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La importancia de la investigación en las universidades

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Enfoques cuantitativo y cualitativo

Enfoques de la investigación

Guía de protocolo de investigación

Guía para la elaboración de protocolos de investigación

Fragmento del artículo

Con base en la experiencia personal como académico universitario, he tenido la oportunidad de percatarme en varias ocasiones que tanto los estudiantes de licenciaturao posgrado que deben desarrollar un trabajo de investigación, como quien se inicia en este quehacer, se encuentran ante la incertidumbre de cómo abordar el protocolo del estudio que pretenden realizar. Esta situación, por lo general, provoca cierta ansiedad que tiende a desviar la atención requerida hacia el trabajo mismo, retrasando en gran medida el avance de las investigaciones correspondientes.

En el caso de las entidades educativas, por lo general se requiere información respecto a los proyectos de investigación que los miembros de las mismas pretendan realizar, a fin de que las autoridades que correspondan la analicen y, en su caso, otorguen la aprobación a su desarrollo. Para ello, por lo general se cuenta con formatos diseñados para recabar dicha información. Sin embargo, en muchas ocasiones estos formatos no especifican -o lo hacen de manera muy escueta- la forma en que cada apartado debe ser comprendido y desarrollado.

Paso 8. Recolección de los datos cuantitativos

Una vez que seleccionamos el diseño de investigación apropiado y la muestra adecuada, de acuerdo con nuestro problema de estudio e hipótesis, la siguiente etapa consiste en recolectar los datos pertinentes sobre las variables de estudio. Recolectar los datos implica elaborar un plan detallado de procedimientos que nos conduzcan a reunir datos con un propósito específico. Este plan incluye determinar:

¿Cuáles son las fuentes de donde se obtendrán los datos?	Los datos se producirán de observaciones, van a ser proporcionados por personas, o se encuentran en documentos, archivos, bases de datos, etcétera.
¿En dónde se localizan tales fuentes?	Regularmente en la muestra seleccionada, pero es indispensable definir con precisión.
¿A través de qué medio o método vamos a recolectar los datos?	Esta fase implica elegir uno o varios medios y definir los procedimientos que utilizaremos en la recolección de los datos. El método o métodos deben ser confiables, válidos y objetivos.
Una vez recolectados,	¿De qué forma vamos a prepararlos para que puedan analizarse y respondamos al planteamiento del problema?

Ejemplo de plan para la obtención de datos.

 

Paso 7. Selección de la muestra

Para seleccionar una muestra, lo primero es definir nuestra unidad de análisis o unidad experimental —personas, plantas, animales, objetos, etc.— El “que o quiénes van a ser medidos”, depende de precisar claramente el problema a investigar y los objetivos de la investigación. Estas acciones nos llevarán al siguiente  paso, que es el de delimitar una población.

¿Cómo se delimita una población?

Una vez que se ha definido cuál será nuestra unidad experimental o de análisis, se procede a delimitar la población que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados. Así, una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones (Selítiz, 1974). La muestra suele ser definida como un subgrupo de la población (Sudman, 1976). Para seleccionar la muestra deben delimitarse las características de la población. Muchos investigadores no describen lo suficiente las características de la población o asumen que la muestra representa automáticamente a la población.

¿Cómo seleccionar la muestra?

Hasta este momento hemos visto que se tiene que definir cuál será la unidad de análisis y cuáles son las características de la población. En este inciso hablaremos de la muestra o mejor dicho de los tipos de muestra que existen, a fin de poder elegir la más conveniente para un estudio.

La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Digamos que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población. Con frecuencia leemos y oímos hablar de “muestra representativa”, ‘muestra al azar “ “muestra aleatoria” como si con los simples términos se pudiera dar más seriedad a los resultados. En realidad, pocas veces se puede medir a toda la población, por lo que obtenemos o seleccionamos una muestra y se pretende —desde luego— que este subconjunto sea un reflejo fiel del conjunto de la población. Todas las muestras deben ser representativas, por tanto el uso de este término es por demás inútil. Los términos al azar y aleatorio denotan un tipo de procedimiento mecánico relacionado con la probabilidad y con la selección de elementos, pero no logra esclarecer tampoco el tipo de muestra y el procedimiento de muestreo. Hablemos entonces de esto en los próximos incisos.

Tipos de muestra

Básicamente categorizamos a las muestras en dos grandes ramas: las muestras no probabilísticas y las muestras probabilísticas. En estas últimas todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos. Esto se obtiene definiendo las características de la población, el tamaño de la muestra y a través de una selección aleatoria y/o mecánica de las unidades de análisis. Imagínense el procedimiento para obtener el número premiado en un sorteo de lotería. Este número se va formando en el momento del sorteo, a partir de las bolitas (con un dígito) que se van sacando después de revolverlas mecánicamente hasta formar el número, de manera que todos los números tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

En las muestras no probabilísticas, la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las características del investigador o del que hace la muestra. Aquí el procedimiento no es mecánico, ni en base a fórmulas de probabilidad, sino que depende del proceso de toma de decisiones de una persona o grupo de personas, .y desde luego, las muestras seleccionadas por decisiones subjetivas tienden a estar sesgadas. El elegir entre una muestra probabilística o una no probabilística, depende —sí, otra vez— de los objetivos del estudio, del esquema de investigación y de la contribución que se piensa hacer con dicho estudio.

¿Cómo se hace una muestra probabilística?

Resumiremos diciendo que la elección entre la muestra probabilística y una no probabilística se determina con base en los objetivos del estudio, el esquema de la investigación y el alcance de sus contribuciones. Las muestras probabilísticas tienen muchas ventajas, quizás la principal es que puede medirse el tamaño de error en nuestras predicciones. Puede decirse incluso que el principal objetivo en el diseño de una muestra probabilística es el de reducir al mínimo este error al que se le llama error estándar (Kish, 1965).

Las muestras probabilísticas son esenciales en los diseños de investigación en donde se pretende hacer estimaciones de variables en la población, estas variables se miden con instrumentos de medición y se analizan con pruebas estadísticas para el análisis de datos en donde se presupone que la muestra es probabilística, donde todos los elementos de la población tienen una misma probabilidad de ser elegidos. Los elementos muestrales tendrán valores muy parecidos a los de la población, de manera que las mediciones en el subconjunto, nos darán estimados precisos del conjunto mayor. Que tan preciso son dichos estimados depende del error en el muestreo, el que se puede calcular, pues hay errores que dependen de la medición y estos errores no pueden ser calculados matemáticamente.

Para una muestra probabilística necesitamos principalmente dos cosas: determinar el tamaño de la muestra (n) y seleccionar los elementos muestrales, de manera que todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos. Para lo primero, se utiliza una Para lo segundo, necesitamos de un marco de selección adecuado y de un procedimiento que permita la aleatoriedad.

Muestra probabilística estratificada

Lo que aquí se hace es dividir a la población en subpoblaciones o estratos y. se selecciona una muestra para cada estrato. La estratificación aumenta la precisión de la muestra e implica el uso deliberado de diferentes tamaños de muestra para cada estrato, a fin de lograr reducir la varianza de cada unidad de la media muestral (Kish, 1965).

¿Cómo se lleva a cabo el procedimiento de selección?

Las unidades de análisis o los elementos muestrales se eligen siempre aleatoriamente para asegurarnos que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegidos. Pueden usarse 3 procedimientos de selección:

Tómbola

Muy simple y no muy rápido, consiste en numerar todos los elementos muestrales del 1.. al n. Hacer unas fichas, una por cada elemento, revolverlas en una caja, e ir sacando n fichas, según el tamaño de la muestra. Los números elegidos —al azar— conformarán la muestra.

Números random o números aleatorios

El uso de números random no significa la selección azarosa o fortuita, sino la utilización de una tabla de números que implica un mecanismo de probabilidad muy bien diseñado. Los números random de la Corporación Rand, fueron generados con una especie de ruleta electrónica. Existe una tabla de un millón de dígitos, publicada por esta corporación; partes de dicha tabla se encuentran en los apéndices de muchos libros de estadística.

¿Cómo son las muestras no probabilísticas?

Las muestras no probabilísticas, las cuales llamamos también muestras dirigidas suponen un procedimiento de selección informal y un poco arbitrario. Aún así estas se utilizan en muchas investigaciones y a partir de ellas se hacen inferencias sobre la población. Es como si juzgásemos el sabor de un cargamento de limones, solamente probando alguno, como si para “muestra bastase un botón”. La muestra dirigida selecciona sujetos “típicos” con la vaga esperanza de que serán casos representativos de una población determinada. La verdad es que las muestras dirigidas tienen muchas desventajas. La primera es que, al no ser probabilísticas, no podemos calcular con precisión el error estándar, es decir, no podemos calcular con qué nivel de confianza hacemos una estimación. Esto es un grave inconveniente si consideramos que la estadística inferencial se basa en teoría de la probabilidad, por lo que pruebas estadísticas (X², correlación, regresión, etc.), en muestras no probabilísticas tienen un valor limitado y relativo a la muestra en sí, mas no a la población. Es decir, los datos no pueden generalizarse a una población, que no se consideró ni en sus parámetros, ni en sus elementos para obtener la muestra. Recordemos que, en las muestras de este tipo, la elección de los sujetos no depende de que todos tienen la misma probabilidad de ser elegidos, sino de la decisión de un investigador o grupo de encuestadores.

La ventaja de una muestra no probabilística es su utilidad para un determinado diseño de estudio, que requiere no tanto de una “representatividad de elementos de una población, sino de una cuidadosa y controlada elección de sujetos con ciertas características especificadas previamente en el planteamiento del problema.