Las investigaciones estadísticas materializadas a través de encuestas por muestreos implican agotar un conjunto de etapas, fases o pasos que conforman el denominado proceso estadístico, dentro del cual está la fase de recolección de los datos que, a su vez, está vinculada al diseño muestral, que es el tema de esta entrega y que, como se muestra a continuación, es un subproceso importante en el desarrollo de la investigación.
¿Qué es el diseño muestral en una encuesta?
Técnicamente, es un subproceso o fase del diseño global de una investigación estadística materializada por medio a una encuesta en el que se decide y definen los siguientes aspectos: 1) el esquema de muestreo a utilizar; 2) el tamaño de la muestra; 3) el procedimiento de definición y selección de las unidades de muestreo y las correspondientes unidades de análisis, que en muchas investigaciones son diferentes, verbigracia en las encuestas de hogares, donde la unidad de muestreo es la vivienda, y la de análisis es el hogar, y 4) la distribución de la muestra en los diferentes grupos y subgrupos que conforman la población objetivo.
En los casos que se aplique muestreo aleatorio, vale decir muestreo probabilístico, se agregan dos etapas adicionales, que son: 5) la determinación de los ponderadores para los casos de muestras complejas desproporcionadas, o sea aquellas muestras que son el resultado de la combinación de dos o más métodos de muestreo, y en la que el tamaño de la muestra en los grupos y subgrupos de interés no guarda relación con el tamaño de dichos grupos y subgrupos, y 6) la determinación de los estimadores más apropiados que se requieren para la generación de resultados estadísticamente válidos. Estas etapas son altamente importantes, ya que de no agotar el proceso lógico que conlleva su desarrollo, se pueden obtener resultados erróneos y, por lo tanto, tomar decisiones inapropiadas.
Cabe destacar, el diseño muestral está estrechamente vinculado a los demás procesos y subprocesos de la investigación estadística.
En especial, con el denominado diseño conceptual de la investigación, que es el subproceso donde se determinan los indicadores con los que se medirá el objetivo final que persigue la investigación.
Hay otros aspectos, no menos importantes, que interactúan con el diseño muestral, que son fundamentales en la investigación, como son: 1) el marco de muestreo, que no puede faltar en el muestreo aleatorio, ya que si no existe no se puede hablar de muestra probabilística, y 2) la población objeto de estudio, que hay que definirla con claridad y garantizar que esté debidamente representada en la muestra, ya que es sobre ella que se harán las inferencias que se decidan.
¿Qué tan importante es el diseño muestral en una investigación estadística?
En realidad, en muestreo estadístico cada proceso y cada subproceso es importante, ya que todos son parte de la estructura que soporta la data que se recolecta, procesa y analiza para la toma de decisiones inteligentes.
Sin embargo, el diseño muestral es un subproceso medular, ya que se relaciona con todas las fases de la investigación, incluyendo el procesamiento, elaboración de estimadores de precisión, cálculo de indicadores apropiados y el análisis de los resultados que arroje la investigación.
En definitiva, en el diseño muestral el investigador pone en secuencia un conjunto de actividades previamente definidas y planeadas, con las alternativas más idóneas para los casos que ameriten un cambio o solucionar algún obstáculo que se presente durante la investigación y, de esa manera, garantizar los objetivos propuestos en el planteamiento teórico de la investigación.
Dionicio Hernández Leonardo
Una encuesta, cualquiera que sea su naturaleza, requiere de un correcto diseño muestral. La ciencia estadística tiene métodos, técnicas y, fundamentalmente, reglas claras que no se pueden obviar a la hora de planear y materializar la investigación.
Disponer de un correcto diseño muestral ofrece las siguientes ventajas: 1) permite que real y efectivamente la investigación se realice en el menor tiempo posible, con lo cual también se potencializa la oportunidad de los datos para tomar decisiones a tiempo; 2) se optimizan y minimizan los recursos económicos, humanos y logísticos que se requieran; 3) permite tener un mejor control de las variables que sean de interés para la investigación, y 4) permite un mayor nivel de profundidad en el análisis de las variables medidas.
Nuevas tecnologías aplicadas al diseño muestral
El advenimiento y rápido desarrollo de nuevas tecnologías aplicadas al campo de la investigación estadística, en especial en lo referente al almacenamiento y explotación de datos masivos, como es el caso de Big Data, facilitan realizar diseños muestrales efectivos sobre temas específicos cuando se dispone de poblaciones que están registradas en bases de datos, como son los casos de clientes, socios o empleados de una empresa o institución. Para las poblaciones que están en redes sociales se requiere agotar otro subproceso.
*Por Dionicio Hernández Leonardo
