investigacion social muestreo

1. Dr. Dulio Oseda Gago
SESIÓN N° 14
Presentado por:
UNIVERSIDAD NACIONAL DEUNIVERSIDAD NACIONAL DE
HUANCAVELICAHUANCAVELICA
FACULTAD DE EDUCACIÓNFACULTAD DE EDUCACIÓN
Selección de laSelección de la MuestraMuestra

2. Selección de laSelección de la
MuestraMuestra

3. ÍndiceÍndice
1.
¿Sobre qué o quiénes se rec
2. Muestra
3. Población.
4. Tipos de muestra

4. 1. ¿Sobre qué1. ¿Sobre qué
o quienes seo quienes se
recolectaránrecolectarán
datos?datos?
Unidades de análisis
(casos o elementos).-
Son los objetos,
sucesos o
comunidades de
estudio
Se refiere
a las
Seleccionar la muestra
Para:
1° Seleccionar las unidades de
análisis
2° Depende del planteamiento
del problema a investigar
3° De los alcances del estudio
Delimitar
la
Población
Esto
permite

5. 2. Muestra2. Muestra
Un subgrupo de la población
del cual se recolectan los
datos y debe ser
representativo de dicha
población
Es
Objetivo central:
Seleccionar casos representativos para la
generalización
En esencia el muestreo cuantitativo es:
Generalizar:
-Características
-Hipótesis
Con la finalidad de construir y/o probar
teorías que expliquen a la población o
fenómenos
Mediante una técnica adecuada

6. 2. Muestra2. Muestra
Un subgrupo de la
población del cual se
recolectan los datos y
debe ser representativo
de dicha población
Es
1° No elegir a casos que deberían
ser parte de la muestra
2° Incluir a casos que no deberían
estar porque no forman parte de la
población
3° Seleccionar casos que son
inelegibles
Al seleccionar deben evitarse
errores como:
Delimitar la población
Para evitar tales errores se debe:

7. 3. Población3. Población
o universoo universo
El conjunto de todos los
casos que concuerdan
con determinadas
especificaciones
Es
Su delimitación debe
tener en cuenta las
características de :
a. Contenido.
b. Lugar.
c. Tiempo.
Es la colección de
todos los
individuos, objetos
u observaciones
(unidades de
análisis) que
poseen al menos
una característica
común.
Es decir:

8. 3. Población3. Población
o universoo universo
Investigación sobre el uso de
Internet por los estudiantes.
Unidad de análisis: los
estudiantes.
¿de que población se trata?
¿de todos los estudiantes del
mundo?
¿de todos los estudiantes del
Perú?
Sería ambicioso y prácticamente
imposible referirnos a poblaciones
tan grandes.
Población
delimitada:
“Todos los
estudiantes del
área
metropolitana,
que cursen 4°, 5°
y 6° semestre de
las Facultades de
Educación tanto
de Universidades
privadas y
públicas del turno
matutino”
Ejemplo:

9. Universo hipotético
Población infinita
3. Población3. Población
ELEMENTO
MUESTRA
POBLACION
UNIVERSO
Población finita
Sánchez Carrión
(1995)
Fox (1981)

10. 3. Población3. Población
 Existen dos maneras de definir:
3.1.
De acuerdo a su naturaleza y extens
3.2.
De acuerdo al objetivo de la investig

11. 3.1. De acuerdo3.1. De acuerdo
a la naturaleza ya la naturaleza y
extensión delextensión del
problema.problema.
Son
3.1.1.
De acuerdo a la NATURALEZA del problema de inve
3.1.2.
De acuerdo al EXTENSIO

12. 3.1.1. De3.1.1. De
acuerdo a laacuerdo a la
naturalezanaturaleza
deldel
problemaproblema
1ro.
La entendemos como la car
2do.
La entendemos, también c

13. 1ro. La1ro. La
entendemos comoentendemos como
la característicala característica
materia de estudiomateria de estudio
Es decir , si quisiéramos estudiar los
pesos, alturas y edades de las
personas, la población estará
conformada por los pesos, alturas y
edades respectivas.

14. 2do. La2do. La
entendemosentendemos
como poblacióncomo población
objeto y objetivoobjeto y objetivo
Población objeto, es el
conjunto de elementos
materia de estudio.
Población objetivo, las
diferentes medidas de las
características que nos
interesa de la población
objeto.
Estudiar el rendimiento académico de los alumnos en el
sistema universitario.
Población objeto: Son los alumnos del sistema
universitario.
Población objetivo: Son las notas de los alumnos, que
miden ese rendimiento académico.
Ejemplo:

15. 3.1.2. De3.1.2. De
acuerdo a laacuerdo a la
extensión delextensión del
problemaproblema
Es definir la población
tan extensa como sea
necesaria.
2° Si quisiéramos estudiar
las mismas características
en estudiantes de
universidades de Huancayo.
La población estará referida
a las universidades de
Huancayo.
1° Si quisiéramos estudiar
las características de los
estudiantes
universitarios.
La población estará
referida al sistema
universitario peruano.
Ejemplos:

16. 3.2. De acuerdo al objetivo de la3.2. De acuerdo al objetivo de la
investigación.investigación.
 Se presentan la:
3.2.1.
Población de estudio u objet
3.2.2. Población accesible.
3.2.3. Muestra

17. 3.2.1.3.2.1.
Población dePoblación de
estudio uestudio u
objetivoobjetivo
Es la población a la
que se van a hacer
extensivos los
resultados del
estudio.

18. 3.2.2.3.2.2.
PoblaciónPoblación
accesibleaccesible
Es la porción de la
población de estudio
a la cual tenemos
acceso.

19. 3.2.3.3.2.3.
MuestraMuestra
Sub conjunto de la
población.
Desde el punto de
vista cuantitativo
es
REPRESENTATIVO
(busca la validez
externa del diseño).
Desde el punto de
vista cualitativo NO
cumple la
representatividad.

20. 4. Tipos de4. Tipos de
MuestraMuestra
Son: 4.1.
Muestreo probabilís
4.2.
Muestreo no probab
1° De los OBJETIVOS del estudio
2° Del DISEÑO de investigación
3° De la CONTRIBUCION que se
piensa hacer.
La elección de estos
tipos depende:

21. 4.1. Muestreo4.1. Muestreo
probabilísticoprobabilístico
Todos los elementos de la
población tiene la misma
probabilidad de ser
escogidos.
Esto se logra definiendo las
características de la
población, el tamaño de la
muestra y la selección
aleatoria (mecánico).
Permiten estimaciones de
intervalo
4.1.1. Técnicas
4.1.2. Número de la muestra

22. 4.1.1. Técnicas4.1.1. Técnicas
 Son:
a) Muestreo aleatorio simple.
b) Muestreo aleatorio sistemático.
c) Muestreo aleatorio estratificado.
d)
Muestreo aleatorio por conglomera
(Downie y Hetar, 1986; Hernández Piná, 1998).

23. a) Muestreoa) Muestreo
aleatorioaleatorio
simplesimple
Muestreo con reemplazo,
para 2, 4, 6. Muestra de 2
Se halla Nn=32=9, es el
número de muestras.
2,2 2,4 2,6
4,2 4,4 4,6
6,2 6,4 6,6
Cada una de las muestras
tiene una probabilidad de
1/9 de ser escogido.
Muestreo sin reemplazo,
para 2, 4, 6. Muestra de 2
Se halla el número de
muestras = 3
2,4 2,6 4,6
Cada una de las
muestras tiene una
probabilidad de 1/3 de
ser escogido.

24. a) Muestreoa) Muestreo
aleatorioaleatorio
simplesimple
¿Cómo escoger una
muestra aleatoria simple?
Si se tiene una N= 100, deseamos una muestra n=15.
Se enumera de 00, 01, 02, …, 99
Luego se toman los primeros dos dígitos de los
bloques de números aleatorios y se comienza a
determinar el integrante de la muestra.
0406
8464
0539
4312 ……

25. b) Muestreob) Muestreo
aleatorioaleatorio
sistemáticosistemático
Si se tiene una N= 3600,
deseamos una muestra n=400.
Se divide: k = 3600 / 400 = 9
Luego en papelitos se enumera
de 1 al 9 y se extrae uno, y de
allí se empieza a contar.
Si fue 5, entonces K =5, luego
tendríamos 9, 14, 23 y así
sucesivamente.

26. c) Muestreo aleatorio estratificadoc) Muestreo aleatorio estratificado
 Ejemplo: Estrato Nro
profesor
% Unidades
por estrato
25 o -
26-35
36-45
46-55
56 o +
2880
7680
6240
4800
2400
Total 24 000
12
32
26
20
10
100
288
768
624
480
240
2400
 Para escoger las unidades de cada estrato, se
realizan de dos formas:
 Por muestreo aleatorio simple
 Por muestreo aleatorio sistemático

27. d) Muestreod) Muestreo
aleatorio poraleatorio por
conglomeradosconglomerados
En una encuesta en una universidad se pueden
tomar por conglomerado cada facultad.
La segunda sería cada departamento de cada
facultad
La tercera se toman los estudiantes de cada
departamento
Ejemplo:

28. 4.1.2. Número4.1.2. Número
de la muestrade la muestra
a)
Condiciones del muestreo
b)
Fórmulas para dete

29. a)a)
CondicionesCondiciones
del muestreodel muestreo
Está condicionada por:
1°
La variabilidad del fenómen
2°
La cantidad máxima de er
3°
Los límites o intervalos de confianza que se han f

30. 1ro. La1ro. La
variabilidadvariabilidad
del fenómenodel fenómeno
a estudiara estudiar
Ejemplo:
En las investigaciones experimentales la
muestra puede ser bastante más
pequeña que si realizamos
investigaciones descriptivas, en los que
la única forma de control es aumentando
el número de elementos en la muestra.

31. 2do. Cantidad2do. Cantidad
de error que sede error que se
admita con eladmita con el
verdadero valorverdadero valor
de la población.de la población.
Es conocido también
como error de
muestreo o muestral.
El error de muestreo, se define
como la diferencia entre el
parámetro de una población y un
estadístico muestral.

32. 3ro. Los límites3ro. Los límites
o intervalos deo intervalos de
confianza queconfianza que
se ha fijado.se ha fijado.
Es el grado de
confianza tal que el
error de la estimación
no exceda el máximo
error permisible.
Por ejemplo pueden ser el 95%
(Z = ±1,96).

33. b) Fórmulasb) Fórmulas
para determinarpara determinar
el tamaño de lael tamaño de la
muestramuestra
1°
Mediante la estimación de las medias
2° Mediante la
estimación de las
proporciones

34. 1° Mediante1° Mediante
lala
estimaciónestimación
de mediasde medias 2
22
d
σz
n=
d = Son las unidades de ancho
en cualquier dirección (5% o
1%).Para poblaciones finitas
Para poblaciones infinitas
n = 222
22
σz1)(Nd
σNz
+−
d = Son las unidades de
ancho en cualquier
dirección (5% o 1%)

35. 2° Mediante2° Mediante
la estimaciónla estimación
dede
proporcionesproporciones
Para poblaciones infinitas
d = Es el porcentaje de ancho
en cualquier dirección (0,05%
o 0,01%.
Para poblaciones finitas
n=
pqz1)(Nd
pqNz
22
2
+−
d = Es el porcentaje de
ancho en cualquier
dirección (0,05% o 0,01%).
n = 2
2
d
pqz

36. 4.2. Muestreo4.2. Muestreo
nono
probabilísticoprobabilístico
La elección de los
elementos no depende
de la probabilidad.
Depende de las causas
relacionadas con las
características de la
investigación o de
quien hace la muestra.
Permiten estimaciones
de punto.
4.2.1. Técnicas.
4.2.2. Número de muestra

37. 4.2.1. Técnicas.4.2.1. Técnicas.
 Son:
a) Muestreo deliberado.
b) Muestreo accidental o incidental.
c) Muestreo de voluntarios.
d) Muestreo dirigido.
e) Muestreo por cuotas.
(Hernández Piná, 1998; Downie y Heasth, 1986)

38. a) Muestreoa) Muestreo
deliberado odeliberado o
intencionalintencional
Consiste en seleccionar la
muestra de forma deliberada
porque los sujetos poseen las
características necesarias para
la investigación.
Podrían identificarse los distritos de los diversos
departamentos del Perú que han votado por el ganador en
elecciones presidenciales.
Se podrían estudiar estos distritos y a partir de la
preferencias de los votantes, pronosticar el resultado de
una nueva elección.
Ejemplo:

39. b) Muestreob) Muestreo
accidental oaccidental o
incidental o porincidental o por
gruposgrupos
Esta muestra se forma con
sujetos que casualmente se
encuentran en el lugar y en
el momento decidido por el
investigador.
Un estudiante de segundo año que está inscrito en un
curso de Estadística, por tanto es un sujeto
conveniente, con frecuencia se convierte en parte de la
muestra en la investigación educativa.
Los estudiantes de un grupo pueden constituir la
muestra completa ya que están en un grupo donde el
profesor se interesa por realizar ciertas investigaciones.
Ejemplo:

40. c) Muestreo dec) Muestreo de
voluntariosvoluntarios
Se realizan por
razones éticas o
morales, si no se
pueden utilizar los
muestreos
anteriores.
Estas muestras presentan ciertos sesgos y
suelen presentar determinadas
características, como por ejemplo sujetos
más educados, tienen mejor estatus social,
suelen ser más inteligentes, son más
sociables, etc.

41. d) Muestreod) Muestreo
dirigidodirigido
Consiste en seleccionar las
unidades elementales de la
población según el juicio del
encuestador, quien considera
que las unidades
seleccionadas son
representativas.
Ejemplo:
Entrevistar a 20 personas que pasen
por una esquina.
Sirven para estudiar
particularidades de la
población.

42. e) Muestreo pore) Muestreo por
cuotascuotas
Es de uso corriente en
encuestas de opinión
pública.
En este muestreo el
entrevistador selecciona, de
acuerdo con su criterio, un
número determinado de
individuos de cada uno de
los sectores de la
población.
Ejemplo:
Entrevistar 25 señoras del mercado, 30
amas de casa, 20 estudiantes, 25 obreros,
etc.

43. 4.2.2.4.2.2.
NúmeroNúmero
de lade la
muestramuestra
Amplitud de
la población
Amplitud de la muestra para los márgenes de
error abajo indicados
+/-1% +/-2% +/-3% +/-4% +/-5%
500
1 000
1 500
2 000
2 500
3 000
3 500
4 000
4 500
5 000
6 000
7 000
8 000
9 000
10 000
15 000
20 000
25 000
50 000
100 000
OO
5000
6000
6667
7143
8333
9091
10000
1250
1364
1458
1538
1607
1667
1765
1842
1905
1957
2000
2143
2222
2273
2381
2439
2500
638
714
769
811
843
870
891
909
938
949
976
989
1 000
1034
1053
1064
1087
1099
1111
385
441
476
500
517
530
541
549
556
566
574
580
584
588
600
606
610
617
621
625
222
286
316
333
345
353
359
364
367
370
375
378
381
383
385
390
382
394
397
398
400
Tabla de
Arkin y
Colton