Presentación sobre la selección de la muestra. Capitulo número ocho, Sampieri R.H. Metododología de la investigación 5ta Edición. Integrantes grupo número ocho. Evelyn Ferrufino Larissa Martinez Heidi Avila Delmy Maradiaga

1. UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE HONDURAS
FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS
METODOS Y TECNICAS DE INVESTIGACION
TEMA:
CATEDRATICA:
BLANCA CELEA BARAHONA
TERCER PERIODO ACADEMICO 2013
SECCION 14:00

2. Grupo Número 8
Integrantes:

Evelyn Johana Ferrufino Cruz
20111002973

Delmy Gabriela Maradiaga Trujillo
20101004183

Larissa Gesell Martinez Perez
20111004390

Heidi Suyapa Avila Lagos
20111003338

3. Tipos de muestreo.
Muestra Probabilística
Muestra
Aleatoria
Simple
Muestra
Estratificada
Muestra por
Racimos

4. Tipos de muestras

5. Muestra Aleatoria Simple
Es el que le permite al
investigador conformar una
muestra de forma que cada
elemento de la población o
universo tenga la misma
probabilidad
de
ser
seleccionado por lo tanto , se
requiere enumerar a cada uno,
de 1 a N.

6. Muestra Probabilística Estratificada
Muestreo en el que la
población se divide en
segmentos, y se selecciona
una muestra para cada
segmento.

7. ESTRATOS:
tiene su origen en el vocablo
latino stratus y permite hacer
referencia al conjunto de
elementos que comparten
ciertos caracteres comunes y
que se integra con otros
conjuntos para la formación
de una entidad.

8. Ejemplo 1: Aplicando el muestreo Estratificado
• Universo: 10.000 habitantes de un pueblo
• Tamaño de muestra: 600 personas
• Distribución del universo por edades:
• Grupo A: 1.500 habitantes menores de 18 años
• Grupo B: 6.500 habitantes con edades comprendidas entre los
18 y los 60 años
• Grupo C: 2.000 vecinos mayores de 60 años.

9. AFIJACIÓN SIMPLE:
•Grupo A: 600/3 = 200
•Grupo B: 600/3 = 200
•Grupo C: 600/3 = 200
AFIJACIÓN PROPORCIONAL:
•Grupo A: 600 x(1.500/10.000) = 90
•Grupo B: 600 x (6.500/10.000) = 390
•Grupo C: 600 x (2.000/10.000) = 120

10. Ejemplo 2:
• Supongamos que pretendemos realizar un estudio con
directores de recursos humanos para determinar su
ideología y políticas respecto a como tratan a los
colaboradores de sus empresas.
• Imaginemos que nuestro universo es de 1176
organizaciones con directores de recursos humanos.
• Tamaño de la muestra necesaria para representar a la
población seria de n=298

11. ¿ Que muestra necesitamos para cada estrato?
• La población es de 1176 directores de recursos humanos y el tamaño de la muestra es
n=298
• Utilizaremos la siguiente formula:
ksh = n/N
298/1176
= 0.2534
• De manera que el total de la subpoblación se multiplicara por esta fracción para
obtener el tamaño de la muestra para el estrato.

12. Muestra probabilística estratificada de
directores de empresas
Estrato por giro
Directores de recursos humanos
Total población
(fh)=0.2534
Muestra
1
Extractivo y siderúrgico
53
13
2
Metal – mecánicas
109
28
3
Alimentos, bebidas y trabajo
215
55
4
Papel y artes graficas
87
22
5
Textiles
98
25
6
Eléctricas y electrónicas
110
28
7
Automotriz
81
20
8
Químico –farmacéutica
221
56
9
Otras empresas de transformación
151
38
10
comerciales
51
13
N=1176
n=298
Total

13. Muestreo probabilístico por racimos
 Este
es el Muestreo en el que las unidades de
análisis se encuentra encapsuladas en
determinados lugares físicos. Sampieri
H.(5ta.edición). Pag.182.
 En este tipo de muestreo se reducen
costos, tiempo y energía al considerar que
muchas veces nuestras unidades de análisis se
encuentran encapsuladas o encerradas en
determinados lugares físicos o geográficos a
los que denominamos racimos.

14. Unidad de análisis
 Se
refiere a quienes van a ser medidos, o
sea el sujeto o sujetos a quienes en ultima
instancia vamos a aplicar el instrumento de
medición.
Unidad Muestral
 Es racimo a través del cual se logra
el acceso a la unidad de análisis.

15.  Las
unidades de análisis o los elementos
muestrales se eligen siempre
aleatoriamente para asegurarnos que cada
elemento tenga la misma probabilidad de
ser elegidos.

16. Ejemplo:

17. ¿Cómo se lleva a cabo el procedimiento
de selección?
 La
muestra probabilística depende de dos cosas:
 Del
tamaño de la muestra.
 Del
procedimiento de selección

18. ¿Como se puede llevar a cabo este procedimiento?
 Tómbola:
consiste en numera todos los
elementos muestrales de la población, del
uno al número N. Después se hacen fichas o
papeles, según el tamaño de la muestra.
Los números elegidos al azar conformaran
la muestra.

19.  Números
random o números aleatorios
 la
utilización de una tabla de números que
implica un mecanismo de probabilidad muy
bien diseñado.
Los números random de la corporación
Rand, fueron generados con una especie de
ruleta electrónica.

21. Muestreo No Probabilístico
Sampieri. H.(2010). La Muestra no
Probabilística o dirigida es un subgrupo de
la población en la que la elección de los
elementos no depende de la probabilidad
sino de las características de la
investigación.

22. Tipo De Muestreo No Probabilístico
•
Muestreo Causal o Accidental
• Muestreo Intencional u Opinático
• Muestreo por Cuotas
• Muestreo por Bola de Nieve

23. Muestreo Causal o Accidental
Es un muestreo no probabilístico donde el
investigador elige a aquellos individuos
que están a mano.

24. Ejemplo:
Un periodista que va por la calle preguntando a las
personas que salen a su paso, sin atender ningún
criterio especial de elección. No es probabilístico
porque aquellas personas que no pasan por ese sitio
no tiene la posibilidad de entrar en la muestra.

25. Muestreo Intencional u opinatico
Este tipo de muestreo se caracteriza por un
esfuerzo deliberado de obtener muestras
"representativas" mediante la inclusión en la
muestra de grupos supuestamente típicos.

26. Ejemplo:
Es muy frecuente su utilización en
sondeos preelectorales de zonas
que en anteriores votaciones han
marcado tendencias de voto.

27. Muestreo Por Cuotas
Se asienta generalmente sobre la base de un
buen conocimiento de los estratos de la
población y/o de los individuos más
"representativos" o "adecuados" para los fines
de la investigación.

28. Ejemplo:
La Consejería de Sanidad desea estudiar la incidencia
de las drogas en la adolescencia. Lo que deberíamos
hacer sería: conocer por los informes de la Consejería
de Educación cuales son los centros más afectados por
el problema, fijar un número de sujetos a entrevistar
proporcional a cada uno de los estratos (cuotas) y
finalmente dejar en manos de los responsables del
trabajo de campo a que sujetos concretos se deberá
entrevistar.

29. Muestreo De Bola De Nieve
Se localiza a algunos individuos, los cuales
conducen a otros, y estos a otros, y así
hasta conseguir una muestra suficiente.

30. Ejemplo:
Este tipo se emplea muy
frecuentemente cuando se hacen
estudios con poblaciones "marginales",
delincuentes, sectas, determinados
tipos de enfermos, etc.

31. Diferencia Entre Los tipos De muestreo
PROBABILISTICO
NO PROBABILISTICO
1).Todas las unidades tienen igual de probabilidad 1).Cada unidad NO tiene igual probabilidad de
de participar en la muestra.
participar en la muestra
.
2).La elección de cada unidad muestral es
independiente de las demás.
2).No se puede calcular el error muestral.
3).Se puede calcular el error muestral.
3).Alto riesgo de invalidez producido por la
introducción de sesgo

32. Anexos:

34. http://renovazapata.wikispaces.com/file/view/Muestreo1.pdf
http://www.mailxmail.com/curso-tesis-investigacion/aspectos-metodologicosmuestra
Sampieri,R.H.,Collado,C.F. y Lucio, P.B.,(2010). Metodología de la
Investigación, (5ta Ed.,pp.172-190).

35. Comentario:
 Es muy importante tener en cuenta cada uno de los tipos de
muestra y la forma en la que estos se subdividen. Ya que al
momento de realizar nuestro trabajo de investigación tendremos
que hacer uso de los mismos y optar por el que mas nos convenga
y el que nos sirva de apoyo al momento de realizar el proceso de
selección.
 En el capitulo ocho “selección de la muestra” paso siete, está
todo el procedimiento a utilizar en nuestra toma de selección
para nuestro trabajo de investigación no tuvimos ningún problema
ya que todo se encuentra perfectamente explicado.