SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 25
METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION
POBLACIÓN Y MUESTRA




        Población                        Muestra



                                  Porción o parte de la población
                                  de interés y representativa que
Conjunto de todos los posibles           refleje las mismas
individuos, objetos o medidas     características de la población.
 de interés con características
           similares.
MUESTREO



Es el proceso de extracción de una muestra a
partir de la población. El proceso esencial el
muestreo consiste en identificar la población que
estará representada en el estudio.
PORQUÉ CALCULAR EL TAMAÑO DE LA
           MUESTRA.

•Las muestras pueden estudiarse con mayor rapidez
que las poblaciones.
•El estudio de una muestra es menos costosa que el
de una población.
•Toma menos tiempo de estudio.
•En la mayoría de las situaciones el estudio de una
población es imposible.
•Con frecuencia los resultados de una muestra son
más precisos que los que se basan en una
población.
¿QUIÉNES VAN A SER
                  MEDIDOS?
           Definir la unidad de análisis




     Esto depende del planteamiento inicial de la
     investigación. ¿Quiénes van a ser medidos?
          Depende de precisar claramente:


LOS OBJETIVOS                         EL PROBLEMA
    DE LA                             A INVESTIGAR
INVESTIGACION.
¿Cómo se delimita una Población ?
  􀂙 La delimitación de las características de la población
no sólo depende de los objetivos de estudio, sino de
razones prácticas.
  􀂙 Las poblaciones deben situarse claramente en torno
a sus características de contenido, lugar y en el
tiempo.
  􀂙 Los criterios que cada investigador cumpla dependen
de sus objetivos de estudio, lo importante es
establecerlos claramente.
  􀂙 Toda investigación debe ser transparente, sujeta a
crítica y a réplica, lo que no es posible si al examinar los
resultados, el lector no puede referirlos a la población
utilizada en un estudio.
CARACTERÍSTICAS DE UNA BUENA MUESTRA



REPRESENTATIVA                               ADECUADA


                  REUNE DOS CONDICIONES




  REFLEJA LAS
CARACTERISTICAS                           CUANTITATIVAMENTE
DE LA POBLACION                              DEBE SER LO
                                           SUFICIENTEMENTE
                                               GRANDE

    TIPO DE
   MUESTREO                                 TAMAÑO DE LA
   UTILIZADA                                  MUESTRA
TIPOS DE MUESTREO

  Probabilístico                  No
    (Aleatorio)              Probabilístico



 Aleatorio simple.             Accidental



   Sistemático.             Por conveniencia.



   Estratificado.              Por cuotas.


Por conglomerados.           Bola de Nieve.
MUESTREO PROBABILÍSTICO

-(aleatorio)
-La característica de este muestreo
es que todos los sujetos de la
población de estudio, tienen la misma
probabilidad de ser seleccionados.
- Para poblaciones no muy grandes
Ejemplo:
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

Cada unidad tiene la probabilidad
equitativa de ser incluida en la
muestra.

Selección al azar. (tablas de números
aleatorios, calculadoras, sofware).
Ejemplo
 Total= 1000 personas trabajando
 600 : obreros
 250 : técnicos
 150 : profesionales
 Se quiere una muestra de 200 personas
 Probabilidad = muestra deseada = 200 = 0,2
                  Población          1000
 Y la distribución de las 200 personas de la muestra
  se distribuyan así: 120 obreros, 50 técnicos y 30
  profesionales.
 Azar para escoger a los elementos de la muestra.
MUESTREO SISTEMÁTICO
Se selecciona individuos de la muestra a
intervalos regulares.
Ejemplo: 5, 10, 15, 20, .........

La selección de la       muestra está
distribuida siguiendo    algún patrón
particular.
MUESTREO ESTRATIFICADO

Este tipo de muestreo se emplea cuando se tiene
interés en que la muestra sea la más
representativa posible en lo que se refiere a
subgrupos de interés relacionados ,por ej.
Sexo, edad, situación laboral, etc.
En el caso del ejemplo de la fábrica, se tiene que:

-   Obreros, técnicos y profesionales se establecen
    comparaciones y se decide escoger 80 de cada estrato.
-    Las probabilidades de selección serían, por estrato :

Obreros 80/600 = 0.133
Técnicos 80/250 = 0.320
Profesionales 80/150 = 0.533

Donde se puede apreciar que la probabilidad de selección no
es igual para todas las personas, sino que depende del
estrato en que éstas se encuentran y así un obrero tiene
menor posibilidad de ser seleccionado que un profesional.
MUESTREO POR CONGLOMERADOS
(Etapas múltiples)

Se utiliza para poblaciones grandes y dispersas.

En lugar de individuos se seleccionan conglomerados que están
agrupados      de       forma       natural.   (cuadras    de
casas, departamentos, hospitales, provincias).

Primero se escoge el conglomerado más alto, a partir de este se
selecciona un subgrupo. A partir de este subgrupo se selecciona
otro subgrupo, y así sucesivamente, hasta llegar hasta las unidades
de análisis.

Un ejemplo de conglomerados son los cursos de una escuela, cada
curso es un conglomerado.
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

No existe todos los sujetos tienen la misma
posibilidad para ser elegidos para formar
parte de la muestra.
Existen uno o más criterios de selección por
parte del investigador.
Muestreo Accidental
Es un muestreo no probabilístico
El investigador selecciona una muestra de
la población en un momento no previsto con
anterioridad.
Ejemplo
   En una investigación sobre educación
    vial de las personas, si el investigador
    está presente en el momento de un
    accidente de tránsito puede tomar como
    referencia los sujetos que se encuentren
    directa e indirectamente involucrados en
    el hecho.
Muestreo No Probabilístico
    Muestreo Intencional
   Caso extremo (desviado) : corresponde a seleccionar el
    mejor o el peor de los casos y analizar si funciona el estudio.
   Variación máxima o casos extremos. Consiste en
    seleccionar casos de los dos extremos y jugar con esas dos
    posiciones en el análisis de la información; es
    decir, comparar lógicas diferentes.
   Homogénea. Es llamada también de grupos focales. Se
    recomiendan grupos pequeños (de 6 a 8 personas).
   Caso típico. Consiste en seleccionar un caso representativo
    de la comunidad.
   Caso crítico. Seleccionando el peor de los casos se plantean
    preguntas como: ¿Si tiene esas posibilidades qué pasaría?
   Bola de nieve o de cadena. Es utilizado generalmente
    cuando no es posible detectar las personas por cuestiones
    delicadas o comprometedoras; entonces un primer
    representante puede sugerir otro y éste un tercero y así
    sucesivamente.
   Por criterio. El investigador se plantea unas características
    especiales que deben cumplir los elementos de la muestra.
   Confirmatorio o desconfirmatorio. Se seleccionan elementos
    muestrales que ratifican o no el caso estudiado.
   Políticamente importante. Se selecciona una muestra cuya
    atención, en ese momento, es relevante por sus condiciones
    y características.
   Por conveniencia. El investigador puede seleccionar una
    muestra con la que se facilite la recolección de información.
    Conocido también como muestreo por seguimiento, ya que
    la muestra corresponde a una parte, fracción o segmento de
    la población, lo cual, a su vez, produce resultados muy
    sesgados debido a la escasa representatividad que puede
    presentar dicho segmento. Este método también es utilizado
    en encuestas preliminares.
   Por cuotas. Es una forma de diseño estratificado, en el cual
    la selección final de los casos dentro del estrato no es
    aleatoria.
TAMAÑO DE MUESTRA
Suponiendo que no hay limitaciones de costos
  ni otras limitaciones de orden práctico, el
  investigador debe aclarar las variables que
  analizará, el diseño muestral que utilizará
  y, sobre todo, el error que está dispuesto a
  aceptar para las estimaciones o decisiones
  que tome a partir de los resultados
  encontrados en la muestra. Igualmente, hay
  que considerar el nivel de significancia con
  el cual se trabajará.
Fórmula para el Tamaño de
    la Muestra

º
Ejemplo
Suponga que fue seleccionado para realizar una
  investigación en educación básica de una ciudad
  sobre “dificultades en el aprendizaje de las
  Matemáticas”. Esta investigación se va a
  desarrollar en un municipio donde los estudiantes
  de educación básica son 35.280. Se desea
  seleccionar una muestra cuyo margen de error de
  muestreo sea del 2% y cuyo nivel de confianza
  sea del 95%. ¿Cuál debe ser el tamaño de la
  muestra?
poblacion y muestra

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Investigacion cuantitativa
Investigacion cuantitativaInvestigacion cuantitativa
Investigacion cuantitativaJose Andrade
 
Muestra en la Investigación Cuantitativa
Muestra en la Investigación CuantitativaMuestra en la Investigación Cuantitativa
Muestra en la Investigación Cuantitativagambitguille
 
Selección de la muestra
Selección de la muestraSelección de la muestra
Selección de la muestraJulio Rojas
 
Presentación investigación cuantitativa
Presentación investigación cuantitativaPresentación investigación cuantitativa
Presentación investigación cuantitativaCelenysl
 
7.Seleccion de la muestra. Paso 7 de la Investigacion Científica.
7.Seleccion de la muestra. Paso 7 de la Investigacion Científica.7.Seleccion de la muestra. Paso 7 de la Investigacion Científica.
7.Seleccion de la muestra. Paso 7 de la Investigacion Científica.Edison Coimbra G.
 
Muestra y unidades de analisis
Muestra y unidades de analisisMuestra y unidades de analisis
Muestra y unidades de analisisRicardoMachado1950
 
Tamaño de la muestra
Tamaño de la muestraTamaño de la muestra
Tamaño de la muestraNoeOrtega9
 
Procedimiento de muestreo
Procedimiento de muestreoProcedimiento de muestreo
Procedimiento de muestreoAndrea Godoy
 
Capítulo 2 : Población, muestra y contexto
Capítulo 2 : Población, muestra y contextoCapítulo 2 : Población, muestra y contexto
Capítulo 2 : Población, muestra y contextoug-dipa
 
Muestreo no probabilístico
Muestreo no probabilísticoMuestreo no probabilístico
Muestreo no probabilísticokjota11
 
Muestreo Estadistico
Muestreo EstadisticoMuestreo Estadistico
Muestreo Estadisticowendylinarez
 
Tipos De Investigación
Tipos De InvestigaciónTipos De Investigación
Tipos De InvestigaciónCarolineGiss
 
Metolodologia de la investigacion
Metolodologia de la investigacionMetolodologia de la investigacion
Metolodologia de la investigacionRamon Ruiz
 

La actualidad más candente (20)

Investigacion cuantitativa
Investigacion cuantitativaInvestigacion cuantitativa
Investigacion cuantitativa
 
Muestra en la Investigación Cuantitativa
Muestra en la Investigación CuantitativaMuestra en la Investigación Cuantitativa
Muestra en la Investigación Cuantitativa
 
Selección de la muestra
Selección de la muestraSelección de la muestra
Selección de la muestra
 
Muestreo Investigación Cualitativa
Muestreo Investigación Cualitativa Muestreo Investigación Cualitativa
Muestreo Investigación Cualitativa
 
Presentación investigación cuantitativa
Presentación investigación cuantitativaPresentación investigación cuantitativa
Presentación investigación cuantitativa
 
7.Seleccion de la muestra. Paso 7 de la Investigacion Científica.
7.Seleccion de la muestra. Paso 7 de la Investigacion Científica.7.Seleccion de la muestra. Paso 7 de la Investigacion Científica.
7.Seleccion de la muestra. Paso 7 de la Investigacion Científica.
 
Población y muestra
Población y muestraPoblación y muestra
Población y muestra
 
Muestra y unidades de analisis
Muestra y unidades de analisisMuestra y unidades de analisis
Muestra y unidades de analisis
 
El muestreo
El muestreoEl muestreo
El muestreo
 
INFERENCIA ESTADISTICA
INFERENCIA ESTADISTICAINFERENCIA ESTADISTICA
INFERENCIA ESTADISTICA
 
Tamaño de la muestra
Tamaño de la muestraTamaño de la muestra
Tamaño de la muestra
 
Procedimiento de muestreo
Procedimiento de muestreoProcedimiento de muestreo
Procedimiento de muestreo
 
U2 capitulo-8-sampieri
U2 capitulo-8-sampieriU2 capitulo-8-sampieri
U2 capitulo-8-sampieri
 
Diseño metodológico
Diseño metodológicoDiseño metodológico
Diseño metodológico
 
Capítulo 2 : Población, muestra y contexto
Capítulo 2 : Población, muestra y contextoCapítulo 2 : Población, muestra y contexto
Capítulo 2 : Población, muestra y contexto
 
Muestreo no probabilístico
Muestreo no probabilísticoMuestreo no probabilístico
Muestreo no probabilístico
 
Muestreo Estadistico
Muestreo EstadisticoMuestreo Estadistico
Muestreo Estadistico
 
DISEÑO DE INVESTIGACION
DISEÑO DE INVESTIGACIONDISEÑO DE INVESTIGACION
DISEÑO DE INVESTIGACION
 
Tipos De Investigación
Tipos De InvestigaciónTipos De Investigación
Tipos De Investigación
 
Metolodologia de la investigacion
Metolodologia de la investigacionMetolodologia de la investigacion
Metolodologia de la investigacion
 

Destacado

Viiª materiales y métodos
Viiª materiales y métodosViiª materiales y métodos
Viiª materiales y métodosjoelgtzl
 
Redacción de artículos científicos: Materiales y métodos
Redacción de artículos científicos: Materiales y métodosRedacción de artículos científicos: Materiales y métodos
Redacción de artículos científicos: Materiales y métodosjose hidalgo
 
Fundamentos de muestreo
Fundamentos de muestreoFundamentos de muestreo
Fundamentos de muestreoDiego Millan
 
Clase 4 y 5. materiales y metodos
Clase 4 y 5. materiales y metodosClase 4 y 5. materiales y metodos
Clase 4 y 5. materiales y metodoszoilamoreno
 
Método para la redacción de un guion informativo
Método para la redacción de un guion informativoMétodo para la redacción de un guion informativo
Método para la redacción de un guion informativoEva Avila
 
Fundamentos De Muestreo Y Estadistica Inferencial
Fundamentos De  Muestreo Y Estadistica InferencialFundamentos De  Muestreo Y Estadistica Inferencial
Fundamentos De Muestreo Y Estadistica InferencialLuis Baquero
 
Elaboracion de anteproyecto de tesis de grado
Elaboracion de anteproyecto de tesis de gradoElaboracion de anteproyecto de tesis de grado
Elaboracion de anteproyecto de tesis de gradoMary de Carbo
 
Muestreo Para AnáLisis QuíMico.2
Muestreo Para AnáLisis QuíMico.2Muestreo Para AnáLisis QuíMico.2
Muestreo Para AnáLisis QuíMico.2yolichavez
 
Materiales y Metodos contemporaneos
Materiales y Metodos contemporaneosMateriales y Metodos contemporaneos
Materiales y Metodos contemporaneosLinette CR
 
Poblacion, Muestra Muestreo
Poblacion, Muestra MuestreoPoblacion, Muestra Muestreo
Poblacion, Muestra MuestreoSandra Zapata
 
REDACCION DE UN ARTICULO CIENTIFICO: MATERIAL Y METODOS
REDACCION DE UN ARTICULO CIENTIFICO:  MATERIAL Y METODOSREDACCION DE UN ARTICULO CIENTIFICO:  MATERIAL Y METODOS
REDACCION DE UN ARTICULO CIENTIFICO: MATERIAL Y METODOSIvan Vojvodic Hernández
 

Destacado (20)

13260277 universo-y-muestra-1
13260277 universo-y-muestra-113260277 universo-y-muestra-1
13260277 universo-y-muestra-1
 
JOGUITOPAR. TOMA MUESTRAS DE SUELOS
JOGUITOPAR. TOMA MUESTRAS DE SUELOSJOGUITOPAR. TOMA MUESTRAS DE SUELOS
JOGUITOPAR. TOMA MUESTRAS DE SUELOS
 
Sesion 05b - Diseño y Procedimiento de Muestreo,ppt
Sesion 05b - Diseño y  Procedimiento de Muestreo,pptSesion 05b - Diseño y  Procedimiento de Muestreo,ppt
Sesion 05b - Diseño y Procedimiento de Muestreo,ppt
 
Viiª materiales y métodos
Viiª materiales y métodosViiª materiales y métodos
Viiª materiales y métodos
 
Tipos de muestreo
Tipos de muestreoTipos de muestreo
Tipos de muestreo
 
Redacción de artículos científicos: Materiales y métodos
Redacción de artículos científicos: Materiales y métodosRedacción de artículos científicos: Materiales y métodos
Redacción de artículos científicos: Materiales y métodos
 
Fundamentos de muestreo
Fundamentos de muestreoFundamentos de muestreo
Fundamentos de muestreo
 
Expo sbs. poblacion muestra criterios selección instrumentos
Expo sbs. poblacion muestra criterios selección instrumentosExpo sbs. poblacion muestra criterios selección instrumentos
Expo sbs. poblacion muestra criterios selección instrumentos
 
Clase 4 y 5. materiales y metodos
Clase 4 y 5. materiales y metodosClase 4 y 5. materiales y metodos
Clase 4 y 5. materiales y metodos
 
Muestreo Farmacia
Muestreo  FarmaciaMuestreo  Farmacia
Muestreo Farmacia
 
Método para la redacción de un guion informativo
Método para la redacción de un guion informativoMétodo para la redacción de un guion informativo
Método para la redacción de un guion informativo
 
Fundamentos De Muestreo Y Estadistica Inferencial
Fundamentos De  Muestreo Y Estadistica InferencialFundamentos De  Muestreo Y Estadistica Inferencial
Fundamentos De Muestreo Y Estadistica Inferencial
 
Redacción material y metodo.
Redacción material y metodo.Redacción material y metodo.
Redacción material y metodo.
 
Elaboracion de anteproyecto de tesis de grado
Elaboracion de anteproyecto de tesis de gradoElaboracion de anteproyecto de tesis de grado
Elaboracion de anteproyecto de tesis de grado
 
Seleccion Muestra
Seleccion MuestraSeleccion Muestra
Seleccion Muestra
 
Muestreo Para AnáLisis QuíMico.2
Muestreo Para AnáLisis QuíMico.2Muestreo Para AnáLisis QuíMico.2
Muestreo Para AnáLisis QuíMico.2
 
Materiales y Metodos contemporaneos
Materiales y Metodos contemporaneosMateriales y Metodos contemporaneos
Materiales y Metodos contemporaneos
 
Poblacion, Muestra Muestreo
Poblacion, Muestra MuestreoPoblacion, Muestra Muestreo
Poblacion, Muestra Muestreo
 
REDACCION DE UN ARTICULO CIENTIFICO: MATERIAL Y METODOS
REDACCION DE UN ARTICULO CIENTIFICO:  MATERIAL Y METODOSREDACCION DE UN ARTICULO CIENTIFICO:  MATERIAL Y METODOS
REDACCION DE UN ARTICULO CIENTIFICO: MATERIAL Y METODOS
 
Población y muestra seminario de tesis
Población y muestra  seminario de tesisPoblación y muestra  seminario de tesis
Población y muestra seminario de tesis
 

Similar a poblacion y muestra

Similar a poblacion y muestra (20)

PoblacióN Y Muestra
PoblacióN Y MuestraPoblacióN Y Muestra
PoblacióN Y Muestra
 
La poblacion y muestra en una investigacion
La poblacion y muestra en una investigacionLa poblacion y muestra en una investigacion
La poblacion y muestra en una investigacion
 
10° Población y Muestra.pptx
10° Población y Muestra.pptx10° Población y Muestra.pptx
10° Población y Muestra.pptx
 
yary.pptx
yary.pptxyary.pptx
yary.pptx
 
Geronimo
GeronimoGeronimo
Geronimo
 
Muestreo Estadístico
Muestreo EstadísticoMuestreo Estadístico
Muestreo Estadístico
 
Pym
PymPym
Pym
 
POBLACION_MUESTRA.pptx
POBLACION_MUESTRA.pptxPOBLACION_MUESTRA.pptx
POBLACION_MUESTRA.pptx
 
Muestra o analisis_muestral
Muestra o analisis_muestralMuestra o analisis_muestral
Muestra o analisis_muestral
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
Poblacion y Muestra 12-04-2021.pptx
Poblacion y Muestra 12-04-2021.pptxPoblacion y Muestra 12-04-2021.pptx
Poblacion y Muestra 12-04-2021.pptx
 
SEMANA 03 MUESTREO.pdf
SEMANA 03 MUESTREO.pdfSEMANA 03 MUESTREO.pdf
SEMANA 03 MUESTREO.pdf
 
Sesion 05b - Diseño y Procedimiento de Muestreo,ppt
Sesion 05b - Diseño y  Procedimiento de Muestreo,pptSesion 05b - Diseño y  Procedimiento de Muestreo,ppt
Sesion 05b - Diseño y Procedimiento de Muestreo,ppt
 
Muestra o analisis muestral
Muestra o analisis muestralMuestra o analisis muestral
Muestra o analisis muestral
 
Población y Muestra
Población y MuestraPoblación y Muestra
Población y Muestra
 
Invest causal y muestra
Invest causal y muestraInvest causal y muestra
Invest causal y muestra
 
Estadistica ii expo
Estadistica ii expoEstadistica ii expo
Estadistica ii expo
 
Unidad 3.5 población y muestra
Unidad 3.5 población y muestraUnidad 3.5 población y muestra
Unidad 3.5 población y muestra
 
Poblacion y muestra
Poblacion y muestraPoblacion y muestra
Poblacion y muestra
 
Poblacion y muestra2_IAFJSR
Poblacion y muestra2_IAFJSRPoblacion y muestra2_IAFJSR
Poblacion y muestra2_IAFJSR
 

poblacion y muestra

  • 1. METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION
  • 2. POBLACIÓN Y MUESTRA Población Muestra Porción o parte de la población de interés y representativa que Conjunto de todos los posibles refleje las mismas individuos, objetos o medidas características de la población. de interés con características similares.
  • 3. MUESTREO Es el proceso de extracción de una muestra a partir de la población. El proceso esencial el muestreo consiste en identificar la población que estará representada en el estudio.
  • 4. PORQUÉ CALCULAR EL TAMAÑO DE LA MUESTRA. •Las muestras pueden estudiarse con mayor rapidez que las poblaciones. •El estudio de una muestra es menos costosa que el de una población. •Toma menos tiempo de estudio. •En la mayoría de las situaciones el estudio de una población es imposible. •Con frecuencia los resultados de una muestra son más precisos que los que se basan en una población.
  • 5. ¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS? Definir la unidad de análisis Esto depende del planteamiento inicial de la investigación. ¿Quiénes van a ser medidos? Depende de precisar claramente: LOS OBJETIVOS EL PROBLEMA DE LA A INVESTIGAR INVESTIGACION.
  • 6. ¿Cómo se delimita una Población ? 􀂙 La delimitación de las características de la población no sólo depende de los objetivos de estudio, sino de razones prácticas. 􀂙 Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de contenido, lugar y en el tiempo. 􀂙 Los criterios que cada investigador cumpla dependen de sus objetivos de estudio, lo importante es establecerlos claramente. 􀂙 Toda investigación debe ser transparente, sujeta a crítica y a réplica, lo que no es posible si al examinar los resultados, el lector no puede referirlos a la población utilizada en un estudio.
  • 7. CARACTERÍSTICAS DE UNA BUENA MUESTRA REPRESENTATIVA ADECUADA REUNE DOS CONDICIONES REFLEJA LAS CARACTERISTICAS CUANTITATIVAMENTE DE LA POBLACION DEBE SER LO SUFICIENTEMENTE GRANDE TIPO DE MUESTREO TAMAÑO DE LA UTILIZADA MUESTRA
  • 8. TIPOS DE MUESTREO Probabilístico No (Aleatorio) Probabilístico Aleatorio simple. Accidental Sistemático. Por conveniencia. Estratificado. Por cuotas. Por conglomerados. Bola de Nieve.
  • 9. MUESTREO PROBABILÍSTICO -(aleatorio) -La característica de este muestreo es que todos los sujetos de la población de estudio, tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. - Para poblaciones no muy grandes Ejemplo:
  • 10. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE Cada unidad tiene la probabilidad equitativa de ser incluida en la muestra. Selección al azar. (tablas de números aleatorios, calculadoras, sofware).
  • 11. Ejemplo  Total= 1000 personas trabajando  600 : obreros  250 : técnicos  150 : profesionales  Se quiere una muestra de 200 personas  Probabilidad = muestra deseada = 200 = 0,2 Población 1000  Y la distribución de las 200 personas de la muestra se distribuyan así: 120 obreros, 50 técnicos y 30 profesionales.  Azar para escoger a los elementos de la muestra.
  • 12. MUESTREO SISTEMÁTICO Se selecciona individuos de la muestra a intervalos regulares. Ejemplo: 5, 10, 15, 20, ......... La selección de la muestra está distribuida siguiendo algún patrón particular.
  • 13. MUESTREO ESTRATIFICADO Este tipo de muestreo se emplea cuando se tiene interés en que la muestra sea la más representativa posible en lo que se refiere a subgrupos de interés relacionados ,por ej. Sexo, edad, situación laboral, etc.
  • 14. En el caso del ejemplo de la fábrica, se tiene que: - Obreros, técnicos y profesionales se establecen comparaciones y se decide escoger 80 de cada estrato. - Las probabilidades de selección serían, por estrato : Obreros 80/600 = 0.133 Técnicos 80/250 = 0.320 Profesionales 80/150 = 0.533 Donde se puede apreciar que la probabilidad de selección no es igual para todas las personas, sino que depende del estrato en que éstas se encuentran y así un obrero tiene menor posibilidad de ser seleccionado que un profesional.
  • 15. MUESTREO POR CONGLOMERADOS (Etapas múltiples) Se utiliza para poblaciones grandes y dispersas. En lugar de individuos se seleccionan conglomerados que están agrupados de forma natural. (cuadras de casas, departamentos, hospitales, provincias). Primero se escoge el conglomerado más alto, a partir de este se selecciona un subgrupo. A partir de este subgrupo se selecciona otro subgrupo, y así sucesivamente, hasta llegar hasta las unidades de análisis. Un ejemplo de conglomerados son los cursos de una escuela, cada curso es un conglomerado.
  • 16. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO No existe todos los sujetos tienen la misma posibilidad para ser elegidos para formar parte de la muestra. Existen uno o más criterios de selección por parte del investigador.
  • 17. Muestreo Accidental Es un muestreo no probabilístico El investigador selecciona una muestra de la población en un momento no previsto con anterioridad.
  • 18. Ejemplo  En una investigación sobre educación vial de las personas, si el investigador está presente en el momento de un accidente de tránsito puede tomar como referencia los sujetos que se encuentren directa e indirectamente involucrados en el hecho.
  • 19. Muestreo No Probabilístico Muestreo Intencional  Caso extremo (desviado) : corresponde a seleccionar el mejor o el peor de los casos y analizar si funciona el estudio.  Variación máxima o casos extremos. Consiste en seleccionar casos de los dos extremos y jugar con esas dos posiciones en el análisis de la información; es decir, comparar lógicas diferentes.  Homogénea. Es llamada también de grupos focales. Se recomiendan grupos pequeños (de 6 a 8 personas).  Caso típico. Consiste en seleccionar un caso representativo de la comunidad.
  • 20. Caso crítico. Seleccionando el peor de los casos se plantean preguntas como: ¿Si tiene esas posibilidades qué pasaría?  Bola de nieve o de cadena. Es utilizado generalmente cuando no es posible detectar las personas por cuestiones delicadas o comprometedoras; entonces un primer representante puede sugerir otro y éste un tercero y así sucesivamente.  Por criterio. El investigador se plantea unas características especiales que deben cumplir los elementos de la muestra.  Confirmatorio o desconfirmatorio. Se seleccionan elementos muestrales que ratifican o no el caso estudiado.
  • 21. Políticamente importante. Se selecciona una muestra cuya atención, en ese momento, es relevante por sus condiciones y características.  Por conveniencia. El investigador puede seleccionar una muestra con la que se facilite la recolección de información. Conocido también como muestreo por seguimiento, ya que la muestra corresponde a una parte, fracción o segmento de la población, lo cual, a su vez, produce resultados muy sesgados debido a la escasa representatividad que puede presentar dicho segmento. Este método también es utilizado en encuestas preliminares.  Por cuotas. Es una forma de diseño estratificado, en el cual la selección final de los casos dentro del estrato no es aleatoria.
  • 22. TAMAÑO DE MUESTRA Suponiendo que no hay limitaciones de costos ni otras limitaciones de orden práctico, el investigador debe aclarar las variables que analizará, el diseño muestral que utilizará y, sobre todo, el error que está dispuesto a aceptar para las estimaciones o decisiones que tome a partir de los resultados encontrados en la muestra. Igualmente, hay que considerar el nivel de significancia con el cual se trabajará.
  • 23. Fórmula para el Tamaño de la Muestra º
  • 24. Ejemplo Suponga que fue seleccionado para realizar una investigación en educación básica de una ciudad sobre “dificultades en el aprendizaje de las Matemáticas”. Esta investigación se va a desarrollar en un municipio donde los estudiantes de educación básica son 35.280. Se desea seleccionar una muestra cuyo margen de error de muestreo sea del 2% y cuyo nivel de confianza sea del 95%. ¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra?