Protocolo cuantitativa

1. POBLACIÓN Y
MUESTRA EN
INVESTIGACIO
N CIENTÍFICA
DRA. ELENA VEGA TORRES

2. LA POBLACIÓN
LA MUESTRA
PREGUNTA DE
INVESTIGACIÓN
Conjunto de elementos o personas
que cumplen ciertas propiedades
comunes
Subconjunto representativode esa
población

3. CONCEPTOS:
PROBLACIÓN
• Es total de elementos sobre
la cual se quiere hacer una
inferencia basada en la
información relativa de la
muestra.
MUESTRA
• Parte de la población
debidamente elegida, que se
somete a observación en
representación del conjunto,
con el propósito de obtener
resultados válidos para todo
el universo.

4. PROCESO DE
MUESTREO
 Se debe escoger el método de
muestreo más adecuado a la
hipótesis de investigación, para
obtener una muestra
representativa.

5. POBLACIO
N
Población objetivo: es la
población total que no esta
disponible.
Población accesible: es la
disponible y la que sirve a la
investigación.

6. ¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS?
El quiénes van a ser medidos depende de precisar claramente el problema de investigar y los objetivos de la
investigación
Para seleccionar una muestra lo primero que debe definirse es la Unidad de Análisis(Personas, organizaciones,
documentos, familias, comunidades; elementos que componen la población y que podrían ser objeto de
medición o de interrogatorio).
UNIDADES DE ANÁLISIS

7. MARCO MUESTRAL

8. MUESTRA
 Representativa de la
población o universo,
seleccionado por diversos
métodos.
 Es representativa si reúne las
características de los
individuos del universo.

9. ¿CÓMO SE DELIMITA LA POBLACIÓN?
La población debe
definirse claramente
en torno a sus
características de
contenido, lugar y en el
tiempo.
Ejemplo: Todos los
pacientes
hospitalizados en
cuidados intensivos del
Hospita EsSalud Jaén,
abril- junio 2019.

10. POBLACIÓN Y MUESTRA
POBLACION
OBJETIVO
POBLACION
MUESTRAL
MUESTRA
POBLACION OBJETIVO
Población de interés, al que se
quiere extrapolar los resultados
POBLACION MUESTRAL
Población accesible
Criterios de inclusión y exclusión

11. MUESTRA, MUESTREO & MARCO MUESTRAL
La Muestra: Subgrupo de la población, seleccionada de acuerdo a un plan de muestreo.
Debe ser: Adecuada, si es suficiente para asegurar la representatividad. Representativa:
si tiene las mismas características de los elementos de la población
Muestreo: Es la selección de algunas unidades de análisis entre una población definida
en una investigación.
MARCO MUESTRAL: Es una lista detallada y actualizada de las unidades básicas de
análisis (Nombre, dirección).

12. PROCEDIMIENT
OS PARA
ESTIMAR EL
TAMAÑO DE LA
MUESTRA
Finalidad de
investigación
Experiencia
investigador
Muy
sesgada
10%
30%
Empleadas
para
Investigacione
s exploratorias
En
investigacione
s más serias

13. TABLA DE
FIHER-
AKIN_COLTON

14. TAMAÑO DE LA
MUESTRA POR
ESTIMACIONES
ESTADÍSTICAS:
 En donde
Z = nivel de confianza,
P = probabilidad de éxito, o
proporción esperada
Q = probabilidad de fracaso
D = precisión (error máximo
admisible en términos de
proporción)

17. CORRECCIÓN POR PÉRDIDAS

18. TAMAÑO DE
LA MUESTRA:
VARIABLE
CUANTITATIVA
POBLACIÓN
FINITA

19. TAMAÑO DE LA MUESTRA: VARIABLE
CUANTITATIVA POBLACIÓN INFINITA
n = muestra
Z = nivel de confianza,
90%,95%(1.96), 99%
E= nivel de error 1% (0.001), 5%
(0.05) o 10% (0.10)
S= desviación estándar
n = Z² * S²
E²

20. TIPOS DE MUESTREO
MUESTREO PROBABILÍSTICO (AL AZAR, ALEATORIO)
• Se conoce: la probabilidad de selección de la unidad de análisis y
el margen de error a usarse.
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
• No se conoce la probabilidad de selección de la unidad de análisis,
por lo tanto no permite realizar inferencias para la población bajo
investigación.

21. Probabilístico No probabilístico
Aleatorio simple
Estratificado
Sistemático
Por conglomerados
Por cuotas
Por conveniencia
Bola de nieve
Casual o accidental
Discrecional o a juicio
DENTRO DE ELLOS TENEMOS

22. MUESTREO PROBABILISTICO
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
 Todos los individuos tienen la misma
probabilidad de ser seleccionados
 Se utiliza cuando los individuos de la población
son homogéneos respecto a las características a
estudiar

23. MUESTREO
ALEATORIO SIMPLE
- CARACTERISTICAS
 Es poco recomendado cuando
la población es muy grande
y heterogénea (los individuos
presentan características
dispares).
 Los individuos pueden ser
seleccionados por
cualquier proceso
probabilístico que otorgue a
todos los elementos la misma
probabilidad de ser elegidos.

24. MUESTREO
PROBABILISTICO:
ESTRATIFICADO
 Los individuos se dividen en
grupos o estratos en función a
alguna variable: inteligencia,
grupo de edad, procedencia.
(universidad, colegios)
 La muestra se elige escogiendo en
cada estrato un número
representativo de individuos.
 La elección de los elementos en
cada estrato se realiza mediante
algún método de muestreo
aleatorio simple o muestreo
sistemático.

25. MUESTREO ESTRATIFICADO –
CARACTERISTICAS
 Se utiliza cuando los elementos se dividen en
estratos y estos estratos pueden ser
diferenciales para la variable que se está
estudiando.
 Conviene que la muestre tenga una
composición proporcional a los individuos de
cada estrato.
 Se utiliza el muestreo estratificado cuando la
población es muy heterogenea.
 Cada estrato se calcula con formulas
estadísticas.

26. Fórmula para hallar la muestra proporcional en
caso de la presencia de subgrupos en la población.
(Ejm. Universidades, colegios)
Nh = sub población o grupo
N = población total
n = muestra total
nh = muestra de los grupos
Nh
nh = (n)
N
FÓRMULA PARA CALCULAR EL NÚMERO DE PARTICIPANTES DE
CADA SUBGRUPO DE LOS ESTRATOS

27. MUESTREO
ESTRATIFICADO
 Se incorporan dos criterios importantes al muestreo anterior: el orden y
la PROPORCIONALIDAD.
N° Servicios p.e Total de la población
Fracción
constante=n/N (0.78)
Muestra
1 Cirugía 28 22
2 Medicina 45 35
3 Obstetricia 38 30
N= 111 n= 87

28. MUESTREO SISTEMATICO
 Fundamental es aleatorio, pero se incorpora un criterio de ORDEN. Se gana en representatividad.
 Procedimiento:
1
2
3
4
5
6
.
.
.
.
Arranque por sorteo
Intervalo = N/n I = 1000/100 = 10
3,13,23,33,43,53,……….
MUESTRA

29. MUESTREO
SISTEMÁTICO
Luego elegimos al azar un número
entre 1 y k=5. Suponemos que nos
sale i=2. La muestra resultado
mediante el muestreo sistemático
será:

30. MUESTREO POR CONGLOMERADOS
 El método de muestreo por conglomerados se utiliza cuando
la población está agrupada en conglomerados naturales.
 Si se supone que los conglomerados son muestra significativa de la
variable que se está estudiando, se puede seleccionar algunos
conglomerados al azar
 (todos los conglomerados deben tener las mismas probabilidades de
ser seleccionados) y utilizarlos en representación de la población.

31. MUESTREO POR
CONGLOMERADOS
 El investigador debe elegir si estudiar a todos los
sujetos de los conglomerados seleccionados o
seleccionar una muestra mediante el método de
aleatorio simple o muestreo sistemático.
 En la práctica, el conglomerado más utilizado es
el geográfico. Si queremos hacer un estudio en
un país, podemos dividir el país en
conglomerados como las comunidades,
provincias, ciudades, etc.
 Se utiliza el muestreo por
conglomerados cuando los grupos son muy
hetereogéneos y no existen muchas diferencias
entre conglomerados.

32. B) MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
 Es la técnica de muestreo donde los elementos son elegidos a juicio del
investigador.
 El muestreo no probabilístico se utiliza cuando es imposible o muy
difícil obtener la muestra por métodos de muestreo probabilístico.
 Estas muestras intentan ser representativas bajo los criterios del
investigador, pero en ningún caso garantizan la representatividad.

33. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
 Se basa en seleccionar la muestra después de dividir
la población en grupos o estratos de acuerdo a una
característica común.
 Ejm:
 Supongamos que tenemos una población
de ”N” individuos y que queremos elegir una muestra
de ”n” sujetos.
 Tomaremos los individuos para la muestra mediante
el siguiente proceso:
Muestreo por cuotas

34. MUESTREO
POR CUOTAS
 La población se divide en k estratos o grupos, tales
como la edad, sexo, nivel educativo, etc.
Supongamos que los estratos tienen N1, N2,
…, Nk elementos, tales que:
 El investigador elige las cuotas (número de
sujetos) n1, n2,…, nk que se van a tomar de cada
grupo, siendo su suma el total de elementos ”n” de
la muestra:
 El análisis por estratos permite un posterior
análisis de las diferencias entre grupos.

35. MUESTREO POR CONVENIENCIA
 Consiste en seleccionar a los individuos que convienen al
investigador para la muestra.
 Al investigador le resulta más sencillo examinar a estos sujetos, ya
sea por proximidad geográfica, por ser sus amigos, etc.
 Si se quisieran obtener resultados para generalizar a toda
la población, este método no es aconsejable.
 Suele utilizarse en estudios iniciales para comprobar si se cumplen
las hipótesis que se plantea el investigador.
 Una vez realizado el estudio, si se comprueba que los resultados son
favorables a sus predicciones, ya se puede plantear la posibilidad de
hacer el estudio con muestras probabilísticas para generalizar el
resultado.

36. MUESTREO DE BOLA
DE NIEVE
 El muestreo se realiza
sobre poblaciones en las que no
se conoce a sus individuos o es
muy difícil acceder a ellos.
 Se llama muestreo de bola de
nieve porque cada sujeto
estudiado propone a otros,
produciendo un efecto
acumulativo parecido al de la bola
de nieve.

37. MUESTREO DE BOLA DE NIEVE
 El muestreo de bola de nieve se utiliza cuando se va a estudiar a
una población a la que es muy difícil acceder.
 El investigador conoce algún componente de la población y a través
de ellos va completando la muestra.
 El investigador depende mucho de la información que pueda
obtener de los sujetos que estudia, y podría darse el caso de que se
quede con muy pocos individuos en la muestra.

38. MUESTREO CASUAL
O ACCIDENTAL
 Los individuos se eligen de manera
casual, sin ningún juicio previo.
 Las personas que realizan el estudio
eligen un lugar o un medio, y desde
ahí realizan el estudio a los
individuos de la población que
accidentalmente se encuentren a su
disposición.
 Los resultados obtenidos
mediante muestreo casual o
accidental no son representativos.

39. MUESTREO DISCRECIONAL
 Muestreo por juicio.
 Los sujetos se seleccionan a base del conocimiento y
juicio del investigador.
 El investigador selecciona a los individuos a través de
su criterio profesional.
 Puede basarse en la experiencia de otros estudios
anteriores o en su conocimiento sobre la población y
el comportamiento de ésta frente a las
características que se estudian.