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Módulo 11
contrario, puede organizar uno o dos grupos más, hasta alcanzar el punto de saturación:
3 el punto en que ya no surgen nuevos datos.
Si su objetivo de investigación es más complejo, por ejemplo, las actitudes de los
hombres y las mujeres con respecto a la planificación familiar, y tiene implicaciones
políticas en una región más extensa, la muestra será mayor. Puede comenzar
con cuatro GD, dos entre hombres y dos entre mujeres, subdivididas de acuerdo
con el estatus socioeconómico de los participantes. Entre los participantes masculinos
puede seleccionar a 5-10 usuarios (o cónyuges de usuarias) para hacerles
entrevistas a fondo sobre la historia de la salud reproductiva de la pareja, y las
razones para usar –o no usar– métodos de planificación familiar. Pueden seguirse
los mismos procedimientos para las mujeres. De ser posible, puede entrevistar
a algunas parejas, primero por separado y luego juntas. Dependiendo de las diferencias
étnicas y urbano-rurales, en las actitudes y las prácticas, pueden realizarse
más GD o entrevistas en profundidad.
Por tanto, en los estudios exploratorios el tamaño de la muestra se estima previamente
con la mayor precisión posible, pero no se determina.
Patton (1990: 183-186) insiste en que la riqueza de los datos y la capacidad analítica
del investigador determinan la validez y la importancia de los datos cualitativos
más que el tamaño de la muestra. Aun así, los procedimientos de muestreo y
el tamaño de la muestra deben explicarse siempre cuidadosamente para evitar
la alusión a una falta de coherencia. El análisis cuidadoso de conjuntos de datos
diferentes pero complementarios puede derivar en generalizaciones plausibles
pero carentes de “prueba” en el sentido matemático.
2. El tamaño de la muestra en los estudios cuantitativos
Para los estudios cuantitativos, pueden hacerse cálculos que determinen el tamaño
deseable de la muestra. Los principios de dichos cálculos se comentan
más adelante.
Es una creencia, muy difundida entre los investigadores, que cuanto mayor sea
la muestra, mejor será el estudio. Esto no es necesariamente verdad. Por lo general
es mucho mejor incrementar la precisión y la riqueza de la recolección de
datos (por ejemplo mejorando la capacitación de los entrevistadores o probando
mejor las herramientas de recolección de datos) que incrementando el tamaño
de la muestra más allá de un cierto punto. Asimismo, es mejor esforzarse más
en obtener una muestra representativa que en tener una muestra muy numerosa.
3 Lincoln y Guba, en Patton (1990: 185).
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