Investigacion cuantitativa, obtencion de la muestra

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Seleccion de la muestra en la investigacion cuantitativa

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Investigacion cuantitativa, obtencion de la muestra

  1. 1. Maestría en Educación Seminario de Tesis II Maestra: Leticia Chama Beristáin Presentado por: Magali Suárez Ortigoza Irma Campos Cabañas Yeyetzi Casanova López Marx Pérez Romero Gabriel Velázquez Saucedo Junio 2010 Cap. 8. (Cuantitativo) Selección de la muestra
  2. 2. Con el propósito de responder a las preguntas de investigación planteadas y cumplir con los objetivos el estudio, el investigador debe seleccionar o desarrollar un diseño de investigación específico. El diseño es el plan o estrategia que se desarrolla para obtener la información que se requiere en una investigación. En el enfoque cuantitativo, el investigador utiliza su o sus diseños para analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto particular o para aportar evidencia respecto de los lineamientos de la investigación (si es que no se tienen hipótesis). Debe quedar claro que ningún tipo de diseño es intrísecamente mejor que otro, sino que son: el planteamiento del problema, los alcances de la investigación, la formulación o no de hipótesis y su tipo, los que determinan qué diseño es el más adecuado para un estudio específico; asimismo, es posible utilizar más de un diseño. [1] . [1 ] Sampieri, R. et al. (2006). “Metodología de la investigación”. Mc Graw Hill, México, pp. 157-158
  3. 3. <ul><li>Paso 7 del proceso de investigación cuantitativa: seleccionar una muestra apropiada para la investigación . </li></ul><ul><li>Definir los casos </li></ul><ul><li>Delimitar la población </li></ul><ul><li>Elegir el método de selección de la muestra </li></ul><ul><li>Precisar el tamaño de la muestra </li></ul><ul><li>Aplicar el proceso de selección </li></ul><ul><li>Obtener la muestra </li></ul>MUESTRA Economía de tiempo y recursos Definir la unidad de análisis Delimitar la población Tipos de muestra
  4. 4. ¿En una investigación siempre tenemos una muestra? <ul><li>Mayoría de las situaciones. </li></ul><ul><li>Sólo en censos se incluyen a todos los sujetos o casos del universo o población. </li></ul><ul><li>Lo primero:¿sobre “ qué o quiénes” se recolectarán datos? </li></ul>Sujetos Objetos Sucesos Comunidades (Unidades de Análisis) Selección de la Muestra
  5. 5. <ul><li>Depende de los objetivos del estudio. </li></ul><ul><li>En torno a contenido, lugar y tiempo. </li></ul>Muestra Unidad de análisis Población
  6. 6. Muestras no probabilísticas S ubgrupo población Todos los elementos Misma posibilidad Muestras probabilísticas S ubgrupo población Elección no depende de probabilidad Sino de caract. investigación Definir el tamaño De la muestra ( n ) Seleccionar Elementos muestrales Listado o Marco muestral Tómbolas Números aleatorios o tablas Selección sistemática Tipos Muestra aleatoria simple Muestra estratificada Por racimos o clusters Fórmula Otros marcos referencia: Archivos, mapas, volúmenes, periodos registrados.
  7. 7. Muestra probabilística <ul><li>Puede medirse el tamaño del error </li></ul><ul><li>Reducir al mínimo el error (error estándar). </li></ul>Término muestra Letras minúsculas n,s,se N Población, conjunto elementos n Muestra, subconjunto de la población Valores promedio en la población: _ Y = Valor de una variable determinada. V = Varianza de la población con respecto a det. Variables (variabilidad) Término Población Letras mayúsculas N,S s 2 = p (1 - p ) se= desviación estándar . ( se ) 2 = error estándar al cuadrado s 2 = varianza de la muestra p = porcentaje estimado de la muestra se estima sobre marcos previos o define
  8. 8. n 1 = s 2 v 2 ___ Tamaño provisional muestra 1 = Varianza de la muestra / varianza de la población al 2 Se usa cuadrado del error estándar n = n 1 1 + n 1 / N ______ Tamaño de la muestra Sensible al error y nivel de confianza - error, + confianza = + tam. muestra Márgen error estándar entre 1 o 5% expresado= 0.01 o 0.05 Nivel de confianza entre 99 y 95 %
  9. 9. MUESTRA ALEATORIA SIMPLE, ESTRATIFICADA Y POR RACIMOS <ul><li>El tamaño de la muestra se calcula por medio de fórmulas o Stats ( generar números aleatorios para seleccionar los casos de la muestra de una base de datos o listado de la población). </li></ul><ul><li>MPE: Subgrupo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento. </li></ul><ul><li>La estratificación aumenta la precisión de la muestra e implica el uso deliberado de submuestras para cada estrato o categoría que sea relevante en la población. </li></ul>
  10. 10. <ul><li>MPR: Reduce costos, tiempo y energía porque muchas veces las unidades de análisis se encuentran encerradas en lugares físicos o geográficos ( clusters ). </li></ul><ul><li>Ayuda a diferenciar entre la unidad de análisis y la unidad muestral. En este muestreo hay una selección con procedimientos probabilísticos . </li></ul><ul><li>Ejemplo: </li></ul><ul><li>Unidad de análisis Posibles racimos </li></ul><ul><li>Adolescentes preparatorias </li></ul><ul><li>Obreros industrias </li></ul><ul><li>Amas de casa Mercados </li></ul>
  11. 11. Muestras no probabilísticas o dirigidas <ul><li>La elección de los elementos depende de las características de la investigación y las decisiones de quien la realiza. Trata de ubicar sujetos “típicos”. </li></ul><ul><li>Desde una perspectiva cuantitativa implica desventajas: </li></ul><ul><li>No es posible calcular el error estándar. </li></ul><ul><li>Los datos no pueden generalizarse (falta de representatividad). </li></ul>
  12. 12. Ejemplo : Ubicar a los estudiantes más populares de una escuela Instrumento: Encuesta Población: 1,000 Alumnos (as) Muestra aleatoria simple (probabilística): 278 individuos x formula, hace una base de datos con las listas de asistencia asignándoles número y a través de Stats va ubicando cada sujeto de la muestra para aplicar el instrumento. <ul><li>Muestra no probabilística: </li></ul><ul><li>Investigador (a) determina que necesita 100 alumnos encuestados </li></ul><ul><li>Selecciona los 100 primeros que entren a la cafetería o a </li></ul><ul><li>los representantes de grupo </li></ul><ul><li>No todos tienen la misma probabilidad de ser elegidos o cuentan con características que están presentes sólo en ciertos casos. </li></ul>
  13. 13. Estudios exploratorios y experimentales: Regularmente usan muestras dirigidas o no probabilísticas. Estudios no experimentales descriptivos o correlacionales-causales: Deben emplear muestras probabilísticas si quieren que los resultados puedan ser considerados como generalizados Conclusión: Elegir el tipo de muestra se define según los objetivos del estudio, el esquema de investigación y la contribución que se pretende hacer.

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