Este documento describe los métodos para seleccionar una muestra representativa de una población para un estudio de investigación. Explica que una muestra probabilística permite conocer el tamaño del error y reducirlo al mínimo, y que se selecciona aleatoriamente para asegurar que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado. También describe tres métodos comunes para seleccionar una muestra probabilística - la tombola, los números aleatorios y la selección sistemática - así como factores a considerar para determinar el t

1. METODOLOGÍA DE LA
INVESTIGACIÓN
Nombre: Adriana Miranda Solórzano
LAEE XIV
10/Noviembre/2018

2. Capítulo 8: SELECCIÓN DE LA MUESTRA
1. ¿Cómo se selecciona una muestra probabilística?
La muestra probabilística permite conocer el tamaño del error y reducirlo al mínimo.
Esto también depende del tamaño de la muestra que se vaya a estudiar.
Se selecciona en base a las características, el tamaño de la muestra y según la
contribución que se piensa hacer con ella. La muestra probabilística y la no
probabilística se hacen según el planteamiento del problema, la hipótesis, el diseño
de investigación. Todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad
de ser escogidos Esto se obtiene definiendo las características de la población, el
tamaño de la muestra y a través de una selección aleatoria y/o mecánica de las
unidades de análisis.
2. ¿Cómo se lleva a cabo el procedimiento de selección de la muestra?
Los tipos de muestra dependen de dos características: el tamaño de la muestra y el
procedimiento de selección. Se determina el tamaño de la muestra N, se eligen
siempre aleatoriamente para asegurarnos de que cada elemento tenga la misma
probabilidad de ser elegidos. Se utilizan básicamente tres procedimientos de
selección:
a) Tómbola: Consiste en numerar todos los elementos muestrales de la
población, de uno al número N, después se hacen fichas o papeles, uno por
cada elemento se revuelven en una caja y se van sacando N número de
fichas, según el tamaño de la muestra. Los números elegidos al azar
conformaran la muestra.
b) Números aleatorios: Una excelente alternativa para generar números
aleatorios se encuentra en un programa STATS, que contiene un
subprograma para ello (Random Number Generation) y evita el uso de la
tabla de números aleatorios.
c) Selección sistemática de elementos muestrales: Este procedimientos de
selección es muy útil e implica elegir dentro de una población N un número
(n) de elementos a partir de un intervalo K. Éste último (K) es un intervalo
que se determina por el tamaño de la población y el tamaño de la muestra.
Así, tenemos que K = N/n, en donde K = un intervalo de selección
sistemática, N = la población y la n = la muestra.

3. 3. ¿Cuál es el tamaño óptimo de una muestra?
Para determinar el tamaño de una muestra se deberá tomar en cuenta varios
aspectos relacionados con el parámetro y estimador, el sesgo, el error muestral, el
nivel de confianza y la varianza poblacional.
 El parámetro se refiere a la característica de la población que es objeto de
estudio y estimador es la función de la muestra que se usa para medirlo.
 El error muestral siempre se comete ya que existe una pérdida de la
representatividad al momento de escoger los elementos de la muestra, sin
embargo, la naturaleza de la investigación nos indicará hasta qué grado se
puede aceptar.
 El nivel de confianza, por su parte, es la probabilidad de que la estimación
efectuada se ajuste a la realidad, es decir, que caiga dentro de un intervalo
determinado basado en el estimado y que capte el valor verdadero del
parámetro a medir.
4. ¿Cómo y cuáles son las muestras no probabilísticas?
Las características de este tipo de muestras son:
I. No calcula con precisión el error estándar.
II. Los datos no pueden generalizarse a una población que no se consideró en
sus parámetros, ni en sus elementos para obtener la muestra.
III. La elección de los sujetos no depende que todos tengan la misma posibilidad
de ser.
Tipos de muestras no probabilísticas:
a) Muestreo por conveniencia: Es una técnica donde las muestras de la
población se seleccionan solo porque están convenientemente disponibles
para el investigador. Estas muestras se seleccionan solo porque son fáciles
de reclutar y porque el investigador no consideró una muestra que represente
a toda la población.
b) Muestreo consecutivo: Está técnica es muy similar al muestreo por
conveniencia, con una ligera variación, aquí el investigador elige una sola
persona o un grupo de muestra, realiza una investigación durante un período
de tiempo, analiza los resultados y luego pasa a otra asignatura o grupo de
sujetos si es necesario.
c) Muestreo por cuotas: Para comprender mejor una población, el investigador
solo necesitará una muestra, no a toda la población. Además, el investigador
está interesado en estratos particulares dentro de la población. Es aquí
donde el muestreo por cuotas ayuda a dividir la población en estratos o
grupos.

4. d) Muestreo intencional o por juicio: Las muestras se seleccionan basándose
únicamente en el conocimiento y la credibilidad del investigador. En otras
palabras, los investigadores eligen solo a aquellos que estos creen que son
los adecuados para participar en un estudio de investigación.
e) Muestreo de bola de nieve: Este tipo de técnica de muestreo ayuda a los
investigadores a encontrar muestras cuando son difíciles de localizar. Los
investigadores utilizan esta técnica cuando el tamaño de la muestra es
pequeño y no está disponible fácilmente.