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Rodrigo Lobo-Guerrero Sarmiento - Director de Publicaciones y Comunicación Gráfica

Ivonne Carolina Cardozo P.
Dpto. de publicaciones y comunicación gráfica de la UPC
Diseño de portada y Diagramación

La obra literaria publicada expresa exclusivamente la opinión de sus respectivos autores, de manera que no representan el pensamiento de la Universidad Piloto de Colombia. Cada uno de los autores, suscribió con la Universidad una autorización o contrato de cesión de derechos y una carta de originalidad sobre su aporte, por tanto, los autores asumen la responsabilidad sobre el contenido de esta publicación.

La relación entre las posturas epistemológicas y la metodología de la investigación

UN ACERCAMIENTO A LAS NARRATIVAS DE JÓVENES DE BOGOTÁ DESDE SUS IMÁGENES: REGISTRO DE LA CULTURA HIP-HOP

LA INVESTIGACIÓN DOCUMENTAL Y EL ESTADO DEL ARTE COMO ESTRATEGIAS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES.

Generalidades sobre el análisis del contenido como estrategia de investigación

LA SISTEMATIZACIÓN DE EXPERIENCIAS PRESUPUESTOS EPISTEMOLÓGICOS Y PROCESOS METODOLÓGICOS.

ACTIVACIÓN DE MEMORIA E IDENTIDAD COLECTIVA DESDE LA RECUPERACIÓN COLECTIVA DE LA HISTORIA.

EVALUACIÓN POSOCUPACIÓN (POE) COMO ESTRATEGIA DE INVESTIGACIÓN PARA AMBIENTES CONSTRUIDOS O EN PROCESO DE CONSTRUCCIÓN.

Introducción
Con frecuencia, se asocia el concepto de muestreo con investigación cuantitativa y otras veces se piensa en muestreo cuantitativo y muestreo cualitativo asociado con investigación cuantitativa e investigación cualitativa respectivamente;

sin embargo, la propuesta de este capítulo está orientada a considerar que la diferenciación entre el muestreo cuantitativo y el muestreo cualitativo es mejor abordarla desde las características que integran el proceso de muestreo, al margen del enfoque de investigación. El tema, por lo tanto, será abordado a partir del principio de lo inapropiada que resulta la clasificación de investigación cuantitativa e investigación cualitativa. Aunque el tema está relacionado con el concepto de individuo, no se tratará el tema desde una perspectiva ontológica o epistemológica, ni se hablará de los distintos tipos de mediciones que pueden hacerse del individuo.

Con el fin de unificar el lenguaje, hacer referencia a los mismos conceptos y ofrecer un conocimiento básico, al final del capítulo se presenta el glosario. Se recomienda hacer una lectura previa del mismo.

Para conocer el fenómeno a estudiar es necesario obtener información de los individuos. Por lo tanto, el muestreo se considera un proceso para extraer una muestra de la población a partir de una serie de pasos y criterios necesarios para seleccionar un conjunto de individuos, con el fin de obtener respuestas de éstos sobre el tema que se está investigando.

No obstante, antes de iniciar un muestreo es preciso preguntarse alguna cosas como: ¿Quién es el individuo?, ¿qué se quiere saber del individuo?, ¿todos los individuos sirven para obtener información?, ¿cuáles individuos?, ¿cómo ubicar a los individuos?, ¿qué características deben cumplir estos individuos?, ¿de alguna manera se puede establecer si se hizo una correcta selección de los individuos?, ¿se dejaron de tomar individuos importantes para el estudio?, ¿qué pasa si los individuos son muy disímiles?, ¿cuántos individuos es necesario convocar?, ¿los individuos tienen que estar inmersos en el problema?, ¿se puede tomar un tipo de individuo diferente al del estudio?, ¿se pueden tomar los individuos en cualquier momento, lugar y circunstancia? De manera que al reflexionar sobre las preguntas anteriores se observa que el eje central es el individuo y que por ello es necesario identificarlo, caracterizarlo, relacionarlo con el problema, ubicarlo en el momento, lugar y contexto, acceder a él, buscar que represente a la población y saber cuántos tomar o cuándo parar de captar individuos. Así que la primera pregunta antes de abordar cualquier muestreo se refiere a quién es el individuo.

En ese sentido, los individuos pueden ser objetos abstractos o concretos, animados o inanimados, como marcas, productos, textos, lugares, situaciones, personas jurídicas o personas humanas, entre otros. Cuando se abordan problemas desde una perspectiva sociológica, antropológica, psicológica o cualquiera en la que se buscan relaciones entre personas, comúnmente se piensa que el ente objeto de estudio son los seres humanos.

Sin embargo, además de esta posibilidad, en muchos casos el ente objeto de estudio es el símbolo emanado de unidades léxicas, reportes verbales, escritos u observación, entre otros, independientemente de si se accede a éste a través de personas. Es muy fácil, por lo anterior, confundir el ente objeto de estudio con la forma de acceder a él. Un ejemplo es la búsqueda del significado de una marca comercial para un grupo de consumidores, en la que de manera errónea se infiere que el objeto de estudio es la persona, aunque se tiene claro que se están buscando los significados de la marca. O el estudio del sueldo promedio de las personas en una ciudad, que con frecuencia se emprende a partir de la búsqueda de las direcciones de los hogares, y es en estos hogares en los que se encuentra el sueldo de las personas, sin que ello implique que se esté estableciendo el sueldo promedio de los hogares. Es claro que la dirección del hogar es solo una estrategia para ubicar el real ente objeto de estudio que, en este caso, es la persona.

Una vez el investigador tiene claro quién es el individuo, la segunda cuestión a resolver es qué se quiere investigar de él, y esto apunta directamente a la o las preguntas de investigación. En esta instancia, se pueden establecer al menos tres vías: cuantificar algo del individuo; interpretar algo del individuo y/o buscar las relaciones que éste establece con otros individuos o con otros entes del entorno. Para ello es necesario conocer las propiedades que lo definen como individuo o, en otras palabras, lo que se puede medir o interpretar directa o indirectamente de él.

Si los individuos son empresas, se pueden medir ventas, número de trabajadores y demás; si son personas, se puede medir género, edad y otras. Estas propiedades se denominan variables y, en general, de éstas se han buscado los “cuántos”, es decir, se ha buscado cuantificar algo del individuo respecto a las variables. Por ejemplo, con la variable género se puede saber cuántos hombres y cuántas mujeres conforman un colectivo. En el caso de individuos cuyas características son léxicas (por ejemplo, palabras), de igual modo se busca identificar los cuántos y se interpretan las relaciones entre palabras a partir de las propiedades contextuales y lingüísticas de las mismas.

A la investigación que trata los problemas enfocados a medir los cuántos se le denomina investigación cuantitativa; y todo muestreo enfocado a medir los cuántos se le conoce como muestreo cuantitativo. Sin embargo, este calificativo es inexacto. El muestreo que comúnmente se asocia a los cuántos es el muestreo probabilístico, el muestreo por conveniencia y el muestreo por cuotas. Con las variables que dan cuenta de los cuántos también es posible buscar relaciones que el individuo establece con otros individuos, con otros objetos o con el entorno. Por ejemplo, establecer si existen relaciones entre el sueldo devengado y el género.

Ahora bien, el muestreo que comúnmente se asocia a medir relaciones también es el muestreo probabilístico, el muestreo por conveniencia y el muestreo por cuotas. De acuerdo con lo anterior, es preciso considerar que lo que se denomina muestreo cuantitativo, y que básicamente es el muestreo probabilístico, el muestreo por conveniencia y el muestreo por cuotas, se utiliza para medir cuántos y para establecer relaciones.

Entonces, la cuestión es: si solo se mide una característica o variable del individuo, ¿es posible aplicar el mismo tipo de muestreo que si se midieran varias características o variables? La respuesta a esta pregunta es que el muestreo no obliga a medir más de una característica del individuo, por lo tanto, sí se puede aplicar el mismo tipo de muestreo, independientemente de si se mide una o varias variables o características. Es decir, cuando se mide o interpreta solo una variable o característica se puede aplicar el muestreo probabilístico, el muestreo por conveniencia y el muestreo por cuotas, sin importar si se quiere medir o interpretar cuántos o relaciones. Ello es fundamental, pues cuando el objeto de estudio es por ejemplo un símbolo emanado de las unidades léxicas, como es el caso de los conceptos asociados a una marca, se pueden explorar las características y las relaciones entre los cuántos que se refieren a palabras o categorías. Así que es correcto aplicar el muestreo probabilístico en la exploración cualitativa o de relaciones o reglas lógicas (Hernández Orallo, Ramírez Quintana & Ferri Ramírez, 2004).

Ahora bien, ¿cómo hacer para no equivocarse al seleccionar los individuos? ¿Cómo garantizar que los individuos de la muestra tomada representen fielmente la población objeto de estudio? Para ello, se puede establecer la probabilidad de seleccionar las muestras, es decir, se puede hacer muestreo probabilístico, con lo cual se aumenta la probabilidad de que la muestra seleccionada represente a la población. A mayor cantidad de individuos tomados en un muestreo probabilístico, menor probabilidad de que la muestra no represente a la población, y menor error al establecer los cuántos, o mayor probabilidad de que las relaciones encontradas sean ciertas. En el muestreo probabilístico se puede acceder a todos los individuos a la vez o muy rápidamente, donde las condiciones referidas a lugar, tiempo y contexto en el que son seleccionados son similares. Es como una fotografía de alta calidad en un momento dado. Es un proceso estático.

Cuando no se puede establecer la probabilidad de seleccionar las muestras, ya sea porque no se conoce la ubicación de los individuos u otras circunstancias, es posible aproximarse al concepto de representatividad de una forma inteligente, es decir, por aproximaciones sucesivas basados en la información de los individuos objeto de estudio tomados previamente. De esta manera, el problema se aborda de manera secuencial y se guía con el conocimiento previo del mismo. Por ello, se dejan de tomar individuos cuando se evidencia que no aportan información nueva. Este tipo de muestreo se denomina muestreo intencional y es el que comúnmente se asocia con el muestreo cualitativo. El muestreo intencional exige una secuencia en el tiempo, dado que requiere ir acopiando y analizando información con el fin de tomar el próximo individuo, y por lo tanto algunas veces las condiciones del problema pueden haber cambiado. Es como una película borrosa en el tiempo. Es un proceso dinámico.

Y este es un punto fundamental, ya que si no se cuenta con las probabilidades de selección de las muestras, nada impide establecer los “cuántos” por aproximaciones sucesivas, es decir, guiados por la información previa del problema. Por ejemplo, ¿cómo establecer el ingreso de los habitantes de la calle? Aunque no se puede establecer el ingreso promedio, el error y la probabilidad de ese error, es claro que secuencialmente y guiados con la información suministrada por unos que van referenciando a otros, es posible determinar rangos de ingreso y aproximarse a conocer qué proporción de habitantes de la calle está en cada rango.

En resumen, el muestreo probabilístico en general se ha usa para buscar los cuántos y las relaciones entre variables medidas a los individuos. Es un método que para emitir un juicio tiene en cuenta de forma conjunta a todos los individuos de la muestra, es decir, es un corte en el tiempo. Tomar todos los individuos en conjunto puede proporcionar información más cercana a la realidad del objeto estudiado y con la menor probabilidad de equivocarse. El muestreo intencional, por su parte, ha sido usado para buscar reglas lógicas o relaciones entre categorías, aunque es posible también usarlo para aproximarse a buscar los cuántos. Es un método que para emitir un juicio hace una búsqueda secuencial inteligente de los individuos de la muestra, es decir, es un proceso en el tiempo que permite hacer una búsqueda inteligente y permite comprender y dar respuesta al problema con un menor tamaño de muestra.

Una vez precisado cuál es el individuo y lo que se quiere medir de él, y establecido si se aborda el problema de la representatividad desde las aproximaciones sucesivas o la probabilidad, es decir, desde el muestreo probabilístico o el muestreo intencional, es necesario saber si existen diferencias marcadas entre los individuos; en otras palabras, si hay subgrupos y si estos son importantes para el tema en estudio que en general está relacionado con encontrar los cuántos o las relaciones. Por ejemplo, un estudio de escolaridad debe tener en cuenta la estratificación socioeconómica. Un estudio del significado de estatus debe tener en cuenta la estratificación socioeconómica. En un estudio sobre la proporción de homosexuales no tiene sentido que se tenga en cuenta la estratificación socioeconómica. De existir subgrupos en la población, y en caso de que éstos sean importantes para el estudio, el abordaje desde el muestreo probabilístico es el muestreo estratificado, y desde el muestreo intencional es el muestreo de subgrupos homogéneos.

Finalmente, dentro de los posibles tipos de muestreo no probabilísticos a los que puede recurrir un investigador, diferentes a los mencionados y que son de frecuente uso debido a su facilidad de aplicación, se encuentran el muestreo por conveniencia y el muestreo por cuotas. El primero tiene una finalidad práctica dado que el investigador selecciona directamente a los individuos que más le conviene tomar, en pos de la rapidez, la facilidad y/o la economía en la selección de la muestra. Por ejemplo, estudiantes de un curso determinado o individuos próximos, como es el caso de amigos, vecinos, compañeros de trabajo o individuos fortuitos que pasan por su lado. El segundo, el muestreo por cuotas, presupone un buen conocimiento de la forma como los individuos se encuentran naturalmente agrupados; es decir, asume que hay estratos en la población y que el investigador los conoce a la perfección. Asume que el investigador no se equivoca al definir los estratos. Con base en ese supuesto, el investigador toma individuos de la población de forma que los distintos segmentos estén representados en la muestra en las mismas proporciones que en la población. Dado que no hay ningún criterio de aleatoriedad, se toman los primeros individuos encontrados que cumplan con la característica del estrato; es decir, se hace un muestreo por conveniencia en cada estrato.

Pese a que desde el punto de vista del muestreo probabilístico es posible cualificar las propiedades deseables de los individuos a ser seleccionados en la muestra, el muestreo intencional cuenta con esta característica desde sus bases y se fundamenta en las características de los distintos tipos de individuos a muestrear, con lo que proporciona varios tipos de muestreo. La siguiente propuesta buscar facilitar al investigador la selección del tipo de muestreo intencional a partir de las necesidades establecidas en el desarrollo de una investigación.

En primer lugar, se puede abordar la selección de individuos desde los valores que toman las características o variables medidas en las personas, como ocurre con los muestreos de casos extremos, casos poco usuales y casos con máxima variación. En segundo lugar, la selección de individuos se puede hacer desde los supuestos teóricos o relaciones, como sucede con el muestreo de casos críticos y casos confirmatorios; pero en este caso los individuos son proposiciones y la forma de acceder a ellas son las personas. En tercer lugar, se puede abordar la selección de individuos desde alguna clasificación de interés dada a los individuos, como el muestreo de criterio, el subgrupo homogéneo y el estructural. Finalmente, se puede abordar la selección de individuos desde informantes estratégicos, como es el caso del muestreo en cadena (“bola de nieve”) o el muestreo de expertos.

En general, todos los muestreos descritos dan cuenta de tomar información derivada del individuo en estudio, pero ninguno desde la información suministrada por terceros informantes relacionados con el mismo. Aunque usualmente son considerados en diseños cualitativos con la denominación de informantes clave (Galeano, 2004), se considera importante incluirlo en la clasificación de muestreos intencionados, dada la pertinencia que tiene en la solución del problema de investigación. De acuerdo con lo anterior, aunque no hay un lenguaje único para denominar los distintos tipos de muestreo intencional, ni se ha establecido una clasificación unificada; a continuación se hace una propuesta al respecto:

Sujeto, individuo, elemento (personas, símbolos): es el ente objeto de estudio. Individuo significa no divisible. Elemento significa lo más elemental, no divisible. Sujeto significa conectado; gramaticalmente se identifica con quién o quiénes en relación con. En filosofía es el ser que tiene experiencias o está relacionado con otra entidad u objeto. Por lo tanto, presupone relaciones entre los individuos y entre ellos y su entorno.

En el muestreo probabilístico los individuos pueden ser objetos abstractos o concretos, animados o inanimados, como marcas, productos, personas jurídicas (empresas) o personas humanas. En el muestreo intencional o de perspectiva cualitativa, comúnmente se piensa que el ente objeto de estudio son las personas, sin embargo, con frecuencia el ente objeto de estudio es el símbolo emanado de las unidades léxicas o la observación; pero en todos los casos se hace a través de personas.

Población: es el total de elementos objeto de estudio. Es el conjunto de elementos que reúnen similares características, que son utilizadas para su clasificación. Es el conjunto de elementos de referencia al que se le hacen las observaciones.

Momento, lugar, contexto: todo individuo se encuentra inmerso en un contexto, momento y lugar determinados. Se presupone que este entorno influye en los resultados obtenidos con los individuos.

Muestreo probabilístico: es en el cual se conoce la probabilidad de seleccionar las muestras. De manera errónea se piensa que se basa en controlar la probabilidad de inclusión de los individuos, sin embargo, se basa en la probabilidad de seleccionar las muestras. Es una forma de controlar la representatividad de las muestras y de controlar el error en las estimaciones de interés.

Muestreo aleatorio simple: es el ladrillo fundamental del muestreo probabilístico. Se construye de forma que toda muestra tenga la misma probabilidad de ser seleccionada. Es toda muestra y no todo individuo.

Muestreo estratificado: es muestreo aleatorio simple aplicado dentro de cada uno de los estratos. Un muestreo aleatorio simple por cada estrato. Un estrato en un grupo de individuos muy similares entre sí y diferentes de los individuos de otros grupos.

Muestreo por conglomerados: es un muestreo aleatorio simple en el que la muestra no es de individuos sino de conglomerados. Se toma una muestra de conglomerados y no de individuos. Un conglomerado es un grupo de individuos que en sí mismos son prácticamente la representación de la población. Un conglomerado es la población, pero en pequeño. En cada conglomerado se encuentra todo tipo de individuos con todas sus posibles diferencias extremas, al igual que en la población. Estudiar un conglomerado es prácticamente estudiar la población. Dentro del conglomerado los individuos son muy disímiles. Cada conglomerado es una copia de la población y por lo tanto todos los conglomerados son muy similares entre sí. Un conglomerado es un grupo de individuos muy diferentes entre sí, y cada conglomerado es similar a los demás.

Si en el muestreo de perspectiva cualitativa el individuo son los símbolos, es posible ver a las personas como un conglomerado de símbolos; y por lo tanto tomar un muestreo aleatorio simple de personas tal vez sería similar a un muestreo por conglomerados de símbolos.

De poder demostrarse que las personas son conglomerados de símbolos, se puede deducir que posiblemente es suficiente con 20 personas (con 95% de confianza y 5% de error) para extraer los símbolos y relaciones entre símbolos que hay en la comunidad estudiada.

Muestreo sistemático: no todas las muestras tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Se toma el primer individuo de forma aleatoria, y de allí en adelante y hasta el final se toma uno cada tantos. Definir el cada tantos permite saber cuántos individuos van a obtenerse. Es más fácil de hacer, pero menos exacto que el muestreo aleatorio simple.

Otros muestreos probabilísticos: existe una variedad amplia de muestreos probabilísticos, cada uno de ellos enfocado a un tipo de problema en particular. Algunos de ellos son PPT, bietápico, trietápico, Poisson y otros. Un caso especial es el muestreo en el que es posible quitar por completo la mentira intencional; este muestreo es aplicado para preguntas del tipo: ¿usted ha robado alguna vez al fisco? ¿Usted ha violado a alguien? ¿Usted ha asesinado? y demás preguntas que comprometen al individuo y que obligan a una respuesta mentirosa.

Parámetros: medidas de interés en la población, por ejemplo, promedio de una variable medida a los individuos o proporción de individuos que cumplen con una condición dada.

Estado estable: statu quo de una población o sistema. No significa ausencia de dinamismo, sino que en medio de las variaciones la población se mantiene estable. Por ejemplo, el promedio de una medida en la población fluctúa alrededor de un valor que intenta siempre llegar a éste.

Error: hay varios tipos de error, sin embargo, el de interés en este contexto es el error de estimación. Se refiere a la diferencia entre el parámetro que se calcula de la población y el verdadero valor del parámetro. Por ejemplo, la diferencia entre el valor que se supone es el promedio y el verdadero valor promedio de una variable de interés.

Representatividad: no existe una medida de representatividad; es una característica deseable de la muestra. Se intenta lograr que los individuos de la muestra tomada representen fielmente a la población de estudio.

Desde el punto de vista probabilístico, la estrategia utilizada es la aleatorización. El efecto de la aleatorización es mezclar o revolver. Por lo tanto, toda muestra probabilística es representativa. Con frecuencia, pero de forma errónea se asocia representatividad con la cantidad de individuos de la muestra. A modo de ejemplo, no se necesita sino una gota en una muestra de sangre.

Desde el punto de vista intencional, se puede acudir a expertos en el problema o de forma secuencial ir tomando sujetos nuevos, guiados a la luz de los resultados obtenidos con sujetos anteriores, es decir, guiados por el conocimiento previo. Es una forma inteligente de búsqueda, ya que es buscar conocimiento nuevo con base en el conocimiento previo.

Muestreo no probabilístico: no es guiado por la probabilidad. Puede ser por conveniencia, por cuotas o intencional.

Muestreo por conveniencia (fortuito, discrecional): es un muestreo de tipo no probabilístico. Es de finalidad práctica; el investigador selecciona directamente a los individuos que más le conviene tomar, en busca de rapidez, facilidad y/o economía.

Los resultados y las conclusiones solo serán válidos para los individuos seleccionados, y no se podrán generalizar a la población. Se usa como una primera aproximación exploratoria al problema o para hacer pretest a cuestionarios. Es la técnica menos confiable, pero también la que más se utiliza en la práctica, dado que está basada en la facilidad. Por ejemplo, individuos cautivos, como es el caso de estudiantes de un curso determinado. Individuos próximos, como es el caso de amigos, vecinos, compañeros de trabajo, o individuos fortuitos que pasan por su lado.

Muestreo por cuotas: es un muestreo de tipo no probabilístico. Presupone un buen conocimiento de la forma como los individuos se encuentran naturalmente agrupados; es decir, asume que hay estratos en la población y que el investigador los conoce a la perfección. Asume que el investigador no se equivoca al definir los estratos.

Con base en ese supuesto, el investigador toma individuos de la población de forma que los distintos segmentos estén representados en la muestra en las mismas proporciones que en la población. Dado que no hay ningún criterio de aleatoriedad, se toman los primeros individuos encontrados que cumplan con la característica del estrato; es decir, se hace un muestreo por conveniencia en cada estrato.

Aunque parece similar al muestreo estratificado, no asegura la existencia de estratos, ni la representatividad de las muestras aleatorias de individuos. Es una técnica muy poco confiable, pero también de las que más se utiliza en la práctica, dado que está basada en la facilidad. Es muy usada para sondear opinión. Por ejemplo, se supone como una característica de estratificación “mujeres universitarias”, y se le asigna una cuota de cinco individuos. Luego, se toman las primeras cinco mujeres universitarias que se encuentren, con base en el muestreo por conveniencia.

Muestreo intencional: es un tipo de muestreo no probabilístico que se sustenta en el conocimiento previo del problema; es decir, es una forma de buscar conocimiento nuevo con base en el conocimiento previo. Así que exige un conocimiento previo y global del problema a tratar. Es una forma de aproximarse a la representatividad de las muestras. No cuenta con una medida que establezca la generalización de las reglas encontradas.

Hay diez tipos de muestreos intencionales: casos extremos, casos poco usuales, casos con máxima variación, casos críticos, casos confirmatorios, por criterio lógico, de subgrupos homogéneos, estructural, de informantes estratégicos (entre los cuales están de “bola de nieve” y por expertos) y por reglas lógicas. Existen otras clasificaciones del muestreo intencional, pero no serán tratadas aquí.

Muestreo de casos extremos: a partir de una característica (variable) de los individuos a estudiar, se seleccionan solo aquellos que se encuentran en el extremo del rango de una variable. Busca caracterizar las relaciones asociadas a las polarizaciones. Por ejemplo, extremistas de derecha e izquierda.

Muestreo de casos poco usuales: a partir de una característica (variable) de los individuos a estudiar, se toman solo aquellos individuos cuyos valores de la variable en estudio son poco frecuentes. Busca las condiciones asociadas a las excepciones a la regla. Por ejemplo, el caso Garavito.

Muestreo de casos con máxima variación: se toman todas las características (variables) consideradas relevantes de los individuos a estudiar y se seleccionan los individuos en busca de obtener la mayor heterogeneidad entre ellos.

Pese a que existe variación en los individuos, presupone que todos pertenecen al mismo grupo. Busca caracterizar todas las relaciones del grupo. Por ejemplo, estudios del significado asociado a una marca comercial.

Muestreo de casos críticos: el tema de interés no necesariamente es una variable o circunstancia del individuo seleccionado. Lo que se desea estudiar es una variable, circunstancia, fenómeno o realidad humana, y que la comunidad considera crítica. Generalmente es una variable o situación hipotética a la que es expuesto el individuo. Es exponer al individuo de forma teórica a una situación crítica. En general, es un “¿qué pasaría si?”. También se refiere a tomar individuos que realmente han estado en situaciones críticas.

No hay que confundir con el muestreo de casos extremos, ya que en este la variable en general no es de carácter crítico para la comunidad y nunca es de carácter hipotético. Busca confrontar los paradigmas y el statu quo, confrontar la realidad con los imaginarios y confrontar la razón con la emoción. Por ejemplo, ante el tema de la eutanasia, “¿qué opina de aplicar la eutanasia a su hijo?”. Ante la pena de muerte, “¿usted aplicaría la inyección letal al condenado?”.

Muestra de casos confirmatorios: se parte de la base que se tiene una proposición o patrón. Este puede ser extraído de la teoría o haber emergido de investigaciones previas o etapas previas de la investigación en curso.

Aunque solo puede aumentar la evidencia en favor o en contra de una proposición, en principio busca confirmar o contradecir una regla teoría o investigación. Es una aproximación a validar o refutar proposiciones. Por ejemplo, ante la premisa “los jóvenes inician relaciones antes de los 14 años”, se pregunta por la edad de inicio de las relaciones.

Muestreo por criterio (lógico): se seleccionan los individuos de acuerdo con el propósito del estudio o variable o circunstancia que determina el propósito del estudio; y no necesariamente por una variable que caracteriza a los individuos.

Por ejemplo, frente a la necesidad de saber el “estilo de vida de los católicos”, sería necesario tomar solo católicos. Es claro que sería muy interesante saber la opinión de los no católicos sobre los estilos de vida de los católicos, y para ello habría que hacer otro tipo de muestreo diferente al de criterio lógico.

Muestreo de subgrupos homogéneos: el interés radica en la exploración de algún subgrupo de la población en estudio. En general, se busca que los individuos del grupo tengan algún tipo de experiencia en común y relacionada con el tema de la investigación. Por ejemplo, la conformación de grupos focales.

Muestreo estructural (casos políticamente importantes): la muestra se toma en relación con la posición del individuo en la sociedad, red social u organización. Se busca principalmente los actores que intervienen de manera directa o indirecta, pero significativa en la toma de decisiones relacionadas con los procesos de la estructura.

Se presupone que al conocer la visión de los actores principales se puede establecer o predecir el rumbo que tomará el proceso social estudiado. Por ejemplo, entrevistas a líderes sindicales.

Muestreo de informantes estratégicos: la muestra se toma con base en la selección que hace un tercero que conoce la realidad que se está estudiando; ya sea porque es compleja y requiere expertos, o porque está oculta. Se es informante estratégico cuando se suministra información para la identificación de sujetos adecuados para el estudio, independientemente de si el informante además suministra información sobre el tema tratado en el estudio. Es de aclarar que no es que el informante estratégico dé información sobre el problema de un tercero.

Muestreo por expertos (casos típicos): son expertos conocedores del tema los que están en capacidad de suministrar las características de los individuos que son adecuados para el estudio. Por ejemplo, la selección de los “buenos inversores de la bolsa de valores”.

Muestreo en cadena (bola de nieve): en general, se usa en situaciones en las que los sujetos de estudio permanecen en la clandestinidad o el anonimato, con frecuencia, debido a marginalidad o a las condiciones sociales imperantes. Primero se ubica uno o varios sujetos iniciales y luego éstos van llevando al siguiente y así sucesivamente. Por ejemplo, el caso de pandillas, subversión o grupos de empresarios millonarios.

Reglas (relaciones): son las reglas derivadas de la lógica formal, ya sea lógica preposicional, de primer orden o difusa. En el presente contexto hace referencia a proposiciones.

Hay varias aproximaciones a la definición de proposición, pero en especial se hace referencia a cláusulas declarativas, por ejemplo, “los aviones vuelan”, o las formadas con las cláusulas “que”, como: “Pablo piensa que los aviones vuelan”. Es el resultado del pensamiento lógico expresado por medio de algún lenguaje; puede ser una representación simbólica derivada de expresiones con símbolos; o, como en el presente contexto, puede ser una oración gramatical expresada en el lenguaje común.

Una proposición es un enunciado o sentencia que puede ser verdadera o falsa; generalmente una oración enunciativa, que es el fundamento del lenguaje formal de la lógica simbólica y que puede asignársele el sentido o función lógica de verdad o falsedad. Una oración enunciativa o declarativa solo puede ser considerada como proposición lógica cuando es susceptible de ser verdadera o falsa, pero no las dos a la vez. Por ejemplo, “los aviones vuelan” puede ser falso o no.“Pablo piensa que los aviones vuelan” puede ser falso o no.

Siempre lleva consigo “A implica B”,“A entonces B” o “A está relacionado con B”, de forma explícita o implícita. Por ejemplo, “los aviones vuelan” denota “si es avión, entonces vuela”. “Pablo piensa que los aviones vuelan” relaciona a Pablo con el vuelo de los aviones por medio de una relación denominada pensamiento. No significa que el pensamiento haga que los aviones vuelen, solo que se establece una relación. En general, los verbos pueden ser vistos como la relación establecida. En el primer caso, se está relacionando un concepto con otro concepto; en el segundo, un individuo con un concepto.

Toda descripción de perfiles o asignación de pertenencia a un grupo también es una cláusula declarativa; por ejemplo, “los Emos son depresivos” denota “Emo, entonces depresivo”. También implica que la sentencia puede ser verdadera o no.

“Los hombres profesionales con cargos directivos que salen a comer fuera de Bogotá son hedónicos en el comer” denota “hombre” y “profesional” y “directivo” y “come fuera de Bogotá” entonces “hedónico”. También implica que la sentencia puede ser verdadera o no.

En general, las sentencias en modo imperativo, o que expresan mandatos, órdenes o solicitudes no son sentencias lógicas, ya que no pueden ser catalogadas como verdad o falsedad. Por ejemplo, “trae el libro” no es una proposición lógica.

Por ejemplo, la frase: “Esta expresión es falsa” no es una proposición lógica dado que siempre será una falsedad.

Así, toda proposición puede ser vista como una tabla de verdad, por lo cual puede asignarse una probabilidad a la ocurrencia de la regla preposicional, y por consiguiente puede ser explorada con el muestreo probabilístico abordado desde la perspectiva de muestreo para variables cualitativas o de proporciones.

ESTUDIOS DESCRIPTIVOS

Aura Nidia Herrera - José Ignacio Ruiz

Cuando un investigador revisa la literatura especializada con el fin de identificar el tipo de estudio más apropiado para su investigación o cuál se ajusta mejor al plan de actividades que tiene más o menos elaborado en busca de un propósito, se encuentra con una gran cantidad de categorizaciones o taxonomías no necesariamente compatibles o complementarias.

Esta situación suele producir cierta desazón y desconcierto en los investigadores jóvenes que se siente obligados a “bautizar” su estudio y a identificar los cánones de obligatorio cumplimiento para el mismo.

Las clasificaciones resultan útiles básicamente para dos propósitos; por una parte, facilitan la comunicación entre investigadores y entre éstos y los lectores de sus productos de investigación y, por otra parte, constituyen ciertos marcos de referencia que permiten prever posibles riesgos, guiar la elección de los métodos estadísticos posiblemente apropiados y dimensionar los alcances y limitaciones de la investigación. En consecuencia, es útil conocer esos marcos de referencia, pero sobre todo tener criterios para usarlos y valorarlos en su justa dimensión. En ese sentido resulta muy útil la recomendación de Montero & León (2007): “…haga el investigador lo que pueda pero sepa el investigador lo que hace” (p. 857).Las propuestas clásicas de categorización de los estudios en ciencias humanas y sociales distinguen tres clases: descriptivos, correlacionales o asociativos y explicativos o experimentales. Posteriormente se incluyó además la categoría de estudios exploratorios, la cual suele ubicarse en el primer lugar antes de los descriptivos. De acuerdo con estas clasificaciones, en la categoría de exploratorios se ubican las investigaciones que tienen como propósito general aproximarse a fenómenos sobre los que el grado de conocimiento previo es muy escaso o inexistente; de esta forma, los estudios exploratorios permiten identificar variables relevantes para estudiar el fenómeno y formular hipótesis de posibles relaciones entre ellas. Los estudios descriptivos, por su parte, requieren algún nivel de conocimiento del fenómeno y buscan identificar las características o propiedades del mismo.

Otras clasificaciones hablan de “estudios descriptivos mediante encuesta” (Cohen, Manion & Morrison, 2007) o de “estudios empíricos con metodología cuantitativa” (Montero & León, 2007) y dentro de ellas identifican algunas subclases. Estas clasificaciones parecen centrar la atención en las estrategias utilizadas para recoger información (encuestas), o para procesarla (métodos cuantitativos). En este capítulo se hará énfasis en estudios que utilizan recolección de datos mediante aplicación de encuestas o cuestionarios, pero también escalas, pruebas u otras estrategias de medida, con el fin de describir grupos o fenómenos de interés en ciencias humanas y sociales. Con este fin se adoptará la clasificación de Montero & León (2007), sobre la que se volverá más adelante, cuando se hable de los tipos de estudios descriptivos.

En todo caso, y aunque resulte obvio y redundante, los estudios descriptivos se ocupan de describir fenómenos; en el sentido más amplio, esto significa que buscan una representación verbal, numérica o gráfica de algún fenómeno de interés. Con este propósito general “…examinan individuos, grupos, instituciones, métodos y materiales con el propósito de describir, comparar, contrastar, clasificar, analizar e interpretar las entidades y eventos que constituyen sus campos de investigación” (Cohen, Manion & Morrison, 2007), p. 205). Algunos ejemplos de fenómenos abordados con estudios descriptivos son el estudio de características humanas como actitudes, creencias, personalidad e inteligencia; de procesos humanos como el desarrollo afectivo o adquisición del lenguaje; o fenómenos sociales como las representaciones sociales o la cultura ciudadana.

Como es propio de las ciencias humanas y sociales, muchos de estos fenómenos no son más que construcciones teóricas, lo que representa ciertos retos a la hora de intentar medirlos en una muestra o población de individuos. De otra parte, las herramientas más frecuentemente utilizadas con el fin de describirlos son, sin duda, las técnicas estadísticas, en particular, las estadísticas descriptivas. Por ahora, se hará un alto en este panorama aún bastante general de los estudios descriptivos, para dedicar unas pocas páginas a la revisión de algunos elementos básicos sobre los instrumentos para recolectar información y algunos conceptos elementales de las estrategias estadísticas más utilizadas para procesarla.