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c) Muestras por conglomerados.
Esta técnica tiene utilidad cuando el universo que se requiere estudiar admite ser
subdividido en universos menores de características similares a la del universo total.
Cuando es posible asumir esta alternativa se procede a subdividir el universo en un
número finito de conglomerados. Entre ellos se pasará a elegir algunos que serán los
únicos que se procederá a investigar. Esta elección puede realizarse ya sea por el
método del azar simple o del azar sistemático. Una vez cumplida esta etapa puede
realizarse una segunda selección dentro de cada uno de los conglomerados elegidos,
para llegar a un número aún más reducido de unidades muestrales.
La ventaja de esta técnica es que obvia la tarea de confeccionar el listado con todas las
unidades del universo, lo cual, es imposible de hacer en muchos casos. Su desventaja es
que, al efectuarse el muestreo en dos etapas, los errores muestrales de cada una se van
acumulado dando un error mayor que en los otros métodos.
d) Muestras estratificadas
Este método supone que el universo puede desagregarse en subconjuntos menores,
homogéneos internamente, pero heterogéneos entre si. Es como fragmentar el universo
en estratos o categorías de unidades, diferenciándolos de acuerdo a alguna variable que
sea de interés para la investigación. Cada uno de estos estratos se toma luego como un
universo particular, ya de tamaño más reducido, y sobre él se seleccionan muestras
según cualquiera de los procedimientos ya indicados.
Por ejemplo: si quisiéramos estudiar las inclinaciones ideológicas de los estudiantes
universitarios, podríamos subdividirlos en estratos de acuerdo al tipo de disciplinas que
estudien.
MEDICION Y ESCALAS
Sea cual sea el problema planteado, aún en los más teóricos, es necesario tener en
cuenta los problemas de medición de los conceptos involucrados.
Necesitamos algún criterio para evaluar en concreto el comportamiento de las variables,
lo cual equivale a un problema de medición que no es en esencia diferente al que se
presenta cuando queremos medir, por ej., la longitud de un objeto físico.
La idea de medición, de medida, es intrínsecamente comparativa. Medir algo es
determinar cuantas veces una cierta unidad de medición, llamada patrón de medida,
cabe en el objeto a medir. Para medir la longitud de un objeto físico nosotros
desplazamos una regla graduada sobre el mismo, observando cuantas unidades (
centímetros o metros) abarca del objeto en cuestión. Comparamos el objeto con nuestro
patrón de medición para determinar cuantas fracciones del mismo incluye .
La medición de variable no físicas resulta un proceso idéntico al descripto. La dificultad
reside en que las variables no físicas no pueden medirse con escalas tan sencillas como
las lineales y que no existen para su comparación, patrones de medida universalmente
definidos y aceptados. Asi, por ejemplo, si quisiéramos medir el grado de autoritarismo
de conducción de una institución , no existe una escala generalmente reconocida, por lo
que es necesario o bien usar las que otros hayan usado en otros estudios, o construir
una adaptada a la investigación específica.
Este tipo de variables no son simples como el peso o la longitud, por lo que es preciso
definir las dimensiones que la integran, encontrar los indicadores y entonces construir
una escala apropiada.
Una escala puede concebirse como un continuo de valores en forma correlativa, que
puede admitir un punto inicial y otro final. Si quisiéramos medir el grado de aceptación
o rechazo sobre una medida gubernamental, o sobre la mayor o menor adecuación del
diseño de viviendas de un barrio “X” a los hábitos de los usuarios, o sobre el reglamento
académico de los estudiantes de una determinada carrera universitaria, asignaremos el
valor cero a una de las opciones extremas y el valor 3,o 5, o 10 o 50 o 100 ( de acuerdo
a como decidamos construir la escala y a la cantidad de opciones intermedias que
hayamos determinado) a la opción extrema. Con estos dos valores tendríamos marcados
los límites de la escala, estableciendo puntajes a los diferentes valores intermedios.
Así, por ejemplo, si decidiéramos medir la adecuación de diseño ,partiríamos de la
inadecuación total, a la que asignaríamos un valor 0, y en el otro extremo a la
adecuación a la que asignaríamos un valor 100. Para establecer los valores intermedios,
debemos tener claras las dimensiones y los indicadores a medir del concepto de
adecuación ; si es funcional en relación a la organización espacial de las actividades, si
las superficies responden a lacomposición de los núcleos familiares, si se evidencia
sentido de pertenencia, etc. Si a todos estos los consideramos indicadores de la variable
adecuación ,la suma en positivo de todos ellos nos dará el máximo de la variable
citada; la falta de uno o más de los indicadores, irán marcando distintas graduaciones
de la adecuación, a los que deberemos asignarles un valor dentro de la escala 0 a 100,
para poder luego construir los índices y porcentuales de la variable adecuación.
Para que una escala pueda considerarse como capaz de aportar información objetiva
Debe reunir dos requisitos básicos: confiabilidad y validez.
La confiabilidad se refiere a la consistencia interior de la escala, a su capacidad para
discriminar en forma constante entre un valor y otro; es decir, debe ser capaz de
producir los mismos resultados en forma constante al aplicarla a la misma muestra.
La validez indica la capacidad de la escala para medir las cualidades para las cuales ha
sido construida y no otras parecidas.
Otra característica que debe tenerse en cuenta en relación a la construcción de las
escalas, es que los intervalos que marquemos deben ser mutuamente excluyentes, de
modo que cada dato recogido pueda ser incluido en una y sólo una de todas sus
categorías.
Tiene además que ser exhaustiva, es decir que en ella puedan ubicarse todos los valores
posibles de la variable a medir.
Tipos de escalas
Existen diferentes tipos de escalas de acuerdo al rigor con que han sido construidas y al
propio comportamiento de las variables.
Se pueden clasificar en escalas nominales, ordinales, de intervalos iguales y de
cocientes o razonesNominales: son aquellas en que sólo se manifiesta una equivalencia de categorías entre
los diferentes puntos que asume la variable. Es como una simple lista de diferentes
posiciones que puede adoptar la variable, pero sin que se discrimine ningún tipo de
orden o de relación.
Ordinales: distinguen los diferentes valores de la variable, jerarquizándolos de acuerdo a
un rango. Establecen que existe una gradación
Entre uno y otro valor de la escala, de modo que cualquiera de ellos es mayor al
precedente y menor al que le sigue, pero no dejan en claoro cuál es la distancia entre un
valor y otro.
De intervalos iguales: además de poseer la equivalencia de categorías y el ordenamiento
interno entre ellas, como en el caso de las ordinales, tienen la característica de que la
distancia entre sus intervalos está claramente determinada y que éstos son iguales entre
si. Ejemplo típico de estas escalas está dado por las escalas termométricas; también las
escalas de test psicológicas son de este tipo.
La limitación que poseen es que no definen un cero absoluto, que exprese realmente la
ausencia completa de la cualidad medida; por ello no se pueden establecer equivalencias
matemáticas como las de proporcionalidad.
De cocientes o razones: en ellas se conservan todas las propiedades de los casos
anteriores, pero añade la existencia de un valor cero real, con lo que se posibilitan las
operaciones aritméticas como la obtención de cocientes .
Otra característica que debe tenerse en cuenta en relación a la construcción de las
escalas, es que los intervalos que marquemos deben ser mutuamente excluyentes, de
modo que cada dato recogido pueda ser incluido en una y sólp en una de sus
categorías. Tiene además que ser exhaustiva, es decir que en ella puedan ubicarse todos
los valores posibles de la variable a medir..