El documento describe los conceptos clave de población, muestra e instrumentos en investigaciones cuantitativas. Explica la diferencia entre población y muestra, y los diferentes tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico. También cubre cómo calcular el tamaño de la muestra y los elementos para elaborar instrumentos para recopilar datos.

1. POBLACIÓN, MUESTRA Y
ELABORACIÓN DE INSTRUMENTOS
EN INVESTIGACIONES
CUANTITATIVAS
MSC. CORINA ARENAS

3. OBJETIVOS.
- Distinguir entre población y muestra.
- Diferenciar la base de la muestra de la unidad de la muestra.
- Conocer la relación cualitativa y cuantitativa entre la muestra y el
universo.
- Diferenciar muestreo probabilístico del no probabilístico.
- Presentar los elementos fundamentales en la elaboración de
instrumentos para la recolección de datos en investigaciones
cuantitativas

5. PROCESO DE
INVESTIGACIÓN.
PROBLEMA HIPÓTESIS POBLACIÓN
MUESTRA
Ej: ¿Mejorarán más rápido en
recuperarse de su hospitalización
los diabéticos que participen en la
clinica de monitoreo que aquellos
que no lo hacen?
“Los diabéticos que asistan a
monitoreo que se encuentren
hospitalizados mejoran más rápido
su condición, que los que no
participen en las clinicas de
monitoreo”.
Diabeticos
hospitalizados

6. Universo
Población
(N)
muestra
(n)
Conjunto de individuos o
elementos cualesquiera, en
los cuales se consideran
una o más características
que se someten a estudio
estadístico. (RAE).
Conjunto de sujetos a los
que queremos proyectar
nuestra investigación o
nuestro estudio.
Parte de un conjunto o
población debidamente
elegida que se somete a
observación científica en
representación del conjunto
para obtener resultados
válidos.
Diabeticos que
viven en Chitré
Diabéticos que
participen la
clínica de
monitoreo
Diabéticos que
participen en la
clínica de
monitoreo que se
encuentre
hospitalizados.

7. POBLACIÓN
• POBLACIÓN: Conjunto de individuos que tienen las
características (variables), que se quieren estudiar.
• POBLACIÓN DIANA: Está definida por los objetivos
del estudio. Ejm. Diabéticos de Chitré.
• POBLACIÓN FINITA: Cuando se conoce el tamaño
de la población.
• POBLACIÓN INFINITA: Cuando no se conoce el
tamaño de la población.

8. LA POBLACIÓN DE LA
INVESTIGACIÓN
Unidad de
observación
• Elementos del universo en
que se medirán o
estudiarán las variables de
interés.
Unidad de
muestreo
• Elemento utilizado para
seleccionar la muestra.
• A veces no coincide con la
unidad de observación.

10. EL MUESTREO

11. MUESTREO
Ventajas:
• El estudio se realiza en
menos tiempo
• Menos gastos.
• Facilita profundizar el
análisis.
• Mayor control de las
variables a estudiar.
Características:
• Representativa de la
población
• Reunir las
características
principales de la
población
• Sistema adecuado
• Tamaño de la muestra

12. PARA SELECCIONAR LA
MUESTRA...
Población
Se recoge en
Base de la
muestra
Cada uno de los elementos en que se subdivide la
base, que se denomina:
Unidad de la
muestra
En ella figuran
individualizadas todas
las unidades que
forman la población.
Diabeticos que
participen en la
clinica de
monitoreo
Cada uno de los
diabeticos figuran
en la clinica de
monitoreo.

13. PARA SELECCIONAR LA
MUESTRA...
RELACIÓN UNIVERSO- MUESTRA
Cuantitativa
Exige que el universo y la muestra
reúnan las mismas características
básicas en igual proporción.
fracción del muestreo:
porcentaje que
representa la muestra
respecto del universo.
n/N
Coeficiente de elevación:
Número de veces que la
muestra está contenida en el
universo.
N/n
Cualitativa

14. ¿CÓMO SELECCIONAMOS LA
MUESTRA?
MUESTREO: Estrategias que nos permiten elegir un subgrupo de un
grupo mayor, y utilizarlo como base para realizar inferencias sobre
éste.

15. ¿CÓMO SELECCIONAMOS LA MUESTRA? TIPOS
DE MUESTREO.
PROBABILÍSTICAS
NO
PROBABILÍSTICAS
Muestreo aleatorio simple.
Muestreo aleatorio sistemático.
Muestreo aleatorio estratificado.
Muestreo aleatorio por
conglomerados.
Bola de nieve.
Muestreo discrecional.
Muestreo intencional o conveniencia
Muestreo por cuotas.

16. TIPOS DE MUESTREO:
PROBABILÍSTICOS.
PROBABILÍSTICO
Muestreo aleatorio simple.
Muestreo aleatorio sistemático.
Muestreo aleatorio estratificado.
Muestreo aleatorio por conglomerados.
Son los muestreos en los que todos los
individuos tienen la misma probabilidad
de ser elegidos para formar parte de la
muestra. Nos aseguran la
representatividad de la muestra extraída.

17. TIPOS DE MUESTREO:
PROBABILÍSTICOS.
Consiste en elegir al azar un número de
elementos de una población que ya se ha
definido, de modo que la probabilidad de
cada unidad de formar parte de la
muestra es la misma.
MUESTREO
ALEATORIO SIMPLE:

18. TIPOS DE MUESTREO:
PROBABILÍSTICOS.
se elige un sólo elemento de la
base al azar. a ese número se le
suma el coeficiente de elevación.
N/n
Así, al número inicial se le va
sumando el cociente de la fórmula
anterior
MUESTREO ALEATORIO
SISTEMÁTICO

19. TIPOS DE MUESTREO:
PROBABILÍSTICOS.
Consiste en considerar categorías
típicas diferentes entre sí, que poseen
gran homogeneidad respecto alguna
característica (profesión, sexo, estado
civil...)
Se pretende asegurar que todos los
estratos de interés están
adecuadamente representados en la
muestra.
MUESTREO ALEATORIO
ESTRATIFICADO

20. TIPOS DE MUESTREO:
PROBABILÍSTICOS.
MUESTREO ALEATORIO POR
CONGLOMERADOS:
Consiste en seleccionar aleatoriamente
un cierto número de conglomerados y
en investigar después todos los
elementos pertenecientes a los
conglomerados elegidos.
La unidad muestral es un grupo de
elementos de la población que forman
una unidad. (ej: unidades hospitalarias,
departamentos universitarios...).

22. TIPOS DE MUESTREO:
NO PROBABILÍSTICOS.
NO
PROBABILÍSTICAS
Bola de nieve.
Muestreo discrecional.
Muestreo intencional o conveniencia
Muestreo por cuotas.
La muestra extraída no será
representativa, porque no todos
los sujetos de la población tienen
la misma probabilidad de ser
elegidos

23. TIPOS DE MUESTREO:
NO PROBABILÍSTICOS
MUESTREO POR CUOTAS:
Consiste en la selección de individuos que reúnan condiciones
parecidas. Se escogen a los primeros que se encuentren que
recojan esas características.

24. TIPOS DE MUESTREO:
NO PROBABILÍSTICOS.
MUESTREO INTENCIONAL O CONVENIENCIA: Consiste en la
selección de individuos que puedan representar a la población,
utilizando los que son más cercanos al investigador.

25. TIPOS DE MUESTREO: NO
PROBABILÍSTICOS.
BOLA DE NIEVE:
Consiste en seleccionar una muestra a través de unos individuos que
conducen a otros, y estos a otros, así hasta alcanzar la muestra
suficiente.

26. TIPOS DE MUESTREO:
NO PROBABILÍSTICOS
MUESTREO DISCRECIONAL:
Se seleccionan los sujetos de la muestra en función de lo que se
consideran que pueden aportar al estudio.

27. CONSIDERACIONES.
El muestreo
1. Permite realizar inferencias sobre
una población.
2. Debe recoger una muestra que
recoja las características esenciales
de la población.
3. En función del rigor del estudio se
hará uso de un muestreo
probabilístico o no probabilístico.
4. Cuanto mayor sea la muestra,
menor será el error de muestreo.

29. CALCULO DEL TAMAÑO
MUESTRAL

30. Tamaño de
muestra para
un grupo
Variable
cualitativa
(Una
proporción)
2
2
*
*
d
q
p
Z
n 

  q
p
Z
N
d
q
p
Z
N
n
*
*
1
*
*
*
2
2
2





2
2
*
d
S
Z
n 

  2
2
2
2
2
*
1
*
*
*
S
Z
N
d
S
Z
N
n





Variable
cuantitativa
(Una media)
Población
Desconocida
Población
conocida
Población
desconocida
Población
conocida

31. TAMAÑO DE LA MUESTRA
Tamaño de
la Muestra
Población
Finita
Población
Infinita
Z p q e n N
Coef.
confianza
Prob.Éxito Prob.
Fracaso
Error de
Estimación
Tamaño de la
muestra
Tamaño de la
Población
Donde

32. COEFICIENTE DE
CONFIANZA
Coef. Confianza Z
80 % 1,29
85% 1,44
90% 1,64
95% 1,96
99% 2,27

33. Evelyn E. Acevedo MSP

34. Evelyn E. Acevedo MSP

37. TAMAÑO DE LA MUESTRA
PROPORCIÓN DE UNA VARIABLE EN UNA
POBLACIÓN
Z2 p(1-p)
d2
n’=
N= Población
n`= muestra máxima
n= tamaño ajustado de la muestra
Z= nivel de confianza
p= proporción esperada en la población
d= precisión absoluta
N= población total
n =
n`
1* n`/N

38. TAMAÑO DE LA MUESTRA
PROMEDIO DE UNA VARIABLE EN UNA
POBLACIÓN
(Za)2(s2
d2
n=
Za  1.96
s  desviación estándar de la variable de la población
d  límite de error entre los promedios de n y N

39. TAMAÑO DE LA MUESTRA
ESTUDIO COMPARATIVO DE DOS
PROPORCIONES
2(ZaZb)2(P1P)
(P1 -P2)2
n =
Za = 1.96
Zb = 1.282 cuando 1-b = 0.90
P es el promedio de P1 y P2
P1 = proporción estimada de un grupo
P2 = proporción estimada del otro grupo
(n para cada grupo)

40. TAMAÑO DE LA MUESTRA
ESTUDIO COMPARATIVO DE DOS
PROMEDIOS
2(ZaZb)2(s2
(x1 -x2)2
n =
Za  1.96
Zb = 1.282 cuando 1-b = 0.90
P es el promedio de P1 y P2
x1 = promedio de los valores esperados en un grupo
x2 = promedio de los valores esperados en el otro grupo
(n para cada grupo)