Tutorial básico sobre tamaño de muestra probabilístico para estudios nomotéticos

 

Martes, 20 de noviembre del 2012

Tutorial básico sobre tamaño de muestra probabilístico para estudios nomotéticos
Omar Bautista González
Redes de Aprendizaje

Una revisión básica al contenido que está en formato PDF de la nueva edición del libro Metodología de la investigación de Roberto Hernández Sampieri, Carlos Hernández Collado, y Pilar Baptista Lucio nos muestra un primer procedimiento de cálculo para muestras probabilísticas de la que puede llevarnos a algunas confusiones. Ya que el primer ejemplo, que está basado en un cálculo manual, no utiliza una fórmula exactamente parecida al procedimiento que se aplica más adelante en el mismo libro y que denominaremos el procedimiento de Muestras Aleatorias Simples (MAS) (Hernández Sampieri, Fernández-Collado, y Baptista Lucio, 2010, p. 180).

Aquí vamos a ilustrar como se puede reproducir el resultado del procedimiento MAS puede obtener el mismo resultado que está ubicado en las referencias coherentes a él utilizando fórmulas de una Hoja de Cálculo, usando el programa disponible para todo público LibreOffice (Comunidad LibreOffice y The Document Foundation, 2012):

http://tejidosocial.org/herramientas-basicas-para-recoleccion-datos

En la nueva edición de Metodología entre las páginas 178-180, utiliza un software llamado STATS para el cálculo del tamaño de la muestra. En nuestro caso, dicho software puede ser sustituido por un conjunto de fórmulas que en una Hoja de Cálculo simple (le agradezco al profesor Jorge Camacho por haberme facilitado la primera versión de éstas fórmulas de la Hoja de Cálculo en un entrenamiento que recibí hace algunos años en México con él).

El primer ejemplo que está situado en dichas páginas responde a los siguientes parámetros:

– Tamaño del universo o población: 2200
– Error máximo aceptable: 5%
– Porcentaje estimado de la muestra: 50%
– Nivel deseado de confianza: 95%

El resultado reportado con STATS es igual a 327.1776. En nuestra hoja de cálculo es igual a 327.0407, mostrando un resultado equivalente a 327 y que se puede redondear a más resultado 328 el tamaño mínimo muestral (genérico) requerido para el estudio.

Otro ejemplo que se que se ilustra en la página 180, los de la Hoja de Cálculo coinciden plenamente cuando se pretende derivar el error de 0.05 de a partir de los siguientes parámetros:

– Tamaño del universo o población: 2000
– Error máximo aceptable: 5%
– Nivel deseado de confianza: 95%

Suponiendo que el porcentaje estimado de la muestra es de 50%. Obteniendo prácticamente el mismo resultado si lo hacemos al revés, tratando de estimar un tamaño de la muestra de 376.91 (que se puede redondear a 377), en base a esos parámetros.

Observe que las diferencias entre el cálculo del libro y el de nuestra Hoja de Cálculo son mínimas. Dichas diferencias se deben a diferencias de errores de redondeo que manejan los softwares que estamos comparando.

En la página 180 hay otro ejemplo que podemos reproducir en nuestra Hoja de Cálculo, con los siguientes parámetros:

– Tamaño del universo o población: 600
– Error máximo aceptable: 5%
– Nivel deseado de confianza: 95%

Asumiendo, otra vez, que el porcentaje estimado de la muestra es de 50%, se puede obtener el mismo resultado para un tamaño de muestra de 234.20 y que se puede redondear a más para obtener un valor más preciso con 235.

El enfoque que tanto STATS como la Hoja de Cálculo comparten es el de Muestras Aleatorias Simples (o más resumidamente, MAS). La característica general de éste enfoque de seleccionar muestras es que asume que todos los casos de la población tienen al inicio la misma probabilidad de ser seleccionados. Éste enfoque es bastante práctico para personas que no son estadísticos de profesión o no tienen una formación técnica muy especializada en muestreo, que es como ocurre con la mayoría de estudiantes o científicos sociales usuarios finales de la estadística (y no así en los metodólogos productores de la estadística).

Además del establecimiento del tamaño de la muestra, la Hoja de Cálculo también incluye unos modelos para la entrada de datos de unos instrumentos que se discutieron durante una docencia en la Universidad Autónoma de Santo Domingo. Dichos modelos se pueden ajustar según necesidades.

Referencias

Comunidad LibreOffice, y The Document Foundation. (2012). LibreOffice (versión 3.5.4.2). [Programa de Computación]. s.l.
Hernández Sampieri, R., Fernández-Collado, C., y Baptista Lucio, P. (2010). Metodología de la investigación (5.a ed.). México: McGraw-Hill.

Anuncios