David Quintana*

Uno de los mayores retos del quehacer académico-científico lo constituye sin lugar a dudas el avance de la ciencia, el cual, no solo se logra por el aumento del número de investigaciones por área de conocimiento, sino por el aporte y pertinencia de estas, mediante su contribución a las demandas de la sociedad en general. Esto implica para todo investigador/a, el diseño de proyectos de investigación que muestren en sí mismos un mínimo de coherencia en sus distintas fases, siendo para ello necesario un adecuado diseño muestral que contribuya no solo a obtener datos, sino a recopilar la información que demandan los objetivos de investigación.

Un momento trascendental para el trabajo de investigación, lo compone la fase de campo, donde resulta necesario conocer en detalle la población o universo, para luego proceder a la construcción más que a la determinación de la muestra, la cual según Sierra: (2001: pág. 191) requiere de “ (…) una elección de unidades dentro de un conjunto.” Esto significa que si la muestra se considera un subgrupo o parte de la población que ha sido elegida, esta debe cumplir con un perfil mínimo acorde a los intereses de la indagación, de no ser así, la muestra empieza a disminuir en términos de representatividad y por el contrario aumenta la probabilidad de sesgo y falta de credibilidad, situación que reduce la confiabilidad de la investigación.

Cada vez, resulta menos recurrente la disyuntiva entre estudios cuantitativos y cualitativos, teniendo mayor predominancia la formación de investigaciones con enfoque cuali-cuantitativo, a partir de la riqueza que generan en la construcción de conocimiento. Es importante destacar que desde una perspectiva cuantitativa (positivista) la determinación de la muestra prioriza el número, la cuantificación, el margen de error, los niveles de confianza, entre otras, puesto que la finalidad última es hacer inferencia, es decir que “ (…) se utilizan hechos que conocemos para aprender sobre los que desconocemos” (King. G, Keohane. R, Verba. S; 2000: pág. 57) posibilitando la generación de conclusiones fundamentadas en relaciones causales. Al respecto, vuelve factible el uso de un muestreo aleatorio simple, estratificado, etc, con el objeto de garantizar únicamente la probabilidad de participación más no de selección.

Por otra parte, si los objetivos de la investigación no tienen como finalidad hacer inferencia ni establecer relaciones causales entre sus variables, la muestra debiese ser diseñada a partir de la factibilidad, conveniencia y riqueza de información que la unidad de observación pueda proporcionar al estudio. Es decir, aquí el tamaño de la muestra se vuelve irrelevante, siendo para ello necesario utilizar muestreos tales como: intencional o de conveniencia, bola de nieve, por cuotas, dirigido, etc.

En la actualidad, el avance de la tecnología ha facilitado mediante diversos software y páginas en línea la determinación de la muestra para cualquier estudio, sin embargo, no debe olvidarse que lo fundamental no debe ser el tamaño de la muestra, sino la riqueza cognitiva de ésta acorde a los propósitos de la investigación.

Referencias

Sierra Bravo. R. (2001) Técnicas de Investigación Social. Teoría y Ejercicios. Décimo cuarta edición. Editorial Paraninfo S.A. España. 714 Páginas.

King. G, Keohane. R, Verba. S. (2000) El Diseño de la Investigación Social. La inferencia científica en los estudios cualitativos. Primera Edición. Editorial S.A. Madrid. 272 páginas.

*Investigador y catedrático de la Universidad Luterana Salvadoreña.