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Muestreo desde un enfoque
cuantitativo
Jesús Alfonso Beltrán Sánchez
Métodos Cuantitativos
Maestría en Investigación
Población y muestra
 Población:
 Son todos los casos (personas, animales, plantas, objetos)
los cuales son afectados por la problemática que se esta
estudiando, de otra manera es el conjunto de todos los
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Población
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 Básicamente, se categoriza el muestreo en dos ramas; Las muestras n
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posibilidad de ser escogidos para la muestra 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 muestreo/análisis.
 Muestras no probabilísticas: la elección de los elementos no depende de la
probabilidad, si no de causas relacionadas con las características de la investigación
o propósitos del investigador.
Elegir entre una muestra probabilística o una no probabilística depende
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Muestreo probabilístico
 Son esenciales en los diseños de investigación transeccionales, tanto descriptivos
como correlacionales-causales (las encuestas de opinión o sondeos, por ejemplo),
donde se pretende hacer estimaciones de variables en una población.
 La variables se miden y analizan con pruebas estadísticas en una muestra, de la que
se presupone que ésta es probabilística y que todos los elementos de la población
tienen la misma probabilidad de ser elegidas.
Procedimientos
necesarios para un
muestro probabilístico
Calcular un tamaño de
muestra que sea
representativo de una
población
Seleccionar los
elementos muestrales
(casos) de manera que
al inicio todos tengan la
misma posibilidad de
ser elegidos.
Tipos de muestreo probabilístico
 Aleatorio simple: Todos los casos del universo tienen al inicio la misma
probabilidad de ser elegidos.
 Estratificado: Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se
selecciona una muestra para cada segmento. La estratificación aumenta la
precisión de la muestra e implica el uso deliberado de diferentes tamaños de
muestra de cada estrato, a fin de lograr reducir la varianza de cada unidad de la
media muestral.
 Por racimos o conglomerados: implica diferencia entre la unidad de análisis y la
unidad muestral. La unidad de análisis indica quiénes van a ser medidos, es decir,
los participantes o casos a quienes en última instancia vamos a aplicar el
instrumento de medición. La unidad muestral (en este tipo de muestra) se refiere al
racimo por medio del cual se logra el acceso a la unidad de análisis
Muestreo no probabilístico
 También llamadas muestras dirigidas, suponen un procedimiento de selección
orientado por las características de la investigación, más que por un criterio
estadístico de generalización.
 Cuando la finalidad de una investigación es la generalización, este tipo de
muestreo presenta desventajas:
 Al no ser probabilístico no se puede determinar con qué nivel de confianza se hace una
estimación
 En las muestras de este tipo, la elección de casos no depende de que todos tengan la
misma posibilidad de ser elegidos, si no una cuidadosa y controlada elección de casos
con ciertas características.
 La ventaja de una muestra no probabilística -desde una visión cuantitativa- es su
utilización para determinados diseños de estudio que requieren no tanto la
representatividad de elementos de una población, si no la cuidadosa y controlada
elección de casos con ciertas características especificas.
 Para el enfoque cualitativo, este tipo de muestreo es de gran valor, pues logran
obtener los casos que interesan al investigador.
Para lograr la representatividad
 Cuidar que las características de la población respondan necesidades del estudio.
 Establecer claramente los criterios que contribuirán para la selección de la
muestra, alineados a los intereses y objetivos del investigador.
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El muestreo desde un enfoque cuantitativo

  • 1. Muestreo desde un enfoque cuantitativo Jesús Alfonso Beltrán Sánchez Métodos Cuantitativos Maestría en Investigación
  • 2. Población y muestra  Población:  Son todos los casos (personas, animales, plantas, objetos) los cuales son afectados por la problemática que se esta estudiando, de otra manera es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones.  Muestra:  Sub grupo del universo o población del cual se recolectan los datos y que debe ser representativo en función de la población o universo. Objetivo central: Seleccionar casos representativos para la generalización Generalizar: Características Hipótesis Con la finalidad de construir y/o probar teorías que expliquen a la población o fenóme Mediante una técnica adecuada Muestra Población
  • 3. Tipos de muestra  Básicamente, se categoriza el muestreo en dos ramas; Las muestras n probabilísticas y las muestra probabilísticas.  Muestras probabilísticas: todos loe elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos para la muestra 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 muestreo/análisis.  Muestras no probabilísticas: la elección de los elementos no depende de la probabilidad, si no de causas relacionadas con las características de la investigación o propósitos del investigador. Elegir entre una muestra probabilística o una no probabilística depende del planteamiento del estudio, del diseño de investigación y de la contribución que se piensa hacer con ella.
  • 4. Muestreo probabilístico  Son esenciales en los diseños de investigación transeccionales, tanto descriptivos como correlacionales-causales (las encuestas de opinión o sondeos, por ejemplo), donde se pretende hacer estimaciones de variables en una población.  La variables se miden y analizan con pruebas estadísticas en una muestra, de la que se presupone que ésta es probabilística y que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Procedimientos necesarios para un muestro probabilístico Calcular un tamaño de muestra que sea representativo de una población Seleccionar los elementos muestrales (casos) de manera que al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos.
  • 5. Tipos de muestreo probabilístico  Aleatorio simple: Todos los casos del universo tienen al inicio la misma probabilidad de ser elegidos.  Estratificado: Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento. La estratificación aumenta la precisión de la muestra e implica el uso deliberado de diferentes tamaños de muestra de cada estrato, a fin de lograr reducir la varianza de cada unidad de la media muestral.  Por racimos o conglomerados: implica diferencia entre la unidad de análisis y la unidad muestral. La unidad de análisis indica quiénes van a ser medidos, es decir, los participantes o casos a quienes en última instancia vamos a aplicar el instrumento de medición. La unidad muestral (en este tipo de muestra) se refiere al racimo por medio del cual se logra el acceso a la unidad de análisis
  • 6. Muestreo no probabilístico  También llamadas muestras dirigidas, suponen un procedimiento de selección orientado por las características de la investigación, más que por un criterio estadístico de generalización.  Cuando la finalidad de una investigación es la generalización, este tipo de muestreo presenta desventajas:  Al no ser probabilístico no se puede determinar con qué nivel de confianza se hace una estimación  En las muestras de este tipo, la elección de casos no depende de que todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos, si no una cuidadosa y controlada elección de casos con ciertas características.  La ventaja de una muestra no probabilística -desde una visión cuantitativa- es su utilización para determinados diseños de estudio que requieren no tanto la representatividad de elementos de una población, si no la cuidadosa y controlada elección de casos con ciertas características especificas.  Para el enfoque cualitativo, este tipo de muestreo es de gran valor, pues logran obtener los casos que interesan al investigador.
  • 7. Para lograr la representatividad  Cuidar que las características de la población respondan necesidades del estudio.  Establecer claramente los criterios que contribuirán para la selección de la muestra, alineados a los intereses y objetivos del investigador.  Cuidar el tamaño  Aleatoriedad  Criterios