El documento describe varios conceptos clave relacionados con la metodología de investigación, incluyendo población, muestra, muestreo, tipos de muestreo (probabilístico y no probabilístico), y el cálculo del tamaño de la muestra. Explica que la muestra debe ser representativa de la población y de un tamaño adecuado, y proporciona una fórmula y ejemplo para calcular el tamaño de la muestra.
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.
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.
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?