Operacionalización, Datos, Muestras y Tipos de Muestreo en Investigación

1. El Proceso de Operacionalización

El proceso de operacionalización constituye el eslabón indispensable que hace factible la verificación en concreto de lo que se ha postulado en el marco teórico; se acerca a la realidad empírica. La operacionalización del universo de la investigación consiste en reducir a proporciones factibles el conjunto de las unidades que nos interesan. La operacionalización de las variables es de naturaleza cualitativa; encuentra los indicadores por los que se expresa concretamente el comportamiento de los mismos.

2. Los Datos en la Investigación

Los datos son cada uno de los elementos de información que se recogen durante el desarrollo de una investigación y mediante los cuales se pueden obtener conclusiones. Las unidades de datos son fuentes como personas, hechos, situaciones o material bibliográfico diverso. Su relación se da cuando toda investigación puede considerarse como una búsqueda de los datos que puedan resolver problemas.

3. La Muestra en la Investigación

Una muestra es una parte de todo lo que llamamos universo y que sirve para representarlo, aunque no todas son útiles para llevar a cabo una investigación. Una muestra es representativa cuando una porción reducida resuelve problemas que podríamos haber resuelto conociendo todo el universo total.

4. Tipos de Muestras

Existen diferentes tipos de muestras, que se pueden clasificar en dos grandes grupos: probabilísticas y no probabilísticas.

4.1 Muestras No Probabilísticas

En este tipo de muestreo, el investigador no tiene en cuenta los errores que puede cometer en sus apreciaciones. Algunos ejemplos son:

• Muestra Accidental: Se obtiene sin ningún plan preconcebido, producto de circunstancias fortuitas.
• Muestra por Cuotas: Se determina la cantidad de cada elemento que la integra.
• Muestra Intencional: Se escoge sus unidades de forma arbitraria, dependiendo de las características que se consideren relevantes.

4.2 Muestras Probabilísticas (o Aleatorias)

En este tipo de muestreo, cada elemento tiene la posibilidad de ser seleccionado. Algunos ejemplos son:

• Muestra al Azar Simple: Se sortean elementos hasta completar el total de unidades que deseamos tener en la muestra.
• Muestra al Azar Sistemático: Se calcula la constante de los elementos que formarán parte de la muestra para luego hacer un sorteo y determinarlos.
• Muestra por Conglomerados: Se utiliza cuando queremos extraer muestras de un grupo geográfico amplio.
• Muestra Estratificada: El universo puede dividirse en conjuntos menores o estratos.

5. Tamaño de la Muestra y Error de Muestreo

A medida que se extiende el tamaño de la muestra, el margen de error se reduce, pues la muestra se acerca más al tamaño del universo. El error también será menor si el universo es más pequeño.