Los tamaños de las muestras en encuestas de las ciencias sociales y su repercusión en la generación del conocimiento

Resumen

Palabras clave: análisis factorial, intervalo de confianza, alpha de Cronbach, modelación mediante ecuaciones estructurales, pruebas de hipótesis, tamaño de muestra, tamaño del efecto

Resumen. El propósito del presente documento es contribuir al cumplimiento de los objetivos de la investigación en las ciencias sociales de estimar, explicar, predecir y controlar niveles de variables de la realidad social y sus interrelaciones, en investigaciones de tipo cuantitativo. Se demostró que el tamaño de la muestra o la cantidad de observaciones que hay que recolectar y analizar es trascendente tanto en la pertinencia del método de inferencia estadístico que se utilice como en el grado de impacto que se logre en sus resultados, sobre todo de cara a cumplir con lineamientos emitidos por la Asociación Americana de Psicología que es la que da la pauta en la mayoría de las publicaciones del área social. Se investigaron métodos y formulaciones para determinar los tamaños de muestra que contribuyan a tener buenos niveles de estimación al momento de establecer los intervalos de confianza, con aperturas razonables y con magnitudes de los efectos que sean de impacto y se pusieron a prueba reglas prácticas sugeridas por varios autores lográndose integrar una guía tanto para variables dicotómicas, continuas, discretas, tipo Likert y para interrelaciones en ellas, ya se trate de análisis factorial, alpha de Cronbach, regresiones o ecuaciones estructurales. Se recomienda que el lector crear escenarios con esta guía y se sensibilice y se convenza de las implicaciones y de trascendencia tanto en la investigación científica como en la toma de decisiones de los tamaños de muestra al tratar de cumplir con los objetivos de la que hemos mencionado.