SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 30
SELECCION DE LA
MUESTRA
ALUMNO:
Heidi Sofia Santiago Hernandez
MATERIA:
Seminario deTesis II
Octavo Semestre
SELECCIÓN DE LA MUESTRA
PARA SELECCIONAR UNA MUESTRA LO
PRIMERO QUE HAY QUE DEFINIR ES LA
UNIDAD DE ANÁLISIS (PERSONAS,
ORGANIZACIONES, PERIÓDICOS,
SITUACIONES, EVENTOS).
EL SOBRE QUÉ O QUIÉNES SE VAN A
RECOLECTAR DATOS DEPENDE DEL
PLANTEAMIENTOS DEL PROBLEMA A
INVESTIGAR Y DE LOS ALCANCES DEL
ESTUDIO. ESTAS ACCIONES NOS LLEVARAN
AL SIGUIENTE PASO, QUE CONSISTE EN
DELIMITAR UNA POBLACIÓN.
PARA EL PROCESO
CUANTITATIVO, LA MUESTRA ES
UN SUBGRUPO DE LA
POBLACIÓN DE INTERÉS
(SOBRE EL CUAL SE
RECOLECTARÁN DATOS, Y QUE
TIENEN QUE DEFINIRSE O
DELIMITARSE DE ANTEMANO
CON PRECISIÓN), ESTE DEBERÁ
SER REPRESENTATIVO DE LA
POBLACIÓN.
EL INVESTIGADOR PRETENDE QUE LOS
RESULTADOS ENCONTRADOS EN LA
MUESTRA LOGREN GENERALIZARSE O
EXTRAPOLARSE A LA POBLACIÓN.
UNA VEZ QUE 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 ES EL
CONJUNTO DE TODOS
LOS CASOS QUE
CONCUERDAN CON UNA
SERIE DE
ESPECIFICACIONES.
UNA DEFICIENCIA QUE SE PRESENTA EN
ALGUNOS TRABAJOS DE INVESTIGACIÓN
ES QUE NO DESCRIBEN LO SUFICIENTE
LAS CARACTERÍSTICAS DE LA
POBLACIÓN O CONSIDERA QUE LA
MUESTRA LA REPRESENTA DE MANERA
AUTOMÁTICA.
ES PREFERIBLE ENTONCES
ESTABLECER CON CLARIDAD LAS
CARACTERÍSTICAS DE LA POBLACIÓN,
CON LA FINALIDAD DE DELIMITAR
CUÁLES SERÁN LOS PARÁMETROS
MUESTRALES.
UN ESTUDIO NO SERÁ
MEJOR POR TENER UNA
POBLACIÓN MÁS
GRANDE; LA CALIDAD DE
UN TRABAJO
INVESTIGATIVO ESTRIBA
EN DELIMITAR
CLARAMENTE LA
POBLACIÓN CON BASE
EN EL PLANTEAMIENTO
DEL PROBLEMA.
LAS POBLACIONES DEBEN SITUARSE
CLARAMENTE EN TORNO A SUS
CARACTERÍSTICAS DE CONTENIDO, DE
LUGAR Y EN EL TIEMPO.
AL SELECCIONAR LA MUESTRA SE DEBE EVITAR TRES ERRORES
QUE PUEDEN PRESENTARSE: NO ELEGIR A CASOS QUE DEBERÍAN
SER PARTE DE LA MUESTRA (PARTICIPANTES QUE DEBERÍAN
ESTAR Y NO FUERON SELECCIONADOS), INCLUIR A CASOS QUE NO
DEBERÍAN ESTAR PORQUE NO FORMAN PARTE DE LA POBLACIÓN Y
SELECCIONAR CASOS QUE SON VERDADERAMENTE INELEGIBLES.
EL PRIMER PASO PARA EVITAR TALES ERRORES
ES UNA ADECUADA DELIMITACIÓN DEL UNIVERSO
O POBLACIÓN. LOS CRITERIOS QUE CADA
INVESTIGADOR CUMPLA DEPENDE DE SUS
OBJETIVOS DE ESTUDIO, LO IMPORTANTE ES
ESTABLECERLOS DE MANERA MUY ESPECÍFICA.
TODA INVESTIGACIÓN DEBE SER TRANSPARENTE, ASÍ COMO
ESTAR SUJETA A CRÍTICA Y RÉPLICA, ESTE EJERCICIO NO ES
POSIBLE SI AL EXAMINAR LOS RESULTADOS EL LECTOR NO PUEDE
REFERIRLOS A LA POBLACIÓN UTILIZADA EN UN ESTUDIO.
LA MUESTRA ES, EN ESENCIA, UN
SUBGRUPO DE LA POBLACIÓN. UN
SUBCONJUNTO DE ELEMENTOS QUE
PERTENECE A ESE CONJUNTO DEFINIDO
EN SUS CARACTERÍSTICAS AL QUE
LLAMAMOS POBLACIÓN.
POCAS VECES ES POSIBLE MEDIR A TODA LA POBLACIÓN,
POR LO QUE OBTENEMOS O SELECCIONAMOS UNA
MUESTRA Y
, DESDE LUEGO, SE PRETENDE QUE ESTE
SUBCONJUNTO SEA UN REFLEJO FIEL DEL CONJUNTO DE
LA POBLACIÓN.
TIPOS DE MUESTRA
LAS MUESTRAS SE CATEGORIZAN EN
DOS GRANDES RAMAS:
• LAS MUESTRAS NO
PROBABILÍSTICAS
• LAS MUESTRAS PROBABILÍSTICAS.
EN LAS MUESTRAS
PROBABILÍSTICAS TODOS LOS
ELEMENTOS DE LA POBLACIÓN
TIENEN LA MISMA POSIBILIDAD DE
SER ESCOGIDOS Y SE OBTIENEN
DEFINIENDO LAS
CARACTERÍSTICAS DE LA
POBLACIÓN Y EL TAMAÑO DE LA
MUESTRA, Y POR MEDIO DE UNA
SELECCIÓN ALEATORIA O
MECÁNICA DE LAS UNIDADES DE
ANÁLISIS.
EN LAS MUESTRAS NO
PROBABILÍSTICAS, LA
ELECCIÓN DE LOS ELEMENTOS
NO DEPENDEN DE LA
PROBABILIDAD, SINO DE
CAUSAS RELACIONADAS CON
LAS CARACTERÍSTICAS DE LA
INVESTIGACIÓN O DE QUIEN
HACE LA MUESTRA.
ELEGIR ENTRE UNA
MUESTRA
PROBABILÍSTICA O UNA
NO PROBABILÍSTICA
DEPENDE DE LOS
OBJETIVOS DEL
ESTUDIO, DEL ESQUEMA
DE INVESTIGACIÓN Y DE
LA CONTRIBUCIÓN QUE
SE PIENSA HACER CON
ELLA.
LAS MUESTRAS
PROBABILÍSTICAS
TIENEN MUCHAS
VENTAJAS, QUIZÁ LA
PRINCIPAL SEA QUE
PUEDE MEDIRSE EL
TAMAÑO DEL ERROR EN
LAS PREDICCIONES. SE
DICE ENTONCES QUE EL
PRINCIPAL OBJETIVO EN
EL DISEÑO DE UNA
MUESTRA
PROBABILÍSTICA ES
REDUCIR AL MÍNIMO ESTE
ERROR, AL QUE SE LE
LLAMA ERROR ESTÁNDAR.
LAS MUESTRAS PROBABILÍSTICAS SON
ESENCIALES EN LOS DISEÑOS DE
INVESTIGACIÓN TRANSECCIONALES,
TANTO DESCRIPTIVOS COMO
CORRELACIONALES-CAUSALES
(LAS ENCUESTAS DE OPINIÓN O SURVEYS, POR EJEMPLO),
DONDE SE PRETENDE HACER ESTIMACIONES DE
VARIABLES EN LA POBLACIÓN. LAS UNIDADES O
ELEMENTOS MUESTRALES TENDRÁN VALORES MUY
PARECIDOS A LOS DE LA POBLACIÓN, DE MANERA QUE
LAS MEDICIONES EN EL SUBCONJUNTO DARÁN ESTIMADOS
PRECISOS DEL CONJUNTO MAYOR.
PARA UNA MUESTRA PROBABILÍSTICA NECESITAMOS
PRINCIPALMENTE DOS COSAS: DETERMINAR EL TAMAÑO
DE LA MUESTRA (N) Y SELECCIONAR LOS ELEMENTOS
MUESTRALES, DE MANERA QUE TODOS TENGAN LA
MISMA POSIBILIDAD DE SER ELEGIDOS.
EL TAMAÑO DE LA MUESTRA
CUANDO SE HACE UNA MUESTRA
PROBABILÍSTICA, UNO DEBE
PREGUNTARSE: DADO QUE UNA
POBLACIÓN ES DE N.
¿CUÁL ES EL MENOR NÚMERO DE
UNIDADES MUESTRALES (PERSONAS,
ORGANIZACIONES, CAPÍTULOS DE
TELENOVELAS) QUE NECESITO PARA
CONFORMAR UNA MUESTRA (N) QUE ME
ASEGURE UN DETERMINADO NIVEL DE
ERROR ESTÁNDAR, DIGAMOS MENOR DE
0.01?
EL PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA
LAS UNIDADES DE ANÁLISIS O LOS ELEMENTOS
MUESTRALES SE ELIGEN SIEMPRE ALEATORIAMENTE
PARA ASEGURARSE DE QUE CADA ELEMENTO TENGA LA
MISMA PROBABILIDAD DE SER ELEGIDO. SE UTILIZAN
TRES ELEMENTOS DE SELECCIÓN:
TÓMBOLA
CONSISTE EN NUMERAR TODOS LOS ELEMENTOS
MUESTRALES DEL UNO AL NÚMERO
N. HACER FICHAS O PAPELES, UNO POR CADA
ELEMENTO, REVOLVERLOS EN UNA CAJA, E IR
SACANDO N NÚMERO DE FICHAS, SEGÚN EL
TAMAÑO DE LA MUESTRA. LOS NÚMEROS
ELEGIDOS AL AZAR CONFORMARÁN LA MUESTRA.
NÚMEROS RANDOM O NÚMEROS
ALEATORIOS
REFIERE A 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.
SELECCIÓN SISTEMÁTICA DE ELEMENTOS
MUESTRALES
ESTE PROCEDIMIENTO 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 VA A
DETERMINAR POR EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN Y EL
TAMAÑO DE LA MUESTRA.
LISTADOS Y OTROS MARCOS MUESTRALES
EL MARCO MUESTRAL CONSTITUYE UN
MARCO DE REFERENCIA QUE NOS PERMITE
IDENTIFICAR
FÍSICAMENTE LOS ELEMENTOS DE LA
POBLACIÓN, LA POSIBILIDAD DE NUMERARLOS Y
,
POR ENDE, DE PROCEDER A LA SELECCIÓN DE
LOS ELEMENTOS MUESTRALES (LOS CASOS DE
LA MUESTRA). NORMALMENTE SE TRATA DE UN
LISTADO EXISTENTE O UNA LISTA QUE ES
NECESARIO CONFECCIONAR AD HOC, CON LOS
CASOS DE LA POBLACIÓN.

Más contenido relacionado

Similar a SELECCION DE LA MUESTRA__SEMINARIOHEIDI.pptx

Presentación capítulo 8 sampieri
Presentación capítulo 8 sampieriPresentación capítulo 8 sampieri
Presentación capítulo 8 sampieri
Sochil Martinez
 
Selección de la muestra Metodologia
Selección de la muestra MetodologiaSelección de la muestra Metodologia
Selección de la muestra Metodologia
Daysi Briseida
 
Universo y confección de muestras
Universo y confección de muestrasUniverso y confección de muestras
Universo y confección de muestras
edomarino
 

Similar a SELECCION DE LA MUESTRA__SEMINARIOHEIDI.pptx (20)

06. La muestra
06. La muestra06. La muestra
06. La muestra
 
Presentación capítulo 8 sampieri
Presentación capítulo 8 sampieriPresentación capítulo 8 sampieri
Presentación capítulo 8 sampieri
 
La poblacion y muestra en una investigacion
La poblacion y muestra en una investigacionLa poblacion y muestra en una investigacion
La poblacion y muestra en una investigacion
 
Selección de la muestra Metodologia
Selección de la muestra MetodologiaSelección de la muestra Metodologia
Selección de la muestra Metodologia
 
Investigacion de mercados.
Investigacion de mercados.Investigacion de mercados.
Investigacion de mercados.
 
El muestreo la encuesta
El muestreo la encuestaEl muestreo la encuesta
El muestreo la encuesta
 
Investigación de mercados (1)
Investigación de mercados (1)Investigación de mercados (1)
Investigación de mercados (1)
 
Unidad 3. investigación de mercado y su proceso.
Unidad 3. investigación de mercado y su proceso.Unidad 3. investigación de mercado y su proceso.
Unidad 3. investigación de mercado y su proceso.
 
La investigación científica en el campo de la pedagogía.
La investigación científica en el campo de la pedagogía.La investigación científica en el campo de la pedagogía.
La investigación científica en el campo de la pedagogía.
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Investigacion de mercado
Investigacion de mercadoInvestigacion de mercado
Investigacion de mercado
 
Universo y confección de muestras
Universo y confección de muestrasUniverso y confección de muestras
Universo y confección de muestras
 
07. La muestra
07. La muestra07. La muestra
07. La muestra
 
Diseño y procedimientos de muestreo
Diseño y procedimientos de muestreoDiseño y procedimientos de muestreo
Diseño y procedimientos de muestreo
 
Seleccion de la muestra
Seleccion de la muestraSeleccion de la muestra
Seleccion de la muestra
 
Investigacion cuantitativa
Investigacion cuantitativaInvestigacion cuantitativa
Investigacion cuantitativa
 
Selecciondelamuestra Universidad Americana del Noreste
Selecciondelamuestra Universidad Americana del NoresteSelecciondelamuestra Universidad Americana del Noreste
Selecciondelamuestra Universidad Americana del Noreste
 
Universo y construcción de muestras
Universo y construcción de muestrasUniverso y construcción de muestras
Universo y construcción de muestras
 
Sesion 05b - Diseño y Procedimiento de Muestreo,ppt
Sesion 05b - Diseño y  Procedimiento de Muestreo,pptSesion 05b - Diseño y  Procedimiento de Muestreo,ppt
Sesion 05b - Diseño y Procedimiento de Muestreo,ppt
 
Sesion 05b - Diseño y Procedimiento de Muestreo,ppt
Sesion 05b - Diseño y  Procedimiento de Muestreo,pptSesion 05b - Diseño y  Procedimiento de Muestreo,ppt
Sesion 05b - Diseño y Procedimiento de Muestreo,ppt
 

Último

2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
RigoTito
 
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
EliaHernndez7
 

Último (20)

2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
 
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la InvestigaciónUnidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
 
Interpretación de cortes geológicos 2024
Interpretación de cortes geológicos 2024Interpretación de cortes geológicos 2024
Interpretación de cortes geológicos 2024
 
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
 
PIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonables
PIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonablesPIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonables
PIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonables
 
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
 
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
 
Tema 11. Dinámica de la hidrosfera 2024
Tema 11.  Dinámica de la hidrosfera 2024Tema 11.  Dinámica de la hidrosfera 2024
Tema 11. Dinámica de la hidrosfera 2024
 
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptxLA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
 
Abril 2024 - Maestra Jardinera Ediba.pdf
Abril 2024 -  Maestra Jardinera Ediba.pdfAbril 2024 -  Maestra Jardinera Ediba.pdf
Abril 2024 - Maestra Jardinera Ediba.pdf
 
2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf
2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf
2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf
 
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR MERC 2024-2.docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR MERC 2024-2.docxPLAN DE REFUERZO ESCOLAR MERC 2024-2.docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR MERC 2024-2.docx
 
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdfInfografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
 
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
 
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICABIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
 
Power Point: Fe contra todo pronóstico.pptx
Power Point: Fe contra todo pronóstico.pptxPower Point: Fe contra todo pronóstico.pptx
Power Point: Fe contra todo pronóstico.pptx
 
Dinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes dDinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes d
 
Feliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdf
Feliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdfFeliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdf
Feliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdf
 
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronósticoSesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
 
Prueba libre de Geografía para obtención título Bachillerato - 2024
Prueba libre de Geografía para obtención título Bachillerato - 2024Prueba libre de Geografía para obtención título Bachillerato - 2024
Prueba libre de Geografía para obtención título Bachillerato - 2024
 

SELECCION DE LA MUESTRA__SEMINARIOHEIDI.pptx

  • 1. SELECCION DE LA MUESTRA ALUMNO: Heidi Sofia Santiago Hernandez MATERIA: Seminario deTesis II Octavo Semestre
  • 2. SELECCIÓN DE LA MUESTRA PARA SELECCIONAR UNA MUESTRA LO PRIMERO QUE HAY QUE DEFINIR ES LA UNIDAD DE ANÁLISIS (PERSONAS, ORGANIZACIONES, PERIÓDICOS, SITUACIONES, EVENTOS).
  • 3. EL SOBRE QUÉ O QUIÉNES SE VAN A RECOLECTAR DATOS DEPENDE DEL PLANTEAMIENTOS DEL PROBLEMA A INVESTIGAR Y DE LOS ALCANCES DEL ESTUDIO. ESTAS ACCIONES NOS LLEVARAN AL SIGUIENTE PASO, QUE CONSISTE EN DELIMITAR UNA POBLACIÓN.
  • 4. PARA EL PROCESO CUANTITATIVO, LA MUESTRA ES UN SUBGRUPO DE LA POBLACIÓN DE INTERÉS (SOBRE EL CUAL SE RECOLECTARÁN DATOS, Y QUE TIENEN QUE DEFINIRSE O DELIMITARSE DE ANTEMANO CON PRECISIÓN), ESTE DEBERÁ SER REPRESENTATIVO DE LA POBLACIÓN.
  • 5. EL INVESTIGADOR PRETENDE QUE LOS RESULTADOS ENCONTRADOS EN LA MUESTRA LOGREN GENERALIZARSE O EXTRAPOLARSE A LA POBLACIÓN.
  • 6. UNA VEZ QUE 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 ES EL CONJUNTO DE TODOS LOS CASOS QUE CONCUERDAN CON UNA SERIE DE ESPECIFICACIONES.
  • 7. UNA DEFICIENCIA QUE SE PRESENTA EN ALGUNOS TRABAJOS DE INVESTIGACIÓN ES QUE NO DESCRIBEN LO SUFICIENTE LAS CARACTERÍSTICAS DE LA POBLACIÓN O CONSIDERA QUE LA MUESTRA LA REPRESENTA DE MANERA AUTOMÁTICA.
  • 8. ES PREFERIBLE ENTONCES ESTABLECER CON CLARIDAD LAS CARACTERÍSTICAS DE LA POBLACIÓN, CON LA FINALIDAD DE DELIMITAR CUÁLES SERÁN LOS PARÁMETROS MUESTRALES.
  • 9. UN ESTUDIO NO SERÁ MEJOR POR TENER UNA POBLACIÓN MÁS GRANDE; LA CALIDAD DE UN TRABAJO INVESTIGATIVO ESTRIBA EN DELIMITAR CLARAMENTE LA POBLACIÓN CON BASE EN EL PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.
  • 10. LAS POBLACIONES DEBEN SITUARSE CLARAMENTE EN TORNO A SUS CARACTERÍSTICAS DE CONTENIDO, DE LUGAR Y EN EL TIEMPO.
  • 11. AL SELECCIONAR LA MUESTRA SE DEBE EVITAR TRES ERRORES QUE PUEDEN PRESENTARSE: NO ELEGIR A CASOS QUE DEBERÍAN SER PARTE DE LA MUESTRA (PARTICIPANTES QUE DEBERÍAN ESTAR Y NO FUERON SELECCIONADOS), INCLUIR A CASOS QUE NO DEBERÍAN ESTAR PORQUE NO FORMAN PARTE DE LA POBLACIÓN Y SELECCIONAR CASOS QUE SON VERDADERAMENTE INELEGIBLES.
  • 12. EL PRIMER PASO PARA EVITAR TALES ERRORES ES UNA ADECUADA DELIMITACIÓN DEL UNIVERSO O POBLACIÓN. LOS CRITERIOS QUE CADA INVESTIGADOR CUMPLA DEPENDE DE SUS OBJETIVOS DE ESTUDIO, LO IMPORTANTE ES ESTABLECERLOS DE MANERA MUY ESPECÍFICA.
  • 13. TODA INVESTIGACIÓN DEBE SER TRANSPARENTE, ASÍ COMO ESTAR SUJETA A CRÍTICA Y RÉPLICA, ESTE EJERCICIO NO ES POSIBLE SI AL EXAMINAR LOS RESULTADOS EL LECTOR NO PUEDE REFERIRLOS A LA POBLACIÓN UTILIZADA EN UN ESTUDIO.
  • 14. LA MUESTRA ES, EN ESENCIA, UN SUBGRUPO DE LA POBLACIÓN. UN SUBCONJUNTO DE ELEMENTOS QUE PERTENECE A ESE CONJUNTO DEFINIDO EN SUS CARACTERÍSTICAS AL QUE LLAMAMOS POBLACIÓN.
  • 15. POCAS VECES ES POSIBLE MEDIR A TODA LA POBLACIÓN, POR LO QUE OBTENEMOS O SELECCIONAMOS UNA MUESTRA Y , DESDE LUEGO, SE PRETENDE QUE ESTE SUBCONJUNTO SEA UN REFLEJO FIEL DEL CONJUNTO DE LA POBLACIÓN.
  • 16. TIPOS DE MUESTRA LAS MUESTRAS SE CATEGORIZAN EN DOS GRANDES RAMAS: • LAS MUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS • LAS MUESTRAS PROBABILÍSTICAS.
  • 17. EN LAS MUESTRAS PROBABILÍSTICAS TODOS LOS ELEMENTOS DE LA POBLACIÓN TIENEN LA MISMA POSIBILIDAD DE SER ESCOGIDOS Y SE OBTIENEN DEFINIENDO LAS CARACTERÍSTICAS DE LA POBLACIÓN Y EL TAMAÑO DE LA MUESTRA, Y POR MEDIO DE UNA SELECCIÓN ALEATORIA O MECÁNICA DE LAS UNIDADES DE ANÁLISIS.
  • 18. EN LAS MUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS, LA ELECCIÓN DE LOS ELEMENTOS NO DEPENDEN DE LA PROBABILIDAD, SINO DE CAUSAS RELACIONADAS CON LAS CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN O DE QUIEN HACE LA MUESTRA.
  • 19. ELEGIR ENTRE UNA MUESTRA PROBABILÍSTICA O UNA NO PROBABILÍSTICA DEPENDE DE LOS OBJETIVOS DEL ESTUDIO, DEL ESQUEMA DE INVESTIGACIÓN Y DE LA CONTRIBUCIÓN QUE SE PIENSA HACER CON ELLA.
  • 20. LAS MUESTRAS PROBABILÍSTICAS TIENEN MUCHAS VENTAJAS, QUIZÁ LA PRINCIPAL SEA QUE PUEDE MEDIRSE EL TAMAÑO DEL ERROR EN LAS PREDICCIONES. SE DICE ENTONCES QUE EL PRINCIPAL OBJETIVO EN EL DISEÑO DE UNA MUESTRA PROBABILÍSTICA ES REDUCIR AL MÍNIMO ESTE ERROR, AL QUE SE LE LLAMA ERROR ESTÁNDAR.
  • 21. LAS MUESTRAS PROBABILÍSTICAS SON ESENCIALES EN LOS DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN TRANSECCIONALES, TANTO DESCRIPTIVOS COMO CORRELACIONALES-CAUSALES
  • 22. (LAS ENCUESTAS DE OPINIÓN O SURVEYS, POR EJEMPLO), DONDE SE PRETENDE HACER ESTIMACIONES DE VARIABLES EN LA POBLACIÓN. LAS UNIDADES O ELEMENTOS MUESTRALES TENDRÁN VALORES MUY PARECIDOS A LOS DE LA POBLACIÓN, DE MANERA QUE LAS MEDICIONES EN EL SUBCONJUNTO DARÁN ESTIMADOS PRECISOS DEL CONJUNTO MAYOR.
  • 23. PARA UNA MUESTRA PROBABILÍSTICA NECESITAMOS PRINCIPALMENTE DOS COSAS: DETERMINAR EL TAMAÑO DE LA MUESTRA (N) Y SELECCIONAR LOS ELEMENTOS MUESTRALES, DE MANERA QUE TODOS TENGAN LA MISMA POSIBILIDAD DE SER ELEGIDOS.
  • 24. EL TAMAÑO DE LA MUESTRA CUANDO SE HACE UNA MUESTRA PROBABILÍSTICA, UNO DEBE PREGUNTARSE: DADO QUE UNA POBLACIÓN ES DE N.
  • 25. ¿CUÁL ES EL MENOR NÚMERO DE UNIDADES MUESTRALES (PERSONAS, ORGANIZACIONES, CAPÍTULOS DE TELENOVELAS) QUE NECESITO PARA CONFORMAR UNA MUESTRA (N) QUE ME ASEGURE UN DETERMINADO NIVEL DE ERROR ESTÁNDAR, DIGAMOS MENOR DE 0.01?
  • 26. EL PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA LAS UNIDADES DE ANÁLISIS O LOS ELEMENTOS MUESTRALES SE ELIGEN SIEMPRE ALEATORIAMENTE PARA ASEGURARSE DE QUE CADA ELEMENTO TENGA LA MISMA PROBABILIDAD DE SER ELEGIDO. SE UTILIZAN TRES ELEMENTOS DE SELECCIÓN:
  • 27. TÓMBOLA CONSISTE EN NUMERAR TODOS LOS ELEMENTOS MUESTRALES DEL UNO AL NÚMERO N. HACER FICHAS O PAPELES, UNO POR CADA ELEMENTO, REVOLVERLOS EN UNA CAJA, E IR SACANDO N NÚMERO DE FICHAS, SEGÚN EL TAMAÑO DE LA MUESTRA. LOS NÚMEROS ELEGIDOS AL AZAR CONFORMARÁN LA MUESTRA.
  • 28. NÚMEROS RANDOM O NÚMEROS ALEATORIOS REFIERE A 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.
  • 29. SELECCIÓN SISTEMÁTICA DE ELEMENTOS MUESTRALES ESTE PROCEDIMIENTO 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 VA A DETERMINAR POR EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN Y EL TAMAÑO DE LA MUESTRA.
  • 30. LISTADOS Y OTROS MARCOS MUESTRALES EL MARCO MUESTRAL CONSTITUYE UN MARCO DE REFERENCIA QUE NOS PERMITE IDENTIFICAR FÍSICAMENTE LOS ELEMENTOS DE LA POBLACIÓN, LA POSIBILIDAD DE NUMERARLOS Y , POR ENDE, DE PROCEDER A LA SELECCIÓN DE LOS ELEMENTOS MUESTRALES (LOS CASOS DE LA MUESTRA). NORMALMENTE SE TRATA DE UN LISTADO EXISTENTE O UNA LISTA QUE ES NECESARIO CONFECCIONAR AD HOC, CON LOS CASOS DE LA POBLACIÓN.