1194648960 path capitulo7-(112-125)

meta es seleccionar para enriquecer la
información y así arrojar luz sobre las pre-guntas
Una guía práctica para la investigación y la acción 113
bajo estudio.1
En este capítulo se abordan los princi-pales
temas que deben tomarse en cuenta
al diseñar una muestra para la investi-gación
cualitativa o cuantitativa, y se brin-dan
ejemplos sobre cómo se han utilizado
diferentes estrategias para satisfacer las
necesidades y circunstancias específicas de
los proyectos de investigación.
CONSIDERACIONES
SOBRE EL MUESTREO EN
ESTUDIOS CUAL I TAT IVOS
No existen normas rígidas en lo que respecta
a los tamaños de las muestras en la investi-gación
cualitativa. Como lo señala Hudelson,
“el tamaño de la muestra dependerá del
propósito de la investigación, de las pregun-tas
de investigación específicas que se abor-darán,
de lo que será útil, de lo que tendrá
credibilidad, y de lo que se puede hacer con
el tiempo y los recursos a disposición”.2
En el muestreo cualitativo, la selección
de personas encuestadas usualmente con-tinúa
hasta el punto de redundancia o
Nunca es suficiente el énfasis que
se ponga en la importancia de establecer
una muestra apropiada para el tipo de dise-ño
de investigación seleccionado. Si bien
en la investigación cualitativa y cuantitativa
se utilizan diferentes enfoques para selec-cionar
a las personas o grupos que se van
a estudiar, en todos los estudios es crucial
que se planifique con cuidado la estrategia
de muestreo. Especialmente en el caso de
encuestas basadas en la población, una
muestra mal seleccionada puede afectar la
credibilidad de un estudio aun si el resto
del estudio se ejecuta bien.
Por lo general, los estudios cualitativos
enfocan a profundidad un número relativa-mente
pequeño de casos seleccionados a
propósito. Por otra parte, los métodos
cuantitativos típicamente dependen de
muestras más grandes seleccionadas al
azar. Estas tendencias surgen del propósito
subyacente del muestreo en las dos tradi-ciones
de investigación. En la investigación
cuantitativa, el objetivo del muestreo es
maximizar la representatividad de la
muestra para así poder generalizar las con-clusiones
de la muestra en una población
más grande. En la indagación cualitativa, la
C A P Í T U LO S I E T E
La elaboración de una
estrategia de muestreo
Los temas que se abordan en este capítulo son:
Consideraciones sobre el muestreo en estudios cualitativos
Consideraciones sobre el muestreo en encuestas para investigaciones cuantitativas

TABLA 7.1 TIPOS DE ESTRATEGIAS DE MUESTREO PARA ESTUDIOS CUALITATIVOS
saturación. Esto significa que cuando
nuevas entrevistas ya no aportan nueva
información y todas las potenciales fuentes
de variación han sido debidamente explo-radas,
el muestreo puede detenerse. Para la
mayoría de los estudios cualitativos 10 a 30
114 Investigando la violencia contra las mujeres
entrevistas o 4 a 8 grupos focales serán
suficientes. En la tabla 7.1 se da un
resumen de una serie de diferentes enfo-ques
hacia el muestreo cualitativo.
Así pues, en la investigación cualitativa,
la estrategia de muestreo se debe selec-
Tipos de muestreo
Muestreo de intensidad
Muestreo de casos divergentes
Muestreo estratificado intencional
Muestreo por bola de nieve o en
cadena (ubicándolo a una o dos
personas claves y pidiendo que
mencionen a otras personas que
puedan brindar información)
Muestreo de máxima variación
(seleccione intencionalmente una
amplia gama de variación en las
dimensiones de interés)
Muestreo de conveniencia (selec-cione
a quien sea más fácil, más
cercano, etc.)
Muestreo por criterios
Propósito
Proporcionar abundante información
a partir de unos cuantos casos
seleccionados, que manifiesten el
fenómeno intensamente (pero que
no sean casos extremos).
Aprender de las manifestaciones
altamente inusuales del fenómeno
en cuestión.
Ilustrar características de subgrupos
de interés particular a fin de facilitar
las comparaciones.
Facilitar la identificación de casos
difíciles de encontrar.
Documentar diversas variaciones.
Puede ayudar a identificar patrones
comunes en las variaciones.
Ahorrar tiempo, dinero y esfuerzo.
La información recopilada suele
tener poca credibilidad.
Investigar a profundidad un “tipo”
de caso particular; identificar todas
las fuentes de variación.
Ejemplo
Entrevista a sobrevivientes de vio-lación
sexual cometida durante el
cortejo, para saber más sobre
cómo el sexo bajo coerción afecta
la sexualidad de las mujeres.
Entrevista a hombres que no mal-tratan
a sus parejas en una cultura
en la que el maltrato contra la
pareja es culturalmente aceptable.
Entrevista a distintos tipos de provee-dores
de servicios (policía, traba-jadores
sociales, médicos,
miembros del clero) a fin de com-parar
sus actitudes y trato a las vícti-mas
de abuso.
Encontrar trabajadoras sexuales
comerciales, que sean referidas a
través de redes de amistades para
entrevistarlas sobre experiencias de
abuso sexual.
Investigación de variaciones en nor-mas
de aceptación del maltrato a la
pareja por medio de grupos focales
con distintos subgrupos: mujeres
jóvenes urbanas, mujeres mayores
urbanas, hombres jóvenes rurales,
hombres mayores rurales, mujeres
que han sido maltratadas, mujeres
que no han sido maltratadas).
Formación de grupos focales con
las personas disponibles ese día en
el centro comunitario local, en vez
de basarse en criterios claros.
Entrevistar específicamente sólo a
mujeres maltratadas que se han
separado de sus parejas en el
último año, a fin de entender mejor
la variedad de factores que las
animan a abandonarlos.
(Tomado de Patton, 1990).3

L A E L A BOR A C IÓN D E UNA E S T R AT EGI A D E MU E S T R EO
cionar para ayudar a dilucidar la pregunta
que se está planteando. Por ejemplo, el
equipo de investigación de la organización
nicaragüense Puntos de Encuentro, inició
un proyecto para recopilar información que
fuera útil para el diseño de una campaña
mediática nacional que invitaba a los hom-bres
a renunciar a la violencia en sus rela-ciones
íntimas. Los investigadores querían
entender las creencias y actitudes prevale-cientes
en la cultura nicaragüense que
respaldan el comportamiento violento hacia
las mujeres. Más importante aún, querían
averiguar si había algunos “beneficios” en
la no violencia que pudieran promoverse
para alentar a los hombres a reconsiderar
su comportamiento (véase el cuadro 5.6).
En lugar de concentrarse en recopilar
información sobre normas y actitudes de
hombres nicaragüenses “típicos”, el grupo
de investigación decidió utilizar un
muestreo de “caso divergente” y concen-trarse
en encuestar a hombres que ya
tenían la reputación de no ser violentos y
de haber renunciado al machismo.4 Estaban
interesados en preguntarle a esos hombres
qué beneficios —si los hubiere— les
aportaba su decisión, y qué eventos en el
transcurso de sus vidas, influencias o indi-viduos
les habían empujado en esa direc-ción.
La meta era investigar qué
aspiraciones y experiencias de la vida con-tribuyen
a crear relaciones íntimas “saluda-bles”.
Los resultados se utilizaron para
diseñar una campaña informativa dirigida a
atraer a más hombres hacia un estilo de
vida sin violencia.
CONSIDERACIONES
SOBRE EL MUESTREO
EN ENCUESTAS PARA
INVEST IGACIONES
CUANT I TAT IVAS
En contraste con la investigación cualita-tiva,
que generalmente utiliza un muestreo
no probabilístico o “intencional”, la investi-gación
cuantitativa se basa en el muestreo
aleatorio de las personas encuestadas. Una
muestra probabilística o “representativa” es
un grupo de personas encuestadas selec-cionadas
de la población, de manera que
los resultados puedan generalizarse para
toda la población.
Cuando a una muestra se le llama
aleatoria, esto significa que se han uti-lizado
técnicas específicas para asegurar
que toda persona que satisfaga ciertos cri-terios
de elegibilidad tiene la misma proba-bilidad
de ser incluida en el estudio. El no
cumplimiento de esas técnicas puede intro-ducir
errores o sesgos en la muestra, lo
que puede mermar la validez del estudio.
Por ejemplo, si en una encuesta a hogares
en torno a la violencia sólo se realizaran
entrevistas durante el día, las personas
encuestadas con mayores probabilidades
de ser incluidas en el estudio serían las
mujeres que trabajan en el hogar, y aque-llas
mujeres que trabajan fuera del hogar
FOTO DE HAFM JANSEN

tendrían menos probabilidades de ser
entrevistadas. Dado que las mujeres que
trabajan fuera del hogar pueden tener
diferentes experiencias en
torno a la violencia, los resulta-dos
del estudio estarían sesga-dos
hacia las mujeres que
trabajan en el hogar. Una mane-ra
de reducir este particular
sesgo sería regresar a los hoga-res
por la noche o durante los
fines de semana para elevar la
posibilidad de abarcar a todas las mujeres.
La manera como se selecciona la mues-tra
afecta su posibilidad de generalización
o el grado al cual la situación encontrada
entre una muestra particular en un
momento dado puede aplicarse de una
manera más general. Existen muchas técni-cas
para el muestreo, cada una de ellas
con sus propias ventajas relati-vas
en términos de costo,
esfuerzo y potencial para
generar resultados estadística-mente
significativos. Algunas
estrategias, tales como el
muestreo aleatorio sencillo,
puede no ser factible donde
hay poca información
disponible sobre la población
del estudio. A continuación se
brinda una breve descripción de las técni-cas
de muestreo más comunes que se uti-lizan.
Muchas personas subestiman el desafío
de obtener muestras bien diseñadas. A
menudo se cometen errores debido a la
confusión en torno al significado del tér-mino
selección aleatoria. Una selección
aleatoria no significa que los participantes
simplemente se seleccionan sin ningún
orden en particular. De hecho, las técnicas
para obtener una muestra verdaderamente
aleatoria son bastante complejas, e investi-gadores
sin experiencia deben consultar a
un experto en muestreo antes de proceder.
Utilizar un cuestionario cuidadosamente
pensado y probado en una muestra mal
diseñada arrojará resultados sin sentido.
A menudo las muestras aleatorias se
confunden con muestras de conveniencia o
de cuotas. Una muestra de conveniencia
es cuando las personas que se van a entre-vistar
se seleccionan según quién esté
disponible, sin ningún orden en particular.
En una muestra de cuota, se selecciona
un número fijo de un cierto tipo de per-sonas
para entrevistarlas. Ninguna de las
dos estrategias resultará en una muestra
aleatoria apropiada para la encuesta de la
investigación.
Muestreo aleatorio sencillo
Esta técnica de muestreo implica la selec-ción
al azar de una lista de la población,
conocida como el marco de muestreo. Si
se conduce debidamente, asegura que
cada persona tiene una misma e inde-pendiente
oportunidad de ser incluida en
la muestra. En este caso, independencia
significa que la selección de la persona no
influye de ninguna manera en la selección
de cualquier otra. La palabra “sencillo” no
significa que este método sea más fácil,
sino más bien que se toman las medidas
para asegurar que sólo el azar influye en la
selección de las personas que se van a
entrevistar. La selección aleatoria se puede
lograr mediante el uso de un método de
lotería, de tablas de números aleatorios
(que se encuentran en muchos libros sobre
FOTO DE HAFM JANSEN
Una muestra probabilística o
representativa es un grupo de
informantes seleccionadas de
la población de tal manera
que los resultados del estudio
puedan generalizarse
a toda la población.
Cuando a una muestra se le
llama aleatoria o al azar, esto
significa que se han utilizado
técnicas estadísticas específi-cas
para asegurar que cada
persona que satisfaga ciertos
criterios de elegibilidad tiene
la misma probabilidad de que
se le incluya en el estudio.

que la muestra es lo más cercana posible a
la población de estudio en lo que
concierne a ciertas características tales
como edad, sexo, etnia, o condición
socioeconómica. En ese caso, la población
de estudio se clasifica en estratos o sub-grupos
y luego se seleccionan al azar a
personas de cada estrato. Dado que la
estratificación implica un esfuerzo adi-cional,
sólo tiene sentido si la característica
que se está estratificando está relacionada
con el resultado bajo estudio. Para fines de
análisis es más fácil si el número de per-sonas
seleccionados de cada estrato es pro-porcional
a su distribución en la población
(véase el cuadro 7.1 sobre muestras auto-ponderadas).
Por ejemplo, en una muestra
estratificada conforme a la residencia
urbana/rural, la proporción de mujeres
rurales en la muestra sería la misma que la
proporción de mujeres rurales en la
población de estudio.
Una muestra estratificada ponderada
podría ser preferible cuando en la
población haya algunos grupos que son
proporcionalmente pequeños, pero que
son relevantes para el propósito del estu-dio,
tales como personas de una cierta
región geográfica o grupo étnico. Asegurar
que estos grupos estén debidamente repre-sentados
podría requerir un tamaño de
muestra excesivamente grande si se usan
estadísticas), o de un programa computa-rizado
como por ejemplo Epi Info. Para
evitar el sesgo, es importante que en el
marco del muestreo sólo se incluya a per-sonas
que son elegibles para ser entrevis-tadas
por criterios tales como edad, sexo o
residencia. De igual manera, si a ciertas
personas se les deja fuera de la lista origi-nal
debido a un censo que ya no está
vigente y que no incluye a aquellas per-sonas
recién llegadas al área, entonces esas
omisiones podrían sesgar los resultados,
especialmente si la migración es el resul-tado
de crisis, tales como guerra, desastres
naturales o colapso económico. En esos
casos será preciso actualizar la lista del
muestreo.
Muestreo sistemático
En el muestreo aleatorio, cada persona o
cada hogar se seleccionan al azar. En con-traste,
el muestreo sistemático inicia en un
punto aleatorio en el marco de muestreo, y
se selecciona cada enésima persona. Por
ejemplo, si se quiere una muestra de cien
mujeres de un marco de muestreo de 5,000
mujeres, entonces se selecciona al azar un
número entre uno y cincuenta para
empezar la secuencia, y luego a partir de
ahí se selecciona cada quincuagésima
mujer. Tanto el muestreo aleatorio como el
sistemático requieren una lista completa de
la población para poder hacer una selec-ción.
También es importante saber cómo
se elaboró la lista, y si las personas están
colocadas al azar o en algún tipo de
orden. Si los habitantes de la misma
vivienda o con ciertas características están
agrupados, esto podría resultar en una
muestra sesgada en la que las personas
con esas características estén o bien sobre-representados
o subrepresentados.
Muestreo estratificado
El muestreo estratificado se pude utilizar
junto con el muestreo aleatorio sencillo o
con el muestreo sistemático. Esto garantiza
Un mapa de las calles
utilizado para ubicar
los hogares en el
estudio de la OMS
en el Japón.
FOTO DE HAFM JANSEN

CUADRO 7.1 MUESTREO POR CONGLOMERADOS AUTOPONDERADOS
técnicas de muestreo aleatorio sencillo. En
ese caso, podría ser apropiado tener una
muestra más grande de lo necesaria o
seleccionar de ese estrato un número
desproporcionadamente grande de per-sonas
a entrevistar. Esto resulta en una
muestra ponderada que tendrá que tomarse
en cuenta en el proceso de análisis.
Muestreo en múltiples etapas
y en conglomerados
El muestreo en múltiples etapas se utiliza a
menudo para extraer muestras de pobla-ciones
muy grandes que cubren una vasta
área geográfica, e implica seleccionar la
muestra por etapas o tomar muestras de
las muestras. Primero se divide la
población en conglomerados que ocurren
de forma natural (como son los poblados o
vecindarios). Luego se procede a extraer
una muestra aleatoria de esos conglomera-dos
para la encuesta. Esta es la primera
etapa del muestreo. La segunda etapa
podría implicar o bien seleccionar todas las
unidades de muestreo (personas u hoga-res)
en los conglomerados seleccionados, o
seleccionar un grupo de unidades de
muestreo desde dentro de los conglomera-dos.
A veces se requieren más de dos eta-pas,
para lo cual, como en la segunda
etapa, se podrían escoger al azar poblados
de los distritos seleccionados. En una ter-cera
etapa se seleccionará de los conglome-rados
a las personas que se van a
entrevistar. En cada etapa se podrían uti-lizar
técnicas aleatorias sencillas, sistemáti-cas
o estratificadas. Es recomendable
consultar a una persona experta en estadís-ticas
si considera válido utilizar un
esquema de muestreo en múltiples etapas.
La ventaja del muestreo en múltiples eta-pas
es que sólo se necesita un marco de
muestreo, por ejemplo la lista de los hoga-res,
para los conglomerados seleccionados,
poblados y no para toda la población de
estudio. Asimismo, la logística será más
fácil debido a que el muestreo está
restringido a los conglomerados selecciona-dos
y no necesitan cubrir toda el área de
estudio. En el cuadro 7.3 se incluye un
ejemplo de una estrategia de muestreo en
múltiples etapas en Perú.
Las desventajas de un muestreo en
múltiples etapas es que el tamaño de la
muestra tiene que ser considerablemente
más grande que si la muestra se selec-cionara
mediante el muestreo aleatorio
sencillo. Asimismo, puede ser más compli-cado
obtener una muestra autoponderada.
Otra dificultad con el muestreo en múlti-ples
etapas puede ser la definición de los
La manera de escoger la muestra influye enormemente en la utilidad de los esti-mados
resultantes. Supongamos que hay un distrito que sólo tiene dos poblados:
En el poblado A hay 4,000 mujeres, de las cuales 800 (20%) han sido
maltratadas.
En el poblado B hay 800 mujeres, de las cuales 40 (5%) han sido
maltratadas.
La prevalencia real de maltrato en este distrito se calcularía como sigue:
Total de casos de violencia = (800 + 40) X 100 = 17.5%
Número total de mujeres (4000 + 800)
Sin embargo, si decidiéramos determinar la prevalencia del abuso en este distrito
sobre la base de una muestra aleatoria de 100 mujeres en cada poblado,
encontraríamos lo siguiente:
20 entre 100 mujeres del poblado A denuncia maltrato.
5 entre 100 mujeres del poblado B denuncia maltrato.
Al combinar estas dos cifras, encontraríamos que 25 entre 200 mujeres entrevis-tadas
fueron maltratadas, lo que nos daría una prevalencia de 12.5%.
¿Qué ha sucedido aquí?
El procedimiento de muestreo llevó a subestimar la prevalencia porque el número
de informantes seleccionados en cada poblado no guardaba proporción con el
tamaño relativo de cada poblado. Se puede suponer que si se hubiera sabido
cuál era el tamaño relativo de los poblados, se habría podido realizar un análisis
ponderado, según el cual los resultados del poblado A serían cinco veces más
altos que los del poblado B. Sin embargo, es preferible, por lo general, obtener
una muestra ponderada. Una manera de hacerlo sería seleccionar cinco veces
más encuestadas en el poblado A que en el B. Otro método sería seleccionar los
poblados con una probabilidad proporcional al tamaño, lo cual significa que si
se tiene una lista de poblados, uno grande como el A tendría cinco veces más
probabilidades de que se le seleccionara para la muestra que un poblado del
tamaño del B. Después de la selección de los poblados, se podría seleccionar
una cantidad igual de encuestadas de cada uno (véase el cuadro 7.3 para un
ejemplo de cómo se obtuvo una muestra autoponderada en Perú).
(Tomado de Morison, 2000).5

CUADRO 7.2 ENCUESTA DE POBLACIÓN CON MUESTREO ALEATORIO (TAMAÑO
Y PODER ESTADÍSTICO DE LA MUESTRA UTILIZANDO EL PROGRAMA STATCALC)
Tamaño de la
población 100,000 10,000 10,000 10,000
Frecuencia prevista 30% 30% 20% 30%
Peor frecuencia aceptable 25% 25% 15% 28%
Nivel de Tamaño de Tamaño de Tamaño de Tamaño de
confianza la muestra la muestra la muestra la muestra
80% 138 136 104 794
90% 227 222 170 1,244
95% 322 313 270 1,678
99% 554 528 407 2,583
99.9% 901 834 648 3,624
99.99% 1,256 1,128 883 4,428
conglomerados si el área de estudio es un
área urbana grande, por ejemplo. Podría
ser que estos ya hayan sido definidos para
censos o encuestas anteriores, pero de lo
contrario se deben crear a partir de un
mapa o basarse en otros criterios tales
como áreas de captación para la escuela o
el centro de salud.
¿Qué tan grande debe ser la muestra?
El tamaño ideal de la muestra para una
encuesta depende de varios factores:
¿Qué tan seguro se quiere estar de
las conclusiones? Por lo general, un
tamaño de muestra más grande
aumenta la precisión de los resultados o
la confianza con la cual se puede decir
que representan una medida confiable
de los fenómenos bajo estudio.
¿Cuáles son las características de la
población de estudio? Entre más varia-da
sea, más grande necesitará ser el
tamaño de la muestra.
¿Qué tan común es el fenómeno bajo
estudio? Si cualquiera de las condi-ciones
que se desean medir en el estu-dio
son muy raras, como por ejemplo,
la mortalidad infantil o la mortalidad
materna, entonces se necesitará un
tamaño de muestra muy grande.
¿Cuál es el propósito de la investi-gación?
El cálculo del tamaño de la
muestra también dependerá de si sim-plemente
se desea medir la prevalencia
de una condición en una población o si
se desea medir una diferencia esperada
entre dos grupos. Los programa tales
como el Epi Info contienen dos fórmu-las
diferentes para estos dos enfoques
distintos.
¿Qué tipo de análisis estadístico se
utilizará? Esto subraya la necesidad de
considerar desde un inicio cómo se van
a analizar los datos. El tamaño de la
muestra debe ser lo suficientemente
grande para proporcionar los niveles de
exactitud deseados en las estimaciones
de prevalencia y para hacer pruebas
entre diferentes variables sobre la
importancia de las diferencias.
¿Qué tipo de estrategia de muestreo
se utilizará? Las fórmulas y los paque-tes
informáticos de uso común para el
tamaño de la muestra, suponen que se
está utilizando un muestreo aleatorio
sencillo. Si se contempla utilizar
muestreo en múltiples etapas o en con-glomerados,
podría ser preciso aumen-tar
el tamaño de la muestra para lograr
la precisión que se necesita. Considere
consultar con una persona experta en
estadística para que le ayude a decidir a
cuanto tiene que aumentar el tamaño
de la muestra.
Es mejor recopilar datos excelentes de
pocos encuestados que recopilar datos de
dudosa validez y confiabilidad de muchos
entrevistados. Los paquetes estadísticos
computarizados o las fórmulas matemáticas

CUADRO 7.3 MUESTREO EN PERÚ
Se realizó el estudio de la OMS sobre VCM en dos sitios en Perú; en Lima, la capital, y en Cuzco, una región montañosa con una población
mayoritaria de habla quechua. El equipo de investigación utilizó dos estrategias de muestreo muy distintas para el estudio.
Lima
1.El equipo obtuvo una lista de conglomerados seleccionados del
Instituto Nacional de Estadísticas e Información (INEI), según la cual
Lima estaba dividida en 12,000 conglomerados, cada uno de los
cuales tenía entre 50 y 150 casas. El equipo seleccionó de forma
aleatoria 166 conglomerados y utilizó una probabilidad propor-cional
al tamaño (asignando un valor ponderado a los conglomera-dos
más grandes para que tuvieran mayor probabilidad de que se
les seleccionara). El INEI proveyó al equipo de mapas que mostra-ban
dónde estaba cada uno de los conglomerados respecto de
los demás y un mapa de cada conglomerado seleccionado que
señalaba edificaciones como casas, tiendas y bodegas.
2.El equipo de Perú tuvo que actualizar los mapas, que habían sido
preparados unos años antes, para tomar en cuenta la migración.
Se envió a un equipo de enumeradores a cada conglomerado
unas cuantas semanas antes de empezar el trabajo de campo, que
fue a cada edificio para verificar cuántas casas había en cada
uno. Asimismo, obtuvo información sobre la cantidad de mujeres
elegibles en cada casa. Se enumeró un total de 21,322 casas en
este proceso.
3.Basándose en esta información, el equipo calculó que necesitarían
un tamaño de muestra de 2,000 para completar 1,500 entrevistas,
tomando en cuenta las negativas y las casas sin mujeres elegibles.
Por consiguiente, se hizo una selección de 12 hogares en cada uno
de los 166 conglomerados. El intervalo de muestreo variaba según
el tamaño del conglomerado. En un conglomerado de 120 casas,
se seleccionó una de cada diez; en uno de 72 casas, una de cada
seis, y así sucesivamente. Se utilizó una estrategia distinta en los con-glomerados
con menos de 48 casas. Para evitar entrevistar a
mujeres que vivían muy cerca unas de otras, se podía perder la con-fidencialidad,
se estableció un intervalo mínimo de cuatro casas
entre los hogares seleccionados, es decir que en un conglomerado
con 36 casas, sólo se entrevistaría a nueve mujeres y no a 12.
4.Para la selección de las casas, el supervisor del equipo escogió al
azar un hogar en cada conglomerado utilizando la misma técnica
para empezar la numeración. Por ejemplo, la casa más al norte en
una cuadra. Luego, los
entrevistadores siguieron el
intervalo de muestreo para
seleccionar las casas donde
se entrevistaría a mujeres.
No se permitió reemplazar
ningún hogar donde no
hubiera mujeres elegibles.
Cuzco
En Cuzco, donde hay unos
cuantos pueblos rurales y el
resto de la población se encuentra dispersa por las montañas, se uti-lizó
una estrategia de muestreo en múltiples etapas. La región tiene 12
provincias y comprende la capital regional, Cuzco, donde vive gran
parte de la población. Las otras provincias son rurales en su mayoría.
1.Se realizó una selección aleatoria de cuatro provincias, que com-prendían
la ciudad de Cuzco y tres provincias rurales.
2.El INEI seleccionó 46 conglomerados para la ciudad de Cuzco y
66 para las tres provincias. Se realizó la selección de cada con-glomerado
con una probabilidad proporcional al tamaño.
3.Para los conglomerados rurales sólo se disponía de mapas gene-rales
que señalaban la ubicación de los poblados más grandes, en
los cuales el equipo realizó un rápido inventario de casas y elaboró
un croquis. La cantidad total de hogares se dividió entre 23 para
obtener el intervalo de muestreo. El primero fue seleccionado al
azar y el resto de manera sistemática.
4.No había información disponible en la zona rural. El equipo sos-tuvo
reuniones con los líderes de las comunidades rurales y clubes
locales de mujeres para elaborar mapas detallados. Se informó a
los líderes acerca de las metas generales del estudio y las fechas
aproximadas en las que se llevaría a cabo el trabajo de campo en
sus comunidades. Los líderes elaboraron mapas de cada poblado,
con todas las casas y puntos de referencia indicados, y luego
prepararon conjuntamente un mapa de las rutas que recorrería el
personal de campo para llegar a los poblados.
5.Con la ayuda de los mapas se seleccionó al azar una casa y
desde este punto de partida,se realizaron visitas a todos los hoga-res
siguiendo una dirección en espiral hasta visitar 23 casas donde
habían mujeres elegibles. Puesto que los hogares estaban muy dis-persos,
no fue necesario tener un intervalo de muestreo mínimo. Si
un poblado no tenía 23 casas, entonces se visitaba el poblado
más cercano. Se siguió el mismo procedimiento hasta completar 23
entrevistas.
Líderes comunitarios trazando un mapa
de las provincias en Cuzco, Perú
Mapa de la comunidad con escuelas (Tomado de Guezmes et al., 2002).7 y rutas señaladas

¿Qué tan grande debe ser la muestra?
Esta es una de las preguntas más
comunes que se hacen a especialistas
en estadísticas. Una respuesta frecuente
pero errónea es “tan grande como sea
posible”, cuando en realidad debería
ser “tan pequeña como sea posible”.
También es importante subrayar que
la cantidad de información que se
puede obtener de una muestra depende
de su tamaño absoluto y no de la frac-ción
del muestreo, o de su tamaño como
proporción del tamaño de la población.
De hecho es cierto que 99 en un millón
dice tanto sobre el millón como 99 en
mil dice sobre ese mil.
(Tomado de Persson y Wall, 2003).6
se pueden utilizar para determinar el
tamaño de la muestra para un estudio. El
cuadro 7.2 presenta una tabla producida
por el programa STATCALC de Epi Info
para los cálculos del tamaño ideal de la
muestra. Este programa está disponible en
línea en http://www.cdc.gov/epiinfo
Si el análisis que se quiere realizar
implica estudiar subgrupos particulares de
la muestra, será preciso ampliar el tamaño
de la muestra según sea necesario. Por
ejemplo, para determinar la prevalencia de
la violencia, usted podría requerir una
muestra de sólo 300 mujeres, pero si desea
saber si la prevalencia de la violencia varía
según la edad, la educación o el grupo
socioeconómico, entonces se necesitará un
tamaño de muestra lo suficientemente
grande para poder hacer comparaciones
entre estos grupos.
El cálculo inicial se hizo en base a una
muestra aleatoria sencilla de una población
de estudio de 100,000 mujeres, en la que
se supuso que un 30% de las mujeres
habían experimentado violencia y que un
margen de error del 10% sería aceptable
(5% hacia arriba y 5% hacia abajo). Si estas
suposiciones son correctas, la tabla indica
que con un tamaño de muestra de 322
mujeres, se obtendría un intervalo de con-fianza
del 95% para una prevalencia real
del 25 y 35%. Obsérvese, sin embargo, que
si las estimaciones utilizadas para calcular
el tamaño de la muestra son inexactas,
podría ser que no se obtuviera la precisión
requerida.
La tabla también muestra que las
diferencias en el tamaño de la población
de estudio no influyen mucho en el
tamaño de la muestra, mientras que
los cambios en la frecuencia esperada y
especialmente en el nivel de precisión que
se necesita, pueden tener un enorme
efecto en los cálculos del tamaño de la
muestra. Cabe señalar que el tamaño de la
muestra deberá aumentar si se utiliza una
muestra en múltiples etapas. En vista de
que estos cálculos pueden ser bastante
complejos, se aconseja a investigadores
inexpertos que consulten con alguien que
tenga conocimientos de las técnicas de
muestreo para encuestas.
Para explorar con mayor precisión las
consecuencias de la violencia para la salud
y comparar la inci-dencia
de la violen-cia
en diferentes
sitios dentro de cada
país, el estudio de la
OMS sobre VCM uti-liza
una estrategia de
muestreo en múlti-ples
etapas cuyo
objetivo es realizar
3,000 entrevistas en
dos sitios; 1,500 en
la capital y 1,500 en
una provincia. Sin
embargo, para contar
al final con 1,500
entrevistas comple-tas,
usualmente es
preciso aumentar el
tamaño estimado de
la muestra entre un
10 y un 20% para tomar en cuenta los
hogares que no se cubrieron, o donde no
hay una mujer elegible o donde la per-sona
seleccionada para la entrevista no
está disponible o se niega a participar en
el estudio.
La obtención de un marco muestral
Como se señaló anteriormente, para selec-cionar
una muestra aleatoria es necesario
tener una lista o un mapa de todos los
hogares o personas, dependiendo de la
unidad de muestreo, en la población de
estudio. Cuando sea posible se deben uti-lizar
marcos muestrales elaborados con
anterioridad, como por ejemplo:
Datos oficiales de los censos
Registros de los votantes

CUADRO 7.4 MUESTREO CREATIVO EN LIBERIA
Censos realizados por el Ministerio de
Salud para campañas de inmunización o
contra la malaria
Marcos de muestreo elaborados por
otros estudios de gran escala realizados
en el país, tales como encuestas
demográficas y de salud o encuestas
de medición del nivel de vida
Cada una de esas opciones deberá revi-sarse
con cuidado para evaluar la calidad
de la información. En ciertos tipos de datos
oficiales, ciertos individuos podrían
haberse omitido, por ejemplo, extranjeros
residentes o empleados domésticos.
Asimismo, a menos que los datos se hayan
recopilado recientemente, es probable que
sea necesario actualizar los registros. De
todas maneras esto requerirá menos
tiempo y será menos costoso que elaborar
un marco muestral propio. Si no hay nada
disponible de antemano entonces será pre-ciso
elaborar un marco muestral propio. A
menudo esto se hace enumerando (levan-tado
una lista y un mapa) los hogares o las
personas elegibles para la entrevista en los
conglomerados seleccionados. En el
cuadro 7.4 se da un ejemplo de algunos
otros enfoques utilizados en Liberia en una
situación de conflicto.
¿Quién es elegible para la entrevista?
En otras secciones se aborda la importan-cia
de que por razones de seguridad sólo
se entreviste a una mujer por hogar. Sin
embargo, cada equipo investigador deberá
considerar con cuidado qué criterios uti-lizará
para la elegibilidad. En otras pala-bras,
¿cuáles mujeres dentro del hogar
pueden considerarse como posibles
fuentes de información? Por ejemplo, ¿se
incluirá a las empleadas domésticas?, ¿qué
hacer con las amistades o las parientes que
estén de visita, o inquilinas —estudiantes—
que estén alquilando un cuarto en la casa?
Las y los investigadores han resuelto
estos asuntos de diferentes maneras y cada
solución tiene sus propias ventajas y
desventajas. Por ejemplo, si se utiliza como
criterio básico el hecho de que una mujer
haya dormido en el hogar la noche ante-rior,
entonces se podría incluir a las
empleadas domésticas en su lugar de tra-bajo.
Sin embargo, en ese caso, gran parte
de la información sobre la situación
económica recopilada sobre el hogar no
reflejará la verdadera condición de esa
mujer. Por otra parte, si las empleadas
domésticas no se consideran elegibles en
su lugar de trabajo, entonces es importante
asegurarse que puedan tener la oportu-nidad
de que se les incluya en sus hogares
En un estudio realizado en Liberia sobre violencia contra la mujer durante la
guerra civil, se realizaron encuestas en diferentes sitios, tales como plazas de mer-cado,
escuelas secundarias, comunidades urbanas y campamentos de desplaza-dos,
con el ánimo de ampliar al máximo la representatividad del estudio. Cada
sitio requirió una estrategia de muestreo distinta. Aunque cada estrategia arrojó
una buena aproximación a la situación de las mujeres que pertenecían al grupo
meta específico de la muestra, cabe señalar que no se pudo combinar a los tres
grupos siguientes para obtener el cálculo de prevalencia entre las mujeres liberia-nas
en su conjunto.
Muestreo de mujeres mayores: La unidad de muestreo en las plazas de
mercado era un puesto de venta. Las encuestadoras elaboraron un mapa
detallado del número y ubicación de los puntos entre los cuales se seleccionó
al azar el intervalo de muestreo calculado y las mesas específicas. Ya que la
lotería es común en Liberia, el equipo preparó unos coloridos “boletos de la
suerte” para las mesas que habían seleccionado de manera aleatoria.
Después de presentarse a una comerciante del mercado, la entrevistadora
colocaba el boleto sobre la mesa al mismo tiempo que decía “boleto de la
suerte” e invitaba a la mujer a participar en el estudio.
Muestreo de mujeres jóvenes: El equipo elaboró un plan de muestreo para
las escuelas de secundaria a partir de información suministrada por docentes
sobre el número de muchachas de noveno a doceavo grado que asistirían a
clase ese día. Después de calcular el intervalo de muestreo, las muchachas en
cada clase contaban desde “uno” hasta el intervalo de muestreo; por ejemplo,
si el intervalo de muestreo era cuatro, a la muchacha que le tocaba el número
cuatro en el conteo se le invitaba a la encuesta. El muestreo se realizó pública-mente
de manera que todos supieran que no se había seleccionado a las
muchachas porque tuvieran alguna experiencia en particular, previniendo así
cualquier estigma que pudiera atribuirse al hecho de ser seleccionada para
participar en un estudio sobre violencia sexual.
Muestreo de refugiados: La disponibilidad de datos de censo para la distribu-ción
de alimentos facilitó el muestreo en las comunidades y en los campamen-tos
de personas desplazadas. Después de calcular el intervalo de muestreo, se
realizó una selección sistemática que empezó por escoger de forma aleatoria
un hogar utilizando los últimos dos dígitos del número de serie de un billete de
$5 dólares liberianos seleccionado al azar.
(Tomado de Swiss et al., 1998).8

CUADRO 7.5 DOS MÉTODOS PARA SELECCIONAR A QUIEN ENTREVISTAR
permanentes. Esto coloca una carga adi-cional
para los y las encuestadoras debido
a que para evitar una alta tasa de falta de
respuestas, en algunos casos será necesario
regresar en días específicos o por las
noches cuando la mujer esté en casa. La
clave para no introducir sesgos en la mues-tra
es recordar que los criterios de elegibili-dad
deben determinarse de tal manera que
todas las mujeres elegibles dentro del con-glomerado
tienen una misma oportunidad
de ser seleccionadas como fuentes de
información, ya sea en sus hogares, su
lugar de trabajo o en la escuela.
El estudio de la OMS sobre VCM decidió
considerar como fuentes de información
elegibles a las inquilinas permanentes y a
las empleadas domésticas que pasen
menos de dos noches por semana fuera
del hogar. No se incluiría a aquellas
mujeres que trabajaban en el hogar como
empleadas domésticas pero que pasaban
por lo menos dos noches a la semana
fuera del mismo. Estas mujeres podrían
potencialmente resultar seleccionadas para
entrevistarlas en sus propios hogares en
sus días libres.
Para evitar los sesgos en la muestra, es
importante que los y las encuestadoras
seleccionen a la mujer que van a entrevis-tar
utilizando métodos aleatorios y no sim-plemente
la primera mujer que abra la
puerta o la de mayor edad o la que parece
estar más disponible. En el estudio de la
OMS sobre VCM esto se logró sacando los
nombres de las mujeres de una bolsa. En
Nicaragua se utilizó un cuadro de números
aleatorios para seleccionar a las mujeres
que serían entrevistadas. En el cuadro 7.5
se describe cómo utilizar esos métodos. Si
se utiliza una lista de nombres de mujeres
generada a partir de un marco de muestreo
de personas, y es posible establecer si dos
mujeres están viviendo en el mismo hogar,
entonces se puede seleccionar a una mujer
de cada par alternando entre la mujer de
más edad y la más joven.
Lotería
Elabore una lista de todas las mujeres de la casa que sean elegibles para partici-par
en el estudio, según los criterios establecidos. Por ejemplo, ser mayor de 15
años y haber tenido pareja alguna vez. Asegúrese de incluir a todas las mujeres
aunque no se encuentren en la casa en el momento de la visita. Escriba el nom-bre
de cada una de las mujeres en un pedazo de papel diferente y coloque los
papeles en una bolsa de papel. Pida a alguna persona del hogar, quizá la de
mayor edad, que saque un papel de la bolsa. Las ventajas de este método son
la simplicidad de su administración y que para todos los de la casa quede claro
que la selección de la persona se realizó al azar y no por alguna característica
especial. La desventaja de este método es que es difícil controlar si los entrevista-dores
utilizan el sistema correctamente.
Gráfica aleatoria
Una gráfica aleatoria puede ser útil para seleccionar a la mujer que se entrevis-tará
una vez que haya completado la lista de todos los miembros de la casa.
Este método permite controlar con bastante facilidad si el personal de campo uti-liza
correctamente el procedimiento, pero es menos transparente para los miem-bros
del hogar.
Revise el último dígito del número que aparece en el cuestionario, el cual indica
qué fila utilizar. Luego, revise en la lista de los miembros de la casa la cantidad
total de mujeres entre 15 y 49 años que alguna vez han estado casadas o han
tenido pareja, para determinar qué columna utilizar. El número que aparece en
la intersección de la fila y la columna representa la cantidad de mujeres que se
debe entrevistar.
Último dígito en el
cuestionario Cantidad de mujeres elegibles en la casa
1 2 3 4 5 6 7 8
0 1 2 2 4 3 6 5 4
1 1 1 3 1 4 1 6 5
2 1 2 1 2 5 2 7 6
3 1 1 2 3 1 3 1 7
4 1 2 3 4 2 4 2 8
5 1 1 1 1 3 5 3 1
6 1 2 2 2 4 6 4 2
7 1 1 3 3 5 1 5 3
8 1 2 1 4 1 2 6 4
9 1 1 2 1 2 3 7 5
FOTO DE HAFM JANSEN

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