2. Población y muestra
Universo: población de la cuál obtengo la información, se
debe establecer límites
Población: es la totalidad del fenómeno a estudiar, donde
las unidades que la componen poseen una característica
común la cual se desea estudiar.
Criterios para definir una población
Criterios de inclusión: unidades que serian seleccionadas
Criterio de exclusión: indican subconjuntos de individuos
que si bien cumplen con los criterios de inclusión, podrían
interferir en la interpretación de los hallazgos o no ser
útiles a los fines de la investigación.
3. Criterios de eliminación: se aplican en estudios
prologados, se relacionan con situaciones que ocurren
luego de comenzada la investigación.
Cuando es posible conocer todas las unidades que
conforman la población obtenemos un censo.
Censo es el recuento de todas las unidades que
constituyen una población
Cuando no es posible estudiar a toda la población, se
seleccionan algunos elementos y se obtiene una
muestra representativa de la misma.
Muestra: conjunto de unidades que son realmente
estudiadas
4. Razones para seleccionar una muestra
El tamaño de la población es infinito
Población es finita pero demasiado grande
Estudiar a toda la población implica un alto costo,
cuando seria suficiente obtener datos aproximados
Demandaría mucho tiempo estudiar toda la población
5. Leyes de muestreo
P: probabilidad de un acontecimiento o suceso
F: frecuencia del suceso
Calculo de probabilidades: la probabilidad de un hecho
o suceso es la relación entre el numero de casos favorables
(p) a este hecho con la cantidad de casos posibles
Tipo de muestreo
El muestro es la actividad por la cual se determina que parte
de la realidad (población) debe estudiarse, con la finalidad
de hacer inferencias sobre dicha población.
6. Terminología
Estadístico
Un estadístico es una medida usada para describir alguna
característica de una muestra, tal como la media
aritmética, la mediana o desviación estándar de una
muestra
Parámetro
Un parámetro es una medida usada para describir alguna
característica de una población, tal como la media
aritmética, la mediana o desviación estándar de una
población
7. Unidad de análisis: se denomina unidad de análisis
a cada uno de los elementos o sujetos que conforman la
población.
El listado de todas la unidades muéstrales constituye el
marco maestral
Marco de la muestra: todas la unidades de observación
deben tener la misma probabilidad de formar parte de la
muestra, para ello se debe contar con una lista completa
de las unidades de observación. No debe existir la omisión
ni la duplicación. En pacientes se busca la historia clínica.
En empleados de empresas o industrias pedir lista al Dto.
RRHH
8. Tipo de muestreos
El muestreo es la actividad por la cual se determina que
parte de la realidad en estudio debe examinarse, con la
finalidad de hacer inferencias sobre dicha población
Una muestra es representativa cuando reúne
aproximadamente las características de la población que
interesan en la investigacion
9. Muestreos no probabilísticos
No siempre es posible realizar un muestreo probabilístico
por razones de costo
Muestreo no probabilísticos
Muestreo por cuotas: se deben conocer los estratos
de la población o los individuos mas representativos o
adecuados para los fines de la investigación. Tiene
semejanzas con el muestreo estratificado, pero no es
aleatorio.
Se fijan unas “cuotas” que consiste en un numero de
individuos que reúnen determinadas condiciones. Una vez
definida la cuota se eligen los primero que se encuentren y
cumplan esas características. Se utiliza en encuestas de
opinión
10. Muestreo intencional: la representatividad la
determina el investigador de modo subjetivo Se
selecciona sobre la base de ciertas características, para
obtener información de los miembros de la comunidad
que comparten dichos aspectos
Ejemplos
- Realizar encuesta de consumo a personas de edad
avanzada de una población para conocer la evolución de
los hábitos alimentarios de la comunidad
- Encuestas prelectorales de zonas qe en anteriores
votaciones marcaron tendencia en voto
11. Muestreo por conveniencia: el investigador
selecciona directamente e intencionalmente los
individuos de la población. Se utiliza a los individuos a
los que se tiene fácil acceso
Bola de nieve: se localiza a algunos individuos, los
cuales conducen a otros y así hasta conseguir una
muestra suficiente. Este estudio se emplea en
poblaciones “marginales”, delincuentes, sectas
12. Muestreos probabilísticos
Son aquellos en los que todas las unidades
muéstrales tiene una probabilidad conocida de
ser seleccionadas y que en ningún caso resulta
ser cero
Todos lo individuos tiene la misma probabilidad
de ser elegidos para formar parte de la muestra
Mediante técnicas estadísticas se puede
calcular el error muestral
13. Muestreos probabilisticos
Todas la unidades muéstrales tiene la
misma probabilidad de ser elegidas para
formar parte de la muestra
El uso de muestras probabilística permite
la aplicación de técnicas estadísticas
capaces de cuantificar el error muestral
14. Tipos de muestreos porbabilisticos
Elemental:
• Se utiliza un bolillero
• Se enumera la población de 1 a N
• Ejemplo N:población total 200, n:20 (10% de la
pobación), se extrae las primeras 20 bolillas
Desventajas. No es posible utilizarlos en poblaciones
muy grandes
Aleatoreo simple: se utiliza una tabla de número
aleatorios
16. Tipos de muestreos probabilisticos
Sistemático:
• Se selecciona un número sistemático
• Ejemplo N:población total 500, n:50
500 = 10 Este es el número sistemático
50
Garantizar el azar en todos los pasos
Desventaja: un sesgo posible en este muestreo es
cuando el fenómeno a estudiar tiene una periodicidad
constante, si coincide con la del muestreo se genera
una homogeneidad en la muestra que no existe en la
población
17. Tipos de muestreos probabilísticos
Estratificado
Consiste en considerar categorías típicas diferentes
entre si (estratos) que poseen gran homogeneidad
respecto a una característica.
Se busca augurarse que todos los estratos de interés
esten representados adecuadamente en la muestra
Se debe categorizar la población por estratos
• Clase A 50 10% 5
• Clase ½ 150 10% 15
• Clase B 300 10% 30
500 50
• Dentro de cada estrato hay que aplicar otro muestreo para elegir los
elementos concretos que formaran parte de la muestra
18. Tipos de muestreos probabilísticos
Conglomerado: la diferencia de los anteriores que antes
la unidades muéstrales eran los elementos de la
población, en cambio en este método la unidad muestral
es un grupo de elementos de la población que forman
una unidad la que llamamos conglomerado
Cuando los conglomerados son areas geográficas se
denomina “muestreo por areas”
Ej: Cuidad de Bs. As. Se encuentra dividida en barrios, a
su vez en manzanas
Si debo estudiar a un barrio con 1500 familias (N) y
n:150 , se extrae un porcentaje fijo en cada manzana
para lograr una muestra representativa
19. Tamaño de la muestra
La muestra ideal es aquella que produce el mínimo error
dentro de los límites establecidos por los recursos
económicos, recursos humanos y tiempo disponible
Error de muestreo: es la diferencia entre los resultados
obtenidos con la muestra y los que se habrían
conseguido si se hubiera abarcado a toda la población.
A < error muestral > precisión de la estimación
> tamaño de la muestra
Cuando desaparece el error?
20. Redacción del cuestionario
El dato que se obtiene de una encuesta es el resultado de
un proceso de comunicación
El sesgo de la información puede provenir del
entrevistador, entrevistado e instrumento
Para elaborar las preguntas se debe tener en cuenta:
Palabras utilizadas: empleo de palabras simples
No inducir respuestas ¿no esta de acuerdo con la
legalización del aborto?
No emplear términos poco precisos ej: usualmente,
normalmente, frecuentemente
No incluir mas de un concepto por pregunta
