán muestras grandes para poder alcanzar valores de significación estadística que nos
permitan corroborar las hipótesis planteadas.
Podemos decir, entonces, que los valores de significación obtenidos en dos investiga-
ciones diferentes, con tamaños de muestra diferentes, no son comparables entre sí,
26 “2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
16. para determinar cuál investigación tiene un resultado de mayor magnitud. Para ello
debemos usar las medidas de tamaño del efecto que son independientes del tamaño de
la muestra.
De manera que el valor de significación que podamos obtener esta muy condicionado
por el tamaño de la muestra. Muestras más grandes hacen más difícil que podamos co-
meter un error de tipo II, al extraer conclusiones sobre una investigación a partir del
análisis de datos. Por eso, se puede analizar el poder de la prueba estadística para de-
cidir, durante la etapa de diseño de la investigación, el tamaño de muestra requerido
para reducir la probabilidad de cometer un error de tipo II.
También hay que tener en cuenta que muestras muy grandes, a veces, nos permiten de-
tectar efectos que, si bien son válidos, pueden implicar magnitudes de efecto muy peque-
ñas. Es importante, entonces, al hacer el análisis de datos, calcular además de la
significación (que nos permite decidir sobre la hipótesis planteada), el tamaño del efecto,
que nos permite saber cuánto explican una o varias variables de la variabilidad de otra.
Tamaño de muestra y formación de los grupos por aleatorización
En las investigaciones experimentales, un requisito básico, cuando se trabaja con di-
seños que incluyen variables con medidas independientes, es que los grupos que haya
que formar para la aplicación del diseño de investigación, sean lo mas homogéneos po-
sible, previo a los tratamientos (aplicación de los valores de la variable independiente
o de las combinaciones de los niveles de varias variables independientes). Esto se hace
para que las diferencias que uno encuentre con posterioridad puedan ser atribuidas a
los tratamientos y no al hecho de que ya existieran previamente. Para poder tener esa
seguridad sobre la equivalencia inicial de los grupos, se utiliza la aleatorización, o sea,
asignar los sujetos a los grupos utilizando algún procedimiento al azar. Ahora para que
esto ocurra adecuadamente, de manera que el azar pueda servir para repartir en forma
equivalente a los sujetos en los grupos, dependemos también del tamaño de la muestra,
ya que cuando son pocos casos, uno puede esperar una mayor variabilidad, de manera
que el azar no nos daría tanta seguridad de que los sujetos fueron repartidos homogé-
neamente en los grupos. Para que el uso del azar nos de una mayor garantía de que los
grupos son inicialmente homogéneos, se requieren muestras grandes. De disponer úni-
camente de pocos sujetos, es más conveniente no confiar tanto en la equivalencia inicial
de los grupos, y emplear además de la aleatorización, medidas pretratamiento, o un
diseño de bloques o un diseño de grupos apareados.
Conclusiones
Como hemos visto, el tema de la “muestra” es importante por distintos motivos. Por
un lado, y que es quizá la primera cuestión que se piensa cuando se trata con muestras,
que los valores que obtengamos de esa muestra nos permitan conocer los valores que
encontraríamos en determinada población. Cuestiones como la forma en que se selec-
cionen los sujetos y el tamaño de la muestra, tienen una importancia fundamental al
momento de poder determinar en qué medida esa muestra es representativa de la po-
blación a la cual refiere. Que el muestreo sea probabilístico, es un tema sumamente im-
portante en el proceso de garantizar una muestra no sesgada, lo cual, en principio, se
vincula con la validez externa de la investigación.
27“2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
17. Consideramos importante diferenciar entre lo que sería ideal desde un punto de vista
técnico metodológico, y aquello que ocurre de hecho en la tarea de investigar. Mencio-
namos, que suele ocurrir, que el muestreo no sea probablilístico en las investigaciones
correlacionales y principalmente en las explicativas (experimento y cuasiexperimento).
Podemos considerar que en realidad esto no afectaría demasiado la validez externa de
las mismas, siempre y cuando se tomen algunas precauciones, y a partir del perfil de
la muestra y del tema de investigación se pueda determinar a qué población, que tenga
cuales características, se puede generalizar la investigación. Tenemos que tener en
cuenta que en este caso nos referimos exclusivamente al aspecto de la validez externa,
que tiene que ver con determinar a qué sujetos se pueden generalizar los resultados de
la investigación. No nos referimos a la validez externa, en su aspecto ecológico, que
hace a la posibilidad de generalizar a situaciones naturales los resultados obtenidos.
Es importante considerar que, si bien el tema del tamaño de la muestra es sumamente
relevante, al momento de determinar que esta sea representativa, no es menos cierto
que la cuestión del tamaño de la muestra excede esta cuestión, e involucra cuestiones
muy importantes que hacen a la realización de una investigación.
Hay que tener en cuenta el tamaño de muestra con el que se va a contar y cuál es el que
se requiere para poder implementar adecuadamente determinados diseños de investi-
gación. Además, en lo que hace a una adecuada equivalencia inicial de los grupos de
una investigación, conseguida mediante asignación al azar de los sujetos a los grupos
(que es fundamental en un trabajo experimental); el tamaño de la muestra, si es ade-
cuadamente grande, nos permite tener una mayor garantía de que se haya conseguido
que los grupos sean homogéneos.
Por último, si queremos poder corroborar nuestras hipótesis de investigación. Además
de que sean correctas, dependemos para poder hacerlo del tamaño de la muestra, ya que
la significación estadística, que es necesaria para poder corroborar o no dichas hipó-
tesis, depende y en mucho de la cantidad de sujetos que se incluyan en el análisis de
datos. Al tener muestras con un tamaño insuficiente, corremos el riesgo de cometer un
error de tipo II, o sea, rechazar la hipótesis de investigación, siendo esta realmente
cierta. Cuando la muestra es muy pequeña, corroborar la hipótesis de investigación se
hace sumamente difícil, más allá de que esta sea correcta. Lo cual nos da una clara
idea de la ventaja de trabajar con muestras grandes.
Bibliografía
Argibay, J.C. (2006), “Técnicas psicométricas. Cuestiones de validez y confiabilidad”.
En: Subjetividad y Procesos Cognitivos, 8, 15-33.
Arnau Gras, J. (1982), Psicología experimental, México, Trillas.
Clark-Carter, D. (2002), Investigación cuantitativa en psicología. Del diseño experi-
mental al reporte de investigación, México, Oxford University Press.
Cortada de Kohan, N. (1994), Diseño estadístico, Buenos Aires, Editorial Universitaria
de Buenos Aires.
28 “2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29
18. Gardner, R.C. (2003), Estadística para Psicología usando SPSS para Windows,
México, Pearson Educación de México.
Hernández Sampieri, R.; Fernández Collado, C. y Lucio, P.B. (1997), Metodología de
la Investigación, Colombia, McGraw-Hill.
León, O.G. y Montero, I. (2003), Métodos de investigación en psicología y educación.
Madrid, McGraw-Hill/Interamericana de España.
Pereda Marin, S. (1987), Psicología experimental. I. Metodología, Madrid, Ediciones
Pirámide.
Polit, D.F. y Hungler, B.P. (1997), Investigación científica. En ciencias de la salud,
México, McGraw-Hill Interamericana.
Fecha de recepción: 19/02/09
Fecha de aceptación: 02/04/09
29“2009, 13”
SUBJETIVIDAD Y PROCESOS COGNITIVOS, 2009
Pág. 13-29