II. 1. 1 Dise�o del cuestionario

Para medir las variables demogr�fica, social y econ�mica, se dise�� un cuestionario, cuidando que su estructuraci�n fuera de manera ordenada, con preguntas semiabiertas y cerradas, y que adem�s, tuvieran una secuencia equilibrada entre ellas.

Sobre el procedimiento estad�stico para recopilar la informaci�n cuantitativa, existe una fundamentaci�n en su aplicaci�n: el cuestionario, es considerado el instrumento m�s utilizado en las investigaciones de tipo cuantitativo, en virtud de que implica un n�mero determinado de preguntas respecto a una o m�s variables a medir.

Variables que permiten conocer los aspectos sociodemogr�ficos de los familiares del migrante, tales como: qui�n de los integrantes de la familia emigr�, (esposo, esposa e hijos), sexo, edad, cu�l es su estado civil, qu� nivel de educaci�n tiene, cu�l fue o es el lugar de destino, el n�mero de veces que ha emigrado, las causas de esa emigraci�n, su situaci�n migratoria en el pa�s destino.

En los aspectos econ�micos, se dise�aron preguntas como, a qu� actividad productiva se dedicaba antes de irse, cu�l es el per�odo y monto de env�o de sus remesas y en qu� las invierten. (Anexo 1)

II. 1. 2 Dise�o muestral y tama�o de muestra

Para determinar el tama�o de muestra requerida para la investigaci�n, se emple� una metodolog�a de tipo aleatorio.

Para calcular un tama�o de muestra finito que no nos provoque una muestra demasiado grande e infinita, como puede suceder con el uso �nicamente del m�todo bola de nieve, en consecuencia, se aplic� 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, podr�amos 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 selecci�n pertenece exactamente a un estrato, de manera independiente�. (Agat�n, 2004: 64)

En seguida, se identific� a la poblaci�n objeto de estudio, dividi�ndola en una subpoblaci�n urbana y una subpoblaci�n rural, las cuales conforman los estratos.

En este caso fueron, la Colonia 5� Secci�n, como zona urbana y la comunidad de Estero Verde, como zona rural. Posteriormente, se procedi� primero a conocer el tama�o total de su poblaci�n, que consiste en el n�mero de hogares de cada una de ellas.

Para el estrato uno que lo conforman las viviendas de la Colonia 5� Secci�n, 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 poblaci�n, que consiste en el n�mero total de hogares en ambas subpoblaciones, que representa una poblaci�n total de 605 hogares familiares. Bajo esta estructura poblacional se procedi� a calcular el tama�o de la muestra, a trav�s de la siguiente expresi�n:

Para el c�lculo del tama�o 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 �xito y fracaso, se tom� con anterioridad una muestra piloto en ambas subpoblaciones. En este caso, �xito 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, seg�n la prueba piloto.

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

Como existe una combinaci�n de la metodolog�a aleatoria y la no aleatoria (Snowball Sampling), se precisa que del tama�o de la muestra, resultado del m�todo estratificado, siguiendo el criterio de selecci�n del m�todo bola de nieve, para el primer estrato se incrementaron 20 cuestionarios m�s, quedando un total de 136, que representa el 32% del tama�o de la subpoblaci�n de la col. 5� Secci�n.

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 subpoblaci�n, con ello se logra, recabar mayor informaci�n de los elementos muestreados, en virtud, de que se est� incrementando el tama�o de muestra resultado de un c�lculo probabil�stico (m�todo estratificado) en combinaci�n con el de bola de nieve, que permite la libertad a criterio del investigador para decidir hasta que tama�o de muestra deber� fijarlo finalmente y con ello estar en condiciones de generalizar los resultados hacia toda la poblaci�n estudiada.

As� pues, con este incremento de los elementos de muestreo, que equivale a 30 cuestionarios m�s, resulta un tama�o de muestra final de 201 cuestionarios, que representa alrededor del 30% de los hogares de la poblaci�n total a estudiar, mismo porcentaje que ha quedado dividido en t�rminos del tama�o del estrato en ambas subpoblaciones.

Bajo este esquema, la muestra obtenida se acerca a la representatividad de la poblaci�n a estudiar, suficiente para describir, incidir y rese�ar la problem�tica que en el marco de la migraci�n internacional viven las familias de esas dos subpoblaciones del municipio de San Marcos, Guerrero.

El m�todo, Snowball Sampling o muestreo no probabil�stico bola de nieve, o �referencia en cadena� (Tapia - Conyer, 2003: 14), como lo refieren algunos autores, es una de las t�cnicas estad�stica de muestreo no aleatorios que existen, utilizado normalmente en los estudios de tipo social; estudios sobre la drogadicci�n, los enfermos de sida en un lugar especifico, o raro, como lo llaman tambi�n otros investigadores, en donde el objetivo es encontrar individuos con determinadas caracter�sticas espec�ficas bien preestablecidas.

El descubrimiento de esta t�cnica de muestreo de acuerdo Azorin (1962), se le atribuye a Leo A. Goodman en el a�o de 1961, en una de sus investigaciones que realiz� en el Centro de Investigaci�n Estad�stica de la Universidad de Chicago, investigaci�n que se public� en la revista The Annals of Mathematical Statistics, volumen 2, quien utiliza esta metodolog�a por primera vez, dando origen a su uso posterior con poblaciones especiales.

Una de las definiciones de este m�todo es la que sostiene Vogt W. (1999), lo refiere como �una t�cnica para encontrar los sujetos investigados. Un sujeto da al investigador el nombre de otro sujeto, quien consecuentemente provee el nombre de un tercero, y as� se va�.

Otra definici�n similar, sobre esta t�cnica de muestreo, que pretende en un primer momento, identificar a los individuos con caracter�sticas 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 formulaci�n m�s 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 informaci�n, aplicando esta t�cnica, es encontrar a los individuos a quienes se les aplicar� la encuesta y que estos respondan a las expectativas del investigador, tal y como lo se�ala Patton (1990), que los resultados del m�todo 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 t�rminos econ�micos, adem�s del ahorro del tiempo en la investigaci�n, sobre en estudios exploratorios. �a�n siendo concientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no tiene certeza de que la muestra extra�da sea representativa, ya que no todos los sujetos de la poblaci�n 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 s� y eso ayuda a la localizaci�n de los dem�s informantes claves en los lugares en donde se realiza la investigaci�n.

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 informaci�n en ciertas �reas sobre todo en la problem�tica que se va a investigar.

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

En primer lugar, como un m�todo informal para alcanzar la poblaci�n objeto de estudio, primordialmente que este estudio sea, explorativo, cualitativo y descriptivo.

Entonces el muestreo de bola de nieve es usado m�s frecuentemente para conducir una investigaci�n cualitativa, primordialmente a trav�s de entrevistas.

En segundo lugar, es aplicado como un m�todo m�s formal para hacer inferencias acerca de una poblaci�n de individuos quienes han sido dif�cilmente de enumerar a trav�s del uso de m�todos como las encuestas de hogares.

En cualquiera de los dos aspectos, definiendo bien las caracter�sticas de los individuos a encuestar, es correcto el uso de la metodolog�a Snowball Sampling o muestreo no probabil�stico bola de nieve.

Ahora bien, el uso de esta t�cnica, nos ayuda a complementar otras metodolog�as en la investigaci�n, punto de vista que comparten Faugier, Sargeand (1997) y Van (1990), quienes sostienen que este m�todo debe producir resultados profundos y relativamente r�pidos, desde aquellos que se consideren �menos estigmatizados hasta aquellos que requieran los m�s altos requerimientos�. (Van, 1990: 4)

Debido a que, como cualquier m�todo cient�fico, �ste por igual cuenta con sus fortalezas y sus debilidades, Patton (1990), se�ala varias de esas fortalezas: ayuda a identificar a las personas interesantes, incrementa el n�mero de participantes en el proceso y se constituye en recursos de redes ya existentes. Y una de sus debilidades ser�a, que no se puede medir exactamente la precisi�n 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 �ltimo, se considera necesario (si as� se desea), que para la determinaci�n del tama�o de muestra en esta metodolog�a Snowball Sampling, se realice a trav�s de un procedimiento de dise�o de muestreo estad�stico aleatorio de los que ya existen, que garantice la suficiente cantidad de informaci�n en la investigaci�n, a efecto de poder hacer generalizaciones hacia toda la poblaci�n de donde se obtiene la muestra, con las caracter�sticas mencionadas en p�rrafos anteriores.

La complementariedad de ambas metodolog�as, da como resultado un m�todo que no es completamente aleatorio, debido a la determinaci�n del tama�o de muestra a trav�s de un dise�o muestral completamente aleatorio como lo es el muestreo aleatorio estratificado.

De tal forma que la metodolog�a utilizada en la investigaci�n, se considera una metodolog�a pseudoaleatoria, ya que existe aleatoriedad en la determinaci�n del tama�o de muestra, pero no en la selecci�n de los individuos muestreados en las subpoblaciones, que siguen conservando las caracter�sticas descritas anteriormente en el m�todo bola de nieve.