investigacion cuantitativa

1. UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SANTA
FACULTAD DE INGENIERIA
ESCUELA ACADÉMICA PROFESIONAL DE INGENIERÍA
CIVIL
“INVESTIGACIÓN
CUANTITATIVA”
ALUMNO: Heber Daniel Valderrama Acosta.
PROFESOR: Jose E.Cerna Montoya.
MAYO DE 2014
Nuevo Chimbote – Peru.

2. “INVESTIGACIÓN
CUANTITATIVA”

3. DEDICATORIA
A mis padres y hermano por haberme apoyado en todo momento, por sus sabios
consejos, sus valores, por la motivación constante que me ha permitido ser una persona
de bien, pero más que nada por su amor y confianza. También a aquellas personas
especiales que por su amistad, apoyo, ánimo y compañía en las diferentes etapas de mi
vida. Algunas están aquí conmigo y otras en mis recuerdos y en el corazón. Sin importar
en donde este o si alguna vez llegan a leer estas dedicatorias quiero darles las gracias
por formar parte de mi vida, por todo lo que me han brindado y por todo su cariño.

4. AGRADECIMIENTOS.
Expreso mi especial gratitud a mi familia por el apoyo continuo, con ese silencio de
comprensión y preocupación por mi bienestar y los trabajos académicos que desarrollo
con la misma intensidad expreso mi agradecimiento a mi profesor.
M g. José Cerna Montoya por darme la oportunidad de investigar el tema que hay
presente.

5. PRESENTACIÓN
El presente trabajo monográfico: “Investigación cuantitativa” nos muestra las definiciones
de los métodos de investigación y algunos instrumentos partiendo de lo general a lo
particular para poder abarcar todo los temas consistentes en el presente trabajo.
Evidencia el significado de lo que implica una investigación bibliográfica, por ello, pongo a
vuestros disposición, criterio y sapiencia a fin de que sea evaluado y aprobado.

6. INDICE:
1. Caratula
2. Contra caratula
3. Dedicatoria
4. Agradecimiento
5. Presentación
6. Índice
CAPITULO I
INVESTIGACION CUANTITATIVA
1.1. Investigación cuantitativa
1.2. Enfoque cuantitativo
1.3. Tipo de investigación.
1.3.1. Investigaciones experimentales
1.3.2. Investigaciones cuasi-experimentales
1.3.3. Investigaciones no experimentales

7. CAPITULO II
LA HIPOTESIS
2.1 Concepto
2.2 Condiciones de la hipótesis
2.5 Tipos de hipótesis
CAPITULO III
POBLACION Y MUESTRA.
3.1. Concepto
3.2. Tipos de muestras
3.2.1. Muestras probabilísticas
3.2.2. Muestra estratificada proporcional.
3.2.3. ¿Cómo seleccionar la muestra?
3.2.4. ¿Cómo se delimita una población?
CAPITULO IV
4.1. Referencias bibliográficas

8. CAPITULO 1

9. 1.1. Investigación cuantitativa
A lo largo de la Historia de la ciencia han surgido diversos corrientes de
pensamiento tales como el empirismo, el materialismo dialectico, el Positivismo,
las cuales han originado diferentes rutas.
Las ciencias naturales fueron las primeras en formalizar sus procedimineto de
trabajo. Un ejemplo de ella es la astronomia, que buscaba tener datos precisos y
cuantificarlos para orientar a auellas personas que hacian la labor de navegantes
guiandose de la posicion de las estrellas.
Las ciencias exactas son, por defincicion, cuantitativas. Ellas formaron el modelo
de cómo hacer ciencia contriolando y ciantificando todo los fenomenos que la
ciecnai investigaba.
Tales como la fisica, la quimica, la astronomia, son ejemplo de este tipo de
practica.
La investigacion cientifica parte de una premisa, los datos cuantitativos permiten
hacer una tabla y graficas que ilustran adecuadamente un dibujo.
1.2. Enfoque cuantitativo
Utiliza la recolección y el analisis de datos para constestar preguntas de
investigación y probar hipótesis establecidas previamentes, y confia en la medición
numérica, el conteo y frecuentemente en el uso de la estadistica para establecer
con exactitud patrones de comportamiento en una poblacion.

10. El enfoque es secuencial y probatorio. Cada etapa precede a la siguiente y no
podemos eludir pasos, el orden es riguroso, aunque, desde luego, podemos
redefinir alguna fase. Parte de una idea, que va acotándose y, una vez delimitada,
se derivan objetivos y preguntas de investigación, se revisa la literatura y se
construye un marco o una perspectiva teórica. De las preguntas se establecen
hipótesis y determinan variables; se desarrolla un plan para probarlas lo cual se
llaman diseño; se miden las variables en un determinado contexto; se analizan las
mediciones obtenidas, con frecuencia obteniendo metodos estadisticos , y se
establece una serie de conclusiones respecto de las hipótesis.
1. El enfoque cuantitativo tiene las siguientes características:
2. La investigacion cuantitativa debe de ser los mas posible “objetiva”,
evitando que afecten las tendencias del investigador u otras personas.
3. Los estudios cuantitativos siguen un patron predecible y estructurado.
4. En una investigacion cuantitativa se busca generalizar los resultados
obtenidos de una pequeña muestra.
5. La meta principal de los estudios cuantitativos es la construccion y la
demostracion de las teorias.
6. El enfoque cuantitativo utiliza la lógica o razonamiento deductivo.
7. El investigador o investigadora plantea un problema de estudio delimitado y
concreto. Sus preguntas de investigación versan sobre cuestiones
específicas.
8. Una vez planteado el problema de estudio, el investigador o investigadora
considera lo que se ha investigado anteriormente y construye un marco

11. teórico, del cual deriva una o varias hipótesis y las somete a prueba
mediante el empleo de los diseños de investigación apropiados. Si los
resultados corroboran las hipótesis o son similares con éstas, se aporta
evidencia en su favor. Si se refutan, se descartan en busca de mejores
explicaciones y nuevas hipótesis. Al apoyar las hipótesis se genera
confianza en la teoría que las sustenta. Si no es así, se descartan las
hipótesis y, eventualmente, la teoría.
9. Así, las hipótesis se generan antes de recolectar y analizar los datos.
10.La recolección de los datos se fundamenta en la medic. Esta recolección se
lleva a cabo al utilizar procedimientos estandarizados y aceptados por una
comunidad científica. Para que una investigación sea creíble y aceptada por
otros investigadores, debe demostrarse que se siguieron tales
procedimientos. Como en este enfoque se pretende medir, los fenómenos
estudiados deben poder observarse o referirse en el “mundo real”.
11.Debido a que los datos son producto de mediciones se representan
mediante números mejor dicho cantidades y se deben analizar a través de
métodos estadísticos.
12.En el proceso se busca el máximo control para lograr que otras
explicaciones posibles distintas o “rivales” a la propuesta del estudio, sean
desechadas y se excluya la incertidumbre y minimice el error. Es por esto
que se confía en la experimentación o las pruebas de causa-efecto.
13.Los análisis cuantitativos se interpretan a la luz de las predicciones iniciales
y de estudios previos. La interpretación constituye una explicación de cómo
los resultados encajan en el conocimiento existente.

12. 14.La investigación cuantitativa debe ser lo más “objetiva” posible. Los
fenómenos que se observan o miden no deben ser afectados por el
investigador. Éste debe evitar en lo posible que sus temo res, creencias,
deseos y tendencias influyan en los resultados del estudio o interfieran en
los proce¬sos y que tampoco sean alterados por las tendencias de otros.
15.Los estudios cuantitativos siguen un patrón predecible y estructurado (el
proceso) y se debe tener presente que las decisiones críticas se efectúan
antes de recolectar los datos.
16.En una investigación cuantitativa se pretende generalizar los resultados
encontrados en un grupo o segmento a una colectividad mayor. También se
busca que los estudios efectuados puedan replicarse.
17.Al final, con los estudios cuantitativos se intenta explicar y predecir los
fenómenos investigados, buscando regularidades y relaciones causales
entre elementos. Esto significa que la meta principal es la construcción y
demostración de teorías.
18.Para este enfoque, si se sigue rigurosamente el proceso y, de acuerdo con
ciertas reglas lógicas, los datos generados poseen los estándares de
validez y confiabilidad, y las conclusiones derivadas contribuirán a la
generación de conocimiento.
19.Esta aproximación utiliza la lógica o razonamiento deductivo, que comienza
con la teoría y de ésta se derivan expresiones lógicas denominadas
hipótesis que el investigador busca someter a prueba.
20.La investigación cuantitativa pretende identificar leyes universales y
causales.

13. 21.La búsqueda cuantitativa ocurre en la realidad externa al individuo. Esto
nos conduce a una explicación sobre cómo se concibe la realidad con esta
aproximación a la investigación.
1.3. Tipo de investigación.
Hay numerosos tipos de investigación cuantitativa que resultan de aplicar uno o
más criterios de aplicación. Según el objetivo principal las clasificaciones puede
ser explicativas y descriptivas Según el tiempo durante el cual se realiza el estudio
se distinguen las investigaciones sincrónicas o transversales, que se refieren al
objeto de investigación en un mismo período de tiempo, y las investigaciones
diacrónicas o longitudinales, en las cuales los individuos se analizan durante un
cierto tiempo, de manera más o menos continua. A este tipo pertenecen los
estudios de cohortes constituidas por personas que tienen uno o más rasgos
comunes por ejemplo, estudiantes egresados de un cierto nivel educativo en un
mismo año, los estudios de paneles, etc. .
Otra clasificación importante de las investigaciones cuantitativas se basa en la
posibilidad que tiene el investigador de controlar la variable independiente y otras
situaciones del estudio como conformar por su cuenta el grupo o los grupos que
serán objetos de su estudio. De acuerdo con este criterio se distinguen los
siguientes tipos generales de investigaciones:
a) experimentales
b) cuasi-experimentales

14. c) no experimentales.
1.3.1. Investigaciones experimentales
En las investigaciones experimentales el investigador tiene el control de la variable
independiente o variable estímulo, la cual puede hacer variar en la forma que sea
más apropiada a sus objetivos. De igual manera, puede controlar la conformación
de los grupos que necesita para su estudio.
En términos generales, las investigaciones experimentales permiten determinar:
a) El efecto de una variable independiente sobre una variable dependiente
b) Los efectos diferenciales de dos o más modalidades de una variable
independiente sobre otra dependiente.
c) El efecto conjunto de dos o más variables independientes sobre otra
Ahora vamos a presentar los tipos específicos más usados de la investigación
experimental, propiamente tal.
a) Diseño con un grupo experimental, un grupo de control y mediciones antes y
después en ambos grupos.
Este diseño constituye la forma clásica de la investigación experimental. En él, los
sujetos del estudio son asignados aleatoriamente al azar al grupo experimental y
al grupo de control. Luego se siguen los pasos siguientes:

15. 1. En ambos grupos se hace una medición antes (pre-test) de la variable
dependiente, es decir, del fenómeno o característica en el cual se desea
determinar el efecto de la variable independiente (llamada, también, como ya
dijimos, variable estímulo, experimental o tratamiento).
2. Luego, se aplica la variable independiente sólo en el grupo experimental 3. Se
hacen mediciones después (pos-test) en ambos grupos.
4. Finalmente, se hacen comparaciones, en ambos grupos entre las mediciones
antes y las respectivas mediciones después.
La aplicación de la variable independiente puede ser de corta o de mediana
duración.
En este caso, debe cuidarse especialmente la influencia posible de factores
externos al experimento que pudieran afectar a las personas involucradas en él.
Dicho lo mismo en términos metodológicos: que pudieran afectar la validez interna
del experimento con lo cual sería difícil afirmar que los cambios producidos en el
grupo experimental se deben a la variable experimental, de manera directa.
1.3.2. Investigaciones cuasi-experimentales
En todos los diseños experimentales, propiamente tales, la asignación a los
grupos experimentales y de control se realiza en forma aleatoria, con la finalidad
principal de lograr una igualación, lo más cercana posible, de las características de
los sujetos que conforman esos grupos. Esto, en definitiva, para descartar

16. variables distintas a la variable independiente cuyo efecto particular se desea
establecer en la variable dependiente.
Con toda la importancia que tiene la aleatorización de los grupos, en muchas
circunstancias no es posible cumplir con el propósito de control señalado
anteriormente. Sin embargo, como lo han señalado Campbell y Stanley, en
ausencia de esa posibilidad, aún es posible realizar experimentos que pueden
tener validez interna y externa, si bien no eliminan todos los factores que las
debilitan. De manera general, los diseños en los cuales no se ha podido utilizar el
azar en la formación de los grupos reciben el nombre de diseños cuasi-
experimentales, de los cuales presentamos los de mayor utilización.
a) Diseño con un grupo de control no equivalente.
Es un diseño que se utiliza, no exclusivamente, con grupos naturales, como el
constituido por los alumnos de un cierto grado o de una cierta escuela, personas
que han sido sometidas a una intervención social de la cual se podría tomar una
muestra. Tales grupos forman el grupo experimental; el grupo de control se forma
con sujetos, no elegidos al azar, que tengan características muy semejantes a los
sujetos del grupo experimental.
La principal debilidad del diseño es la no aleatorización de los grupos, en la
medida que el grupo de control sea diferente del grupo experimental, más allá de
la diferencias debidas al azar. En esa medida, no podrán controlarse los factores
extraños cuyos efectos podrían confundirse con el efecto de la variable
independiente, que es el foco de la investigación.

17. Esta situación, sin embargo, puede resolverse, en buena proporción, con el uso
dela covariable adecuada.
b) Diseño de series cronológicas.
Es un diseño cuasiexperimental que no requiere de grupo de control. Consiste en
una serie de mediciones periódicas que se hacen en las personas en estudio,
antes y después que se ha introducido la variable experimental.
El principal problema de este diseño es el factor denominado historia, constituido
por la influencia que pudieron tener factores externos al experimento, ocurridos
durante su desarrollo. Otro problema tiene que ver con la elección de las técnicas
de análisis que permitan establecer el efecto de la variable independiente en los
sujetos del estudio. La mejor fórmula es el análisis de la varianza, que compara el
promedio de los valores antes de la introducción de la variable independiente con
el promedio de los valores después.
1.3.3. Investigaciones no experimentales
Las investigaciones no experimentales son aquellas en las cuales el investigador
no tiene el control sobre la variable independiente, que es una de las
características de las investigaciones experimentales y cuasiexperimentales, como
tampoco conforma a los grupos del estudio. En estas investigaciones, la variable
independiente ya ha ocurrido cuando el investigador hace el estudio. O sea, ha
ocurrido un cierto fenómeno, que es tomado como variable independiente para un
estudio en el cual el investigador desea describir esa variable como también los
efectos que provoca sobre otro fenómeno, que es la variable dependiente (por

18. ejemplo, conductas delictivas). Por esta característica distintiva en lo que se
refiere a la ocurrencia de la variable independiente, las investigaciones en las que
se da esta circunstancia reciben el nombre de investigaciones ex post facto
(después del hecho).
A este tipo de investigaciones pertenecen, entre las principales, la encuesta social,
el estudio de casos, el estudio de cohortes, la observación estructurada, la
investigación acción participativa y la investigación evaluativa.

19. CAPITULO II

20. 2. Hipótesis
2.1. Concepto
Las hipótesis indican lo que tratamos de probar y se definen como explicaciones
tentativas del fenómeno investigado. Se derivan de la teoría existente y deben
formularse a manera de proposiciones.
De hecho, son respuestas provisionales a las preguntas de investigación. Cabe
señalar que en nuestra vida cotidiana constantemente elaboramos hipótesis
acerca de muchas cosas y luego indagamos su veracidad. Por ejemplo,
establecemos una pregunta de investigación: “¿Le gustaré a Paola?” y una
hipótesis: “Le resulto atractivo a Paola”. Esta hipótesis es una explicación tentativa
y está formulada como proposición. Después investigamos si se acepta o se
rechaza la hipótesis, al cortejar a Paola y observar el resultado obtenido. Las
hipótesis son el centro, la médula o el eje del método deductivo cuantitativo.
Una vez que se precisó el planteamiento del problema, se definió el alcance inicial
de la investigación y se formularon las hipótesis o no se establecieron debido a la
naturaleza del estudio, el investigador debe visualizar la manera práctica y
concreta de responder a las preguntas de investigación, además de cubrir los
objetivos fijados. Esto implica seleccionar o desarrollar uno o más diseños de
investigación y aplicarlos al contexto particular de su estudio. El término diseño se
refiere al plan o estrategia concebida para obtener la información que se desea.

21. En el enfoque cuantitativo, el investigador utiliza sus diseños para analizar la
certeza de las hipótesis formuladas en un contexto en particular o para aportar
evidencia respecto de los lineamientos de la investigación.
2.2. Condiciones de la hipótesis
La hipótesis debe referirse a una situación “real”. Las hipótesis sólo pueden
someterse a prueba en un universo y un contexto bien definidos. Por ejemplo, una
hipótesis relativa a alguna variable del comportamiento gerencial deberá
someterse a prueba en una situación real. En ocasiones, en la misma hipótesis se
hace explícita esa realidad como por ejemplo los niños que viven en la sierra del
peru actúan muy diferente con los niños de la costa. Otras veces la realidad se
define por medio de explicaciones que acompañan a la hipótesis. Así, la hipótesis:
“cuanto mayor sea la retroalimentación sobre el desempeño en el trabajo que
proporcione un gerente a sus supervisores, más elevada será la motivación
intrínseca de éstos hacia sus tareas laborales”,
Las variables o términos de la hipótesis deben ser comprensibles, precisos y lo
más concretos posible. La hipótesis no tiene que ser confusa o sino no tendría
sentido el proyecto por dada razón los términos coloquiales y generales que deben
sustituirse por otros más específicos y concretos.
La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil
(lógica). Es indispensable que quede clara la forma en que se relacionan las
variables y que esta relación no puede ser ilógica. La hipótesis: “la disminución del

22. consumo del pan en el Perú se relaciona con el consumo de fideos”, sería
inverosímil. No es posible considerarla.
4. Los términos o variables de la hipótesis deben ser observables y medibles, así
como la relación planteada entre ellos, o sea, tener referentes en la realidad. Las
hipótesis científicas, al igual que los objetivos y las preguntas de investigación, no
incluyen aspectos morales ni cuestiones que no podamos medir. Hipótesis como:
“los hombres más felices van al cielo” o “la libertad de espíritu está relacionada
con la voluntad angelical”, implican conceptos o relaciones que no poseen
referentes empíricos; por tanto, no son útiles como hipótesis para investigar
científicamente ni se pueden someter a prueba en la realidad.
2.3. Tipos de hipótesis
Las hipótesis de investigación pueden ser:
a) descriptivas
Estas hipótesis se utilizan a veces en estudios descriptivos, para intentar predecir
un dato o valor en una o más variables que se van a medir u observar. Pero cabe
comentar que no en todas las investigaciones descriptivas se formulan hipótesis
de esta clase o que sean afirmaciones más generales (“la ansiedad en los jóvenes
alcohólicos será elevada”; “durante este año, los presupuestos de publicidad se
incrementarán entre 50 y 70%”; “la motivación extrínseca de los obreros de las
plantas de las zonas industriales de Valencia, Venezuela, disminuirá”; “el número
de tratamientos psicoterapéuticos aumentará en las urbes sudamericanas con
más de tres millones de habitantes”).

23. No es sencillo realizar estimaciones con relativa precisión con respecto a ciertos
fenómenos.
b) correlaciónales;
Especifican las relaciones entre dos o más variables y corresponden a los estudios
correlaciónales (“el tabaquismo está relacionado con la presencia de
padecimientos pulmonares”; “la motivación de logro se encuentra vinculada con la
satisfacción laboral y la moral en el trabajo”; “la atracción física, las
demostraciones de afecto, la similitud en valores y la satisfacción en el noviazgo
están asociadas entre sí”).
Sin embargo, las hipótesis correlaciónales no sólo pueden establecer que dos o
más variables se encuentran vinculadas, sino también cómo están asociadas.
Alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo.
c) de diferencia de grupos:
Estas hipótesis se formulan en investigaciones cuya fi nalidad es comparar
grupos. Por ejemplo, supongamos que un publicista piensa que un
comercial televisivo en blanco y negro, cuyo objetivo es persuadir a los
adolescentes que comienzan a fumar para que dejen de hacerlo, tiene una
eficacia diferente que uno en colores.
Su pregunta de investigación sería: ¿es más eficaz un comercial televisivo
en blanco y negro que uno en colores?
d) causales.
Este tipo de hipótesis no solamente afirma la o las relaciones entre dos o
más variables y la manera en que se manifiestan, sino que además

24. propone un “sentido de” de las relaciones. Tal sentido puede ser más o
menos completo, esto depende del número de variables que se incluyan,
pero todas estas hipótesis establecen relaciones de causa-efecto.

25. CAPITULO III

26. 3. Muestra
3.1. Concepto:
Cuando el tamaño del colectivo es demasiado grande, el investigador toma sólo
una parte del mismo, de acuerdo con ciertas reglas de procedimiento, que están
basadas en la teoría de las probabilidades. Para una mejor comprensión de
nuestro tratamiento, vamos a comenzar con cuatro definiciones básicas: población
o universo, marco de muestreo, muestra, unidad de muestreo, fracción de
muestreo y representatividad de la muestra. Población o universo. Es el conjunto
de unidades que componen el colectivo en el cual se estudiará el fenómeno
expuesto en el proyecto de investigación. Así, según el problema, la población
podrá estar formada por todos los hombres y mujeres de 18 años, las escuelas
básicas de una cierta localidad, etc. La delimitación exacta de la población es una
condición necesaria para el cumplimiento de los objetivos de la investigación.
De manera convencional, la población o universo se denomina con la letra “N”.
Marco de muestreo. Es la lista, registro, mapa, conjunto de tarjetas, etc. en las
cuales se encuentran anotadas las unidades de muestreo. El marco debe ser
completo, con información actualizada, sin repetición para algunos de sus
elementos y adecuado para los objetivos del estudio. Muestra.
Es el conjunto de unidades de muestreo incluidas en la muestra mediante algún
procedimiento de selección. Habitualmente se la designa con la letra “n”. Unidad
de muestreo. Es la unidad del universo que será incluida en la muestra. Pueden
ser unidades simples (personas) o unidades complejas (colegios, municipios, etc.).

27. Para los efectos de su selección deben aparecer en el marco de muestreo.
Fracción de muestreo. Es la fracción (“f”) que relaciona el tamaño de la muestra
con el tamaño de la población. O dicho en cifras, para un ejemplo: si el tamaño de
la población es 1.000 y el tamaño de la muestran es de 100, la fracción de
muestreo es de 100: 1000 = 1/10. En general: f = n/N.
Representatividad de la muestra. Grado en el cual la muestra reproduce las
características de la población de la cual proviene. La mayor representatividad se
logra, en términos generales, cuando las unidades de muestreo tienen igual
posibilidad de formar parte de la muestra.
3.2. Tipos de muestras
Hay dos tipos principales de muestras, las probabilísticas y las no probabilísticas.
Las muestras probabilísticas, o muestras al azar, son aquellas en las cuales todas
y cada una de las unidades de la población tienen una probabilidad conocida,
distinta de cero, de ser incluida en la muestra.
Las muestras no probabilísticas no cumplen con la condición de las
probabilísticas. En otras palabras, no son muestras al azar.
3.2.1. Muestras probabilísticas
Se distinguen varios subtipos con las características que se indican en cada caso.
Muestra aleatoria simple. En esta muestra, todas y cada una de las unidades del
universo, registradas para los efectos de su selección en el marco de muestreo,
tiene la misma probabilidad de ser incluida en la muestra. Después de que cada
unidad ha sido numerada luego se procede a la selección del número de
unidades señaladas por el tamaño de la muestra y utilizando una tabla de número
al azar o mediante la generación de números aleatorios por el computador.

28. 3.2.2. Muestra estratificada proporcional.
Es uno de los varios, subtipos de muestras estratificadas. Antes de tomar la
muestra, las unidades de la población se distribuyen en estratos en cada uno de
los cuales se seleccionan las unidades de la muestra, aplicando la misma fracción
de muestreo. Así, por ejemplo, si tenemos 2.000 alumnos de un colegio de los
cuales 1.200 son hombres y 800 mujeres y se decide tomar una muestra
estratificada proporcional de 100 alumnos como, según lo dicho más arriba, la
fracción de muestreo es de 100/2.000 = 1/ 20. Si aplicamos esa fracción a cada
estrato, hay que seleccionar 60 hombres y 40 mujeres.
En cada estrato, el total de personas se elige al azar, con el mismo procedimiento
que se utiliza en la muestra aleatoria simple o, bien, como veremos a
continuación, con un intervalo de selección.
Muestra sistemática. Para la elección de las unidades de la muestra se determina
mediante la aplicación de un intervalo de selección a las unidades que configuran
el marco muestra.
3.2.3. ¿Cómo seleccionar la muestra?
Hasta este momento hemos visto que se debe definir cuál será la unidad de
análisis y cuáles son las características de la población. En este inciso hablaremos
de la muestra, o mejor dicho de los tipos de muestra, con la finalidad de poder
elegir la más conveniente para un estudio.

29. La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Digamos que es un
subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus
características al que llamamos población.
Con frecuencia leemos y escuchamos hablar de muestra representativa, muestras
al azar, muestra aleatoria, como si con los simples términos se pudiera dar más
seriedad a los resultados.
En realidad, pocas veces es posible medir a toda la población, por lo que
obtenemos o que seleccionarnos una muestra y desde luego, se pretende que
este subconjunto sea un resultado que luego se generalizara.
3.2.4. ¿Cómo se delimita una población?
Una vez que se ha definido cuál será la unidad de análisis, se procede a delimitar
la población que va ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los
resultados. Así, una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan
con una serie de específica canciones. Na deficiencia que se presenta en algunos
trabajos de investigación es que no describen lo suficientes características de la
población o consideran que la muestra la representa de manera automática.
Es común que algunos estudios que sólo se basan en muestras de estudiantes
universitarios

30. CAPITULO IV

31. 4.1. Referencias bibliográficas.
Padua, Jorge. (1996).Técnicas de investigación aplicadas a las ciencias sociales.
México. Editorial: fondo de cultura económica.
Paoli, Francisco. (1988). Las ciencias sociales. México. Editorial: Trillas, 3ra
reimpresión. Tamayo.
Mario. (1991). El proceso de la investigación científica, Fundamentos de
investigación. México. Editorial: Limusa, grupo noriega, Sexta reimpresión.
Hernández Sampieri. Roberto. (2010). La metodología de la investigación. México.
Editorial: McGraw-Hill 5° edición.