Muestra en la Investigación Cuantitativa

Muestra en la Investigación Cuantitativa

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  Esp. Guillermo AugustoNarváez Burbano
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  Una parte fundamentalpara realizar un estudio estadístico de cualquier tipo es obtener unos resultados confiables para lo cual se necesita generalmente la mayor cantidad de datos posibles. Pero generalmente resulta casi imposible o impráctico llevar a cabo algunos estudios sobre toda una población, para esto la solución es desarrollar el estudio basándose en un subconjunto de dicha población realizando un muestreo.
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  El “qué oquiénes”, es decir, los participantes, objetos, sucesos o comunidades de estudio son las unidades de análisis de una investigación. Su elección depende del planteamiento de la investigación y de los alcances del estudio. Así, en la situación de que el objetivo sea describir el uso que hacen los niños de la televisión, lo más factible sería interrogar a un grupo de niños. También serviría entrevistar a los padres de los niños.
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  El “qué oquiénes”, es decir, los participantes, objetos, sucesos o comunidades de estudio son las unidades de análisis de una investigación. Su elección depende del planteamiento de la investigación y de los alcances del estudio. Así, en la situación de que el objetivo sea describir el uso que hacen los niños de la televisión, lo más factible sería interrogar a un grupo de niños. También serviría entrevistar a los padres de los niños. Por tanto, para seleccionar una muestra, lo primero que hay que hacer es definir la unidad de análisis (individuos, organizaciones, periódicos, comunidades, situaciones, eventos, etc.). Una vez definida la unidad de análisis se delimita la población.
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  Población: Una vezque se ha definido cuál será la unidad de análisis, se procede a delimitar la población que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados. Así, una población, también llamada universo, es el conjunto de todos los casos o elementos que concuerdan con una serie de especificaciones o características, o que hacen parte de un espacio común y de los cuales queremos realizar un estudio para conocer datos específicos. Muestra: Parte de una población seleccionada sobre la cual se recolectarán datos, y que tiene que definirse o delimitarse de antemano con precisión, la muestra deberá ser estadísticamente representativa de dicha población.
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  En las muestrasprobabilísticas todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos, la muestra se obtiene usando métodos estadísticos los cuales resultaran en una cantidad representativa de la población. En las muestras no probabilísticas, la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de las características de la investigación o de quien hace la muestra. Aquí el procedimiento no es mecánico ni con base en matemáticas, sino de las decisiones del (los) investigador(es) obedeciendo a diversos criterios. Muestra Investigación Cuantitativa: Probabilística o Aleatoria Investigación Cualitativa: No Probabilística, Dirigida o de Juicio
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  Para empezar hayque tener en cuenta que el tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia, ya que según el número de elementos la población puede ser finita o infinita. Una población finita es aquella que está formada por un limitado número de elementos, por ejemplo; el número de habitantes de una vereda. En estos casos uno debe preguntarse: dado que una población tiene un tamaño (N) ¿cuál es el menor número de unidades de análisis (personas, objetos, etc.) que necesito para conformar una muestra (n) que me asegure un determinado nivel de error (e)?. La respuesta a esta pregunta busca encontrar una muestra que sea representativa del universo con cierta posibilidad de error y nivel de confianza (k o Z).
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  Una población infinitaes aquella que no se conoce su tamaño real, por ejemplo la cantidad de profesionales en Trabajo Social que están ejerciendo su carrera. También puede considerarse infinita una población que es tan grande que por razones practicas de una investigación debe manejarse como un universo infinito. De todas formas el proceso matemático será similar al de la población finita. Ya que aunque no conozco el tamaño de mi universo, aun necesito conformar una muestra (n) que me asegure un determinado nivel de error (e) y cierto nivel de confianza (Z o k).
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  Muestras para PoblaciónFinita: Tamaño de la población o universo. Límite aceptable de error muestral. Suele usarse un valor que varía entre el 1% (0,01) y 9% (0,09). Es la variación positiva o la proporción de individuos que poseen en la población la característica de estudio, toma un valor entre 0 y 1. Cuando no se conoce generalmente se le da el valor de 0,5. Variación negativa o proporción de individuos que no poseen esa característica, es decir q = 1- p. Constante que depende del nivel de confianza que asignemos y corresponde a una distribución Normal o de Gauss. N= e= p= q= Z=
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  Muestras para PoblaciónFinita: Tamaño de la población o universo. Valor entre el 1% (0,01) y 9% (0,09). Cuando no se conoce generalmente se le da el valor de 0,5. 1- p. Constante que depende del nivel de confianza que asignemos y corresponde a una distribución Normal o de Gauss. N= e= p= q= Z= Z (K) 1,28 1,65 1,96 2,17 2,24 2,33 2,58 Nivel de Confianza 80% 90% 95% 97% 97,5 98% 99%
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  Muestras para PoblaciónInfinita: Valor entre el 1% (0,01) y 9% (0,09). Cuando no se conoce generalmente se le da el valor de 0,5. 1- p. Constante que depende del nivel de confianza que asignemos y corresponde a una distribución Normal o de Gauss. e= p= q= Z= Z (K) 1,28 1,65 1,96 2,17 2,24 2,33 2,58 Nivel de Confianza 80% 90% 95% 97% 97,5 98% 99%
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  Ejemplo: En una investigaciónacerca de Riesgos Profesionales y Estrés en Docentes, la población estará constituida por docentes tiempo completo de las universidades privadas en la ciudad de Pasto: Universidad Mariana, Universidad Cooperativa. Universidad Docentes Universidad Mariana 226 Universidad Cooperativa 71 TOTAL (Población): 297 Requiere un nivel de confianza de 95% (Z=1,96), y se ha planteado un error aceptable de 7% (e=0,07). Y al no conocer la proporción de individuos que poseen la característica de estudio usamos el valor por defecto (p = 0,5).
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  Calculadora Online deMuestra Estadística: http://www.netquest.com/panel_netquest/calculad ora_muestras.php http://www.mey.cl/html/samplesize.html
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  Utilice la teoríaaprendida y las herramientas antes mencionadas para encontrar las siguientes muestras: 1. Muestra de Población Infinita: Nivel de Confianza= 95%; p = 0.7; margen de error = 10%. 2. Muestra de Población Finita: Nível de Confianza = 98%; Universo = 600; p = 0.7; error = 10%.
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  HERNANDEZ, Roberto, FERNANDEZ,Carlos, BAPTISTA, Pilar. Metodología de la Investigación. Perú: McGraw Hill, 2010. 613p. ISBN 978-607-15-0291-9. BOLAÑOS, Ernesto. Muestra y Muestreo. Escuela Superior de Tizayuca <http://www.uaeh.edu.mx/docencia/P_Presentaciones/tizayuc a/gestion_tecnologica/muestraMuestreo.pdf> [Citado Marzo 30 de 2014]. Universidad Tec Milenio: Profesional – Metodología de la investigación. <http://claroline.ucaribe.edu.mx/claroline/claroline/backends /download.php?url=L0FwdW50ZXMvMTAucGRm&cidReset=true& cidReq=GA0102_001> [Citado Marzo 30 de 2014]. Soporte Técnico De Office. Microsoft Excel [En Línea]. <http://office.microsoft.com/es-es/support/?CTT=97> [Citado Marzo 10 de 2014].