Muestreo en Sociología

¿Cuál es la definición de "muestreo"?

Antes de abordar la tarea de reclutar participantes, los sociólogos deben identificar la población que quieren estudiar. Esta población puede estar formada por personas (como padres solteros o profesores), o por instituciones (como escuelas o lugares de trabajo).

Definición de "muestreo

Una muestra puede estar fácilmente disponible para un investigador (como los niños de una clase), o puede ser necesario reclutarla activamente.

El objetivo de cualquier proyecto de investigación es recoger información de individuos de la población objetivo y hacer inferencias sobre toda la población objetivo a partir del análisis de la información recogida. Como tales, los individuos estudiados son de gran importancia en la investigación sociológica.

Ética en el muestreo

Al igual que los métodos de investigación, el proceso de muestreo conlleva su propio conjunto de directrices éticas.

• Los nombres y la información sobre una muestra concreta deben ser accesibles legalmente.

• En su caso, los investigadores deben garantizar el anonimato y la confidencialidad (que no revelarán la identidad de los sujetos de su investigación en las conclusiones de su estudio).

• Además, los investigadores deben obtener el consentimiento informado de su muestra. Esto significa que la muestra es consciente de su participación en la investigación y está informada de lo que puede esperar durante el proceso de investigación.

• El investigador debe asegurarse de que los participantes en la investigación corren un riesgo mínimo desufrir daños físicos y/o psicológicos .

¿Cuál es la finalidad del muestreo en sociología?

En un mundo ideal, los científicos sociales tendrían tiempo y recursos para estudiar a todos los miembros de la población objetivo. Sin embargo, eso suele ser imposible, sobre todo cuando el objeto de estudio implica variables globales o vagas, como la etnia o el sexo. Aquí es donde entra en juego el muestreo.

La importancia de la representatividad

Como hemos visto, la mayoría de las investigaciones implican hacer inferencias sobre una gran población, basándose en la recogida y el análisis de información sobre una pequeña muestra de esa población. Para poder aplicar nuestras conclusiones a una población más allá de la que se ha estudiado directamente, es importante que nuestra muestra sea representativa.

En términos sencillos, una muestra representativa es una versión reducida de la población objetivo. Esto es especialmente importante cuando se trata de las variables relevantes (las que se estudian en la investigación). Según el Diccionario Cambridge de Sociología (2006, p. 529)...

En general, es imposible conseguir una muestra perfectamente representativa. Puede haber alguna característica sobrerrepresentada o infrarrepresentada en la muestra que no refleje con exactitud la composición demográfica de la población objetivo. Estas imperfecciones, producidas por el proceso de muestreo, se denominan error en el muestreo o no representatividad.

En resumen, la finalidad del muestreo es poder hacer generalizaciones o conclusiones generalizables tanto sobre la muestra como sobre la población objetivo.

¿Cuáles son los distintos tipos de métodos de muestreo utilizados en sociología?

En función de los objetivos, las preguntas y los temas concretos del investigador, éste puede optar por métodos (o "técnicas") de muestreo específicos. Por lo general, la muestra de un investigador se selecciona a partir de un marco de muestreo, que es una lista completa de los miembros de la población objetivo (como una lista del lugar de trabajo en la que figuran todos sus empleados, o un registro escolar en el que figuran todos sus alumnos).

Muestreo probabilístico

Se utilizan distintas técnicas de muestreo en función de los objetivos y las preguntas específicas del investigador.

En el muestreo probabilístico (a veces también denominado muestreo científico o aleatorio), la muestra se selecciona mediante métodos aleatorios. Cada individuo del marco de muestreo tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado. También es más probable que la muestra sea representativa si se selecciona al azar.

Hay tres tipos de muestreo probabilístico: veámoslos uno por uno.

Muestreo aleatorio simple

En el muestreo aleatorio simple, cada miembro de la población objetivo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Estas muestras suelen generarse por ordenador.

Muestreo aleatorio sistemático

En el muestreo aleatorio sistemático (a veces denominado muestreo por intervalos), los investigadores toman elementos del marco de muestreo a intervalos específicos, también denominados cada n-ésimo elemento.

Aunque cada individuo ya no tiene realmente la misma probabilidad conocida de selección que es característica de las técnicas de muestreo aleatorio, el método aleatorio sistemático parece seguir generando muestras relativamente representativas.

Muestreo aleatorio estratificado

El muestreoaleatorio estratificado se realiza a menudo para garantizar que determinados grupos de la población total estén adecuadamente representados en la muestra.

Esto implica tomar un marco de muestreo y dividir a todos sus miembros en función de las características pertinentes (como el sexo o la edad). Entonces, supongamos que el investigador busca una muestra proporcionalmente estratificada. En ese caso, seleccionará aleatoriamente una muestra de cada subgrupo (o "estrato") de acuerdo con la proporción de características demográficas en el conjunto de la población objetivo.

Por ejemplo, si el 40% de la población objetivo son mujeres, la muestra también debe ser de un 40% de mujeres.

Muestreo no probabilístico

Elmuestreo noprobabilístico suele utilizarse cuando no hay un marco de muestreo obvio. Hay tres tipos de muestreo no probabilístico.

Muestreo de bola de nieve

En el muestreo de bola de nieve, se pide a un encuestado individual (o a unos pocos) que identifique a otros miembros de la población objetivo que puedan estar dispuestos a participar en el estudio. Esta técnica suele implicar que el investigador se gane la confianza del encuestado inicial y se utiliza a menudo en estudios de grupos delictivos o desviados.

Sin embargo, es poco probable que la muestra sea representativa utilizando este método.

Muestreo por cuotas

El muestreo por cuotas consiste en seleccionar un número exacto de personas de categorías relevantes para el estudio (como la edad o el sexo), en proporción a su representación en la población objetivo. El muestreo por cuotas se diferencia del muestreo aleatorio estratificado en que el primero no implica la aleatorización estadística de un marco de muestreo.

Esta técnica se utiliza a menudo en los estudios de mercado porque es una forma económica y rápida de reclutar una muestra representativa. Sin embargo, el sesgo del investigador también podría contribuir a desvirtuar la objetividad del proceso de muestreo.

Muestreo intencional

El muestreointencional es un giro nuevo y mejorado del muestreo de conveniencia. En este caso, la muestra se selecciona y recluta en función de las necesidades particulares del estudio. Ejemplos de grupos reclutados mediante el muestreo intencionado podrían ser los profesores de secundaria o las personas que reciben prestaciones sociales.

¿Cuáles son algunos ejemplos de muestreo en sociología?

Ahora podemos ver algunos ejemplos de cómo se puede utilizar el muestreo en los estudios sociológicos.

Ejemplos de muestreo probabilístico

• Imagina que un profesor quiere elegir a diez alumnos de una clase de primaria para que respondan a un cuestionario para un pequeño trabajo de investigación que está realizando. Para aleatorizar la selección, el profesor hace que cada alumno escriba su nombre en trozos de papel separados y los pone en una cesta. El profesor elige diez nombres al azar y los recluta como encuestados para su cuestionario. Éste es un ejemplo de muestreo aleatorio simple.

• Los investigadores pueden utilizar el muestreo aleatorio sistemático para estudiar a las personas dependientes de las prestaciones sociales. Podrían obtener un marco de muestreo con los nombres de las personas dependientes de la asistencia social y utilizar un programa informático para seleccionar a una de cada 10 personas de la lista para que forme parte de su muestra.

• El muestreo aleatorio estratificado sería útil si, por ejemplo, un investigador quisiera examinar el rendimiento de los estudiantes que cursan sociología en la universidad. Dado que estadísticamente es menos probable que los chicos estudien sociología, una muestra aleatoria simple o sistemática podría dar como resultado una muestra que incluyera muy pocos chicos o ninguno. El muestreo aleatorio estratificado sería útil porque el investigador podría asegurarse de que los chicos están adecuadamente representados en su muestra, del mismo modo que están representados en el conjunto de la población objetivo.

Ejemplos de muestreo no probabilístico

• Un investigador puede utilizar el muestreo de bola de nieve si quiere realizar entrevistas para estudiar los hábitos de los consumidores de drogas ilegales en un barrio concreto. Como no dispone de un marco de muestreo de este tipo, puede entablar amistad con un consumidor de drogas y pedirle que nombre a otros que también estén dispuestos a participar en el estudio.

• Imagina que un investigador quiere estudiar la percepción de los empleados sobre su entorno laboral en una empresa concreta. Sin embargo, el investigador reconoce que es probable que las experiencias y percepciones de los empleados varíen en función de su puesto en la empresa. Por ello, de los 50 empleados que el investigador pretende incluir en su muestra, puede optar por incluir a 10 de Recursos Humanos, 10 de Administración, 10 de puestos directivos, etc.

• Un sociólogo puede querer examinar el nivel de satisfacción de la población con los servicios sanitarios públicos. En este caso, el investigador querrá incluir a personas que utilicen estas instalaciones y procedan de distintas edades, sexos, etnias y entornos socioeconómicos. Aunque se incluye una variedad de orígenes, la técnica de muestreo intencionado también ayuda al investigador a cumplir los requisitos de muestrear sólo a quienes utilizan los servicios sanitarios públicos (en contraposición, por ejemplo, a las clínicas y hospitales privados).