Tesis doctorales de Economía


CAMBIOS DEMOGRÁFICOS EN LA ESTRUCTURA FAMILIAR DEL MUNICIPIO DE SAN MARCOS, GUERRERO, COMO CONSECUENCIA DE LA EMIGRACIÓN INTERNACIONAL Y SUS EFECTOS EN LO SOCIAL Y ECONÓMICO

Darbelio Agatón Lorenzo



Esta página muestra parte del texto pero sin formato.
Puede bajarse la tesis completa en PDF comprimido ZIP (369 páginas, 2.83 Mb) pulsando aquí

 

 

 

II. 1. 1 Diseño del cuestionario

Para medir las variables demográfica, social y económica, se diseñó un cuestionario, cuidando que su estructuración fuera de manera ordenada, con preguntas semiabiertas y cerradas, y que además, tuvieran una secuencia equilibrada entre ellas.

Sobre el procedimiento estadístico para recopilar la información cuantitativa, existe una fundamentación en su aplicación: el cuestionario, es considerado el instrumento más utilizado en las investigaciones de tipo cuantitativo, en virtud de que implica un número determinado de preguntas respecto a una o más variables a medir.

Variables que permiten conocer los aspectos sociodemográficos de los familiares del migrante, tales como: quién de los integrantes de la familia emigró, (esposo, esposa e hijos), sexo, edad, cuál es su estado civil, qué nivel de educación tiene, cuál fue o es el lugar de destino, el número de veces que ha emigrado, las causas de esa emigración, su situación migratoria en el país destino.

En los aspectos económicos, se diseñaron preguntas como, a qué actividad productiva se dedicaba antes de irse, cuál es el período y monto de envío de sus remesas y en qué las invierten. (Anexo 1)

II. 1. 2 Diseño muestral y tamaño de muestra

Para determinar el tamaño de muestra requerida para la investigación, se empleó una metodología de tipo aleatorio.

Para calcular un tamaño de muestra finito que no nos provoque una muestra demasiado grande e infinita, como puede suceder con el uso únicamente del método bola de nieve, en consecuencia, se aplicó primeramente el “Muestreo Aleatorio Estratificado”, el cual retomando a Sharon L. Lohr (2000) dice que si la variable que nos interesa asume distintos valores en diferentes subpoblaciones, podríamos tomar una muestra estratificada, formando capas, en H subpoblacones, llamados estratos.

Se deja claro que estos estratos “no se deben traslapar, de tal forma que cada unidad de selección pertenece exactamente a un estrato, de manera independiente”. (Agatón, 2004: 64)

En seguida, se identificó a la población objeto de estudio, dividiéndola en una subpoblación urbana y una subpoblación rural, las cuales conforman los estratos.

En este caso fueron, la Colonia 5ª Sección, como zona urbana y la comunidad de Estero Verde, como zona rural. Posteriormente, se procedió primero a conocer el tamaño total de su población, que consiste en el número de hogares de cada una de ellas.

Para el estrato uno que lo conforman las viviendas de la Colonia 5ª Sección, con un total de 426 viviendas. (AGEB 9, SCINCE, INEGI, 2000).

Y para el estrato dos, la comunidad de Estero Verde, se encuentran cuantificados 179 hogares. (II Conteo INEGI, 2005)

Por lo que, una vez delimitada la población, que consiste en el número total de hogares en ambas subpoblaciones, que representa una población total de 605 hogares familiares. Bajo esta estructura poblacional se procedió a calcular el tamaño de la muestra, a través de la siguiente expresión:

Para el cálculo del tamaño de muestra estratificada, para un nivel de confianza del 95% y un error de muestreo del 5%, se sustituyen los siguientes datos;

N = 605

Para estimar P y Q, como probabilidades de éxito y fracaso, se tomó con anterioridad una muestra piloto en ambas subpoblaciones. En este caso, éxito se refiere a que el hogar tenga migrante y fracaso que no lo tenga. Por lo tanto, se considera que el porcentaje de hogares con migrantes internacionales es del 70% aproximadamente, según la prueba piloto.

En consecuencia, el tamaño de la muestra producto de la sustitución de los valores en la formula respectiva, fue de 166 hogares a muestrear; en ambas subpoblaciones. De este tamaño de muestra calculado, para la primera zona urbana Colonia 5ª Sección, le corresponden 116 hogares y para la segunda zona rural Estero Verde le corresponde 48 hogares. (Para conocer el desarrollo del cálculo ver anexo 2)

Como existe una combinación de la metodología aleatoria y la no aleatoria (Snowball Sampling), se precisa que del tamaño de la muestra, resultado del método estratificado, siguiendo el criterio de selección del método bola de nieve, para el primer estrato se incrementaron 20 cuestionarios más, quedando un total de 136, que representa el 32% del tamaño de la subpoblación de la col. 5ª Sección.

Para la localidad de Estero Verde, se incrementaron 17 quedando en 65 cuestionarios a aplicar, los cuales representan el 36.3% de los hogares de esa subpoblación, con ello se logra, recabar mayor información de los elementos muestreados, en virtud, de que se está incrementando el tamaño de muestra resultado de un cálculo probabilístico (método estratificado) en combinación con el de bola de nieve, que permite la libertad a criterio del investigador para decidir hasta que tamaño de muestra deberá fijarlo finalmente y con ello estar en condiciones de generalizar los resultados hacia toda la población estudiada.

Así pues, con este incremento de los elementos de muestreo, que equivale a 30 cuestionarios más, resulta un tamaño de muestra final de 201 cuestionarios, que representa alrededor del 30% de los hogares de la población total a estudiar, mismo porcentaje que ha quedado dividido en términos del tamaño del estrato en ambas subpoblaciones.

Bajo este esquema, la muestra obtenida se acerca a la representatividad de la población a estudiar, suficiente para describir, incidir y reseñar la problemática que en el marco de la migración internacional viven las familias de esas dos subpoblaciones del municipio de San Marcos, Guerrero.

El método, Snowball Sampling o muestreo no probabilístico bola de nieve, o “referencia en cadena” (Tapia - Conyer, 2003: 14), como lo refieren algunos autores, es una de las técnicas estadística de muestreo no aleatorios que existen, utilizado normalmente en los estudios de tipo social; estudios sobre la drogadicción, los enfermos de sida en un lugar especifico, o raro, como lo llaman también otros investigadores, en donde el objetivo es encontrar individuos con determinadas características específicas bien preestablecidas.

El descubrimiento de esta técnica de muestreo de acuerdo Azorin (1962), se le atribuye a Leo A. Goodman en el año de 1961, en una de sus investigaciones que realizó en el Centro de Investigación Estadística de la Universidad de Chicago, investigación que se publicó en la revista The Annals of Mathematical Statistics, volumen 2, quien utiliza esta metodología por primera vez, dando origen a su uso posterior con poblaciones especiales.

Una de las definiciones de este método es la que sostiene Vogt W. (1999), lo refiere como “una técnica para encontrar los sujetos investigados. Un sujeto da al investigador el nombre de otro sujeto, quien consecuentemente provee el nombre de un tercero, y así se va”.

Otra definición similar, sobre esta técnica de muestreo, que pretende en un primer momento, identificar a los individuos con características particularizadas, los cuales son la plataforma de lanzamiento para encontrar a los otros que interesan al investigador, es la de Nigel Gilbert, quien la define de manera muy sencilla, y establece que “en su formulación más simple del muestreo de bola de nieve, consiste en identificar participantes, los cuales luego son usados para que los investigadores se dirijan a otros participantes”. (Nigel, 2001: 1)

El objetivo primario, al inicio del levantamiento de la información, aplicando esta técnica, es encontrar a los individuos a quienes se les aplicará la encuesta y que estos respondan a las expectativas del investigador, tal y como lo señala Patton (1990), que los resultados del método de bola de nieve, permiten identificar los recursos a investigar en una comunidad y seleccionar aquellas personas mejor adecuadas para las necesidades del proyecto o proceso.

Este tipo de muestreo es utilizado por las ventajas que tiene en sus costos, ya que resulta ser barato en términos económicos, además del ahorro del tiempo en la investigación, sobre en estudios exploratorios. “aún siendo concientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. En general se seleccionan a los sujetos, siguiendo determinados criterios, procurando que la muestra sea representativa” (http://en.wikipedia.org/wiki/Snowball_samplin).

Es decir, la premisa en este tipo de muestreo es que los informantes se conocen entre sí y eso ayuda a la localización de los demás informantes claves en los lugares en donde se realiza la investigación.

Por lo que, el objetivo del muestreo de bola de nieve Patton (1990) es hacer uso del conocimiento de la comunidad quienes tengan habilidades o información en ciertas áreas sobre todo en la problemática que se va a investigar.

El muestreo de bola de nieve puede ser aplicado para dos propósitos fundamentales de acuerdo con Faugier y Sargeand (1997):

En primer lugar, como un método informal para alcanzar la población objeto de estudio, primordialmente que este estudio sea, explorativo, cualitativo y descriptivo.

Entonces el muestreo de bola de nieve es usado más frecuentemente para conducir una investigación cualitativa, primordialmente a través de entrevistas.

En segundo lugar, es aplicado como un método más formal para hacer inferencias acerca de una población de individuos quienes han sido difícilmente de enumerar a través del uso de métodos como las encuestas de hogares.

En cualquiera de los dos aspectos, definiendo bien las características de los individuos a encuestar, es correcto el uso de la metodología Snowball Sampling o muestreo no probabilístico bola de nieve.

Ahora bien, el uso de esta técnica, nos ayuda a complementar otras metodologías en la investigación, punto de vista que comparten Faugier, Sargeand (1997) y Van (1990), quienes sostienen que este método debe producir resultados profundos y relativamente rápidos, desde aquellos que se consideren “menos estigmatizados hasta aquellos que requieran los más altos requerimientos”. (Van, 1990: 4)

Debido a que, como cualquier método científico, éste por igual cuenta con sus fortalezas y sus debilidades, Patton (1990), señala varias de esas fortalezas: ayuda a identificar a las personas interesantes, incrementa el número de participantes en el proceso y se constituye en recursos de redes ya existentes. Y una de sus debilidades sería, que no se puede medir exactamente la precisión de las estimaciones hechas con la muestra, en virtud de que se desconoce la probabilidad de que los encuestados sean seleccionados; por lo que las generalizaciones se mantienen bajo reserva.

Por último, se considera necesario (si así se desea), que para la determinación del tamaño de muestra en esta metodología Snowball Sampling, se realice a través de un procedimiento de diseño de muestreo estadístico aleatorio de los que ya existen, que garantice la suficiente cantidad de información en la investigación, a efecto de poder hacer generalizaciones hacia toda la población de donde se obtiene la muestra, con las características mencionadas en párrafos anteriores.

La complementariedad de ambas metodologías, da como resultado un método que no es completamente aleatorio, debido a la determinación del tamaño de muestra a través de un diseño muestral completamente aleatorio como lo es el muestreo aleatorio estratificado.

De tal forma que la metodología utilizada en la investigación, se considera una metodología pseudoaleatoria, ya que existe aleatoriedad en la determinación del tamaño de muestra, pero no en la selección de los individuos muestreados en las subpoblaciones, que siguen conservando las características descritas anteriormente en el método bola de nieve.


Grupo EUMEDNET de la Universidad de Málaga Mensajes cristianos

Venta, Reparación y Liberación de Teléfonos Móviles
Enciclopedia Virtual
Biblioteca Virtual
Servicios