Este documento describe los conceptos de población y muestra en el diseño de investigación. Explica que la población es el conjunto total de elementos que presentan una característica de estudio, mientras que la muestra es una parte de la población seleccionada para el estudio. Detalla los procedimientos para determinar la unidad de análisis, delimitar la población, calcular el tamaño de la muestra y elegir la técnica de muestreo, ya sea probabilística o no probabilística.

1. METODOLOGÍA DEL TRABAJO UNIVERSITARIO II
Población y muestra en el diseño de investigación
Lic. Mónica Ramos Neyra

2. LOGRO DE LA SESIÓN
Altérminodelasesión,elparticipanteserácapazderedactar,demaneraobjetiva,losdatoscorrespondientesalapoblaciónymuestradesuestudio.

3. 1. Tipo y nivel de investigación
1.1. Tipo
2.2. Nivel de investigación
2.Métodos y diseño de la investigación
2.1. Métodos
2.2. Diseño de la investigación
3.Población y muestra
3.1. Población
3.2. Muestra
4.Técnicas e instrumentos de recolección de datos
4.1. Técnicas
4.2. Instrumentos
4.3. Matriz de consistencia
ESTRUCTURA DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN EN LA TESIS

4. ¿Para qué se delimita la población y muestra?
Para determinar conclusiones sobre hipótesis planteadas.

5. La población y muestra
No siempre es posible analizar a toda la población. Por ello, se selecciona una muestra representativa.

6. Conceptos
POBLACIÓN
•Conjuntodeelementosquepresentanunacaracterísticaocondicióncomúnqueesobjetodeestudio.
MUESTRA
•Partedeloselementososubconjuntodeunapoblaciónqueseseleccionaparaelestudiodeesacaracterísticaocondición.

7. Procedimientos
Se debe determinar lo siguiente:
1.Unidad de análisis
2.La población y sus límites
3.El tamaño de la muestra
4.Elegir la técnica de muestreo

8. UNIDAD DE ANÁLISIS
Está comprendida por:
Participantes
Objetos
Comunidades
Sucesos
Estos se relacionan con los objetivos de investigación

9. UNIDAD DE ANÁLISIS
Preguntade investigación
Unidadde análisis errónea
Unidad de análisis correcta
¿Discriminana las mujeres en los anuncios de televisión?
Mujeres que aparecen en los anuncios.
Error:No hay grupo de comparación.
Mujeres y hombres que aparecenen los anuncios de televisión, para comparar si ambos son presentados con la misma frecuencia y en qué roles.
¿Hayproblemas de comunicación entre padres e hijos?
Grupo de adolescentes
Error:Se procedería a describir únicamente la percepción de los adolescentes con relación a sus padres.
Grupode padres e hijos.
¿Cómo es la comunicación que tienencon sus médicos los pacientes de enfisema pulmonar en fase terminal?
Pacientes de enfisemapulmonar en estado terminal.
Error: La comunicación es un proceso entre dos actores.
Pacientes de enfisemapulmonar en estado terminal y sus médicos.

10. LA MUESTRA
PROBABILISTICA
NO PROBABILÍSTICA
•Selecciona participantes por uno o varios propósitos
•No pretende que los casos sean representativos de la población.
•Requiere precisar el tamaño de la muestra.
•Selecciona los elementos muestrales por medio de :
Listado o procedimientos (tómbolas,números aleatorios)

12. MUESTREO PROBABILÍSTICO
•Cuando todas las unidades que componen el universo son conocidas y tienen igual posibilidad de ser seleccionadas en la muestra.
•Recomendada para poblaciones no muy grandes.
Muestreo Simple Aleatorio

13. Ejemplo
•Se quiere un muestra de 500 viviendas en un barrio de 2000 casas. Se determinan escogiendo una casa cada cierto intervalo.
•El intervalo sería K = Población/Muestra
•K=2000/500= 4, osea se numeran las 2000 casas y luego empezando por una al azar cada 4 se escoge hasta completar las 500.

15. Muestreo Probabilístico
•Cuandohayestratosdeimportanciaparalainvestigación,talescomoelsexodelaspersonasolasregionesdeunpaís,seescogelamuestraalinteriordelestrato.
Muestreo Estratificado

16. Ejemplo
En el caso del ejemplo de la fábrica, podríamos haber argumentado que obreros, técnicos y profesionales son importantes para establecer comparaciones y se decide escoger 80 de cada estrato. En este caso las probabilidades de selección serían, por estrato, las siguientes:
•Obreros 80/600 = 0.133
•Técnicos 80/250 = 0.320
•Profesionales 80/150 = 0.530
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, simplemente porque estos últimos son menos.

18. MUESTREO PROBABILÍSTICO
•Una muestra por conglomerados es aquella en la que la unidad de muestreo no es la unidad o elemento de la población sino el conglomerado. La unidad de muestra se refiere a los elementos del universo que se seleccionan en la muestra.
•Un ejemplo de conglomerados son los cursos de una escuela, cada curso es un conglomerado.
Muestreo Por Conglomerados

19. Tipos de muestreo aleatorio
Muestreoaleatoriosimple:todosloselementosdelapoblacióntienenlamismaprobabilidaddeserelegidosparaformarpartedelamuestra.
Muestreoaleatorioestratificado:lapoblaciónsedivideengruposhomogéneosquellamamosestratos. Laproporcióndecadaestratoenlapoblaciónsemantieneenlamuestra. Cadaunodelosestratodelamuestraseobtienepormuestreoaleatoriosimplesobreelestratocorrespondientedelapoblación.
Población
Estrato 1
Estrato 2
Muestra
Expositora: Mónica Ramos Neyra

20. Tipos de muestreo aleatorio (II)
Muestreoaleatoriosistemático:seseleccionaalazarunelementodelapoblaciónyapartirdeélseseleccionandekenkloselementossiguientes.
Muestreoporconglomeradosyáreas:sedividelapoblaciónendistintasseccionesoconglomerados. Seeligenalazarunaspocasdeestasseccionesysetomantodosloselementosdelasseccioneselegidasparaformarlamuestra.
Para dividir la población en secciones podemos usar las provincias.
Expositora: Mónica Ramos Neyra

21. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
•Caso extremo. También es denominado desviado, corresponde a seleccionar el mejor o el peor de los casos y analizar si funciona o no el estudio correspondiente
•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.
Muestreo Intencional

22. Muestreo No Probabilístico
•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.
Muestreo Intencional

23. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
•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.
Muestreo Intencional

24. TALLER
•Definir la unidad de análisis correcta
•Determinar la población
•Determinar la muestra y los métodos empleados para hallarla.