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    poblacion y muestra poblacion y muestra Presentation Transcript

    • METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION
    • POBLACIÓN Y MUESTRA Población Muestra Porción o parte de la población de interés y representativa queConjunto de todos los posibles refleje las mismasindividuos, objetos o medidas características de la población. de interés con características similares.
    • MUESTREOEs el proceso de extracción de una muestra apartir de la población. El proceso esencial elmuestreo consiste en identificar la población queestará representada en el estudio.
    • PORQUÉ CALCULAR EL TAMAÑO DE LA MUESTRA.•Las muestras pueden estudiarse con mayor rapidezque las poblaciones.•El estudio de una muestra es menos costosa que elde una población.•Toma menos tiempo de estudio.•En la mayoría de las situaciones el estudio de unapoblación es imposible.•Con frecuencia los resultados de una muestra sonmás precisos que los que se basan en unapoblación.
    • ¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS? Definir la unidad de análisis Esto depende del planteamiento inicial de la investigación. ¿Quiénes van a ser medidos? Depende de precisar claramente:LOS OBJETIVOS EL PROBLEMA DE LA A INVESTIGARINVESTIGACION.
    • ¿Cómo se delimita una Población ? 􀂙 La delimitación de las características de la poblaciónno sólo depende de los objetivos de estudio, sino derazones prácticas. 􀂙 Las poblaciones deben situarse claramente en tornoa sus características de contenido, lugar y en eltiempo. 􀂙 Los criterios que cada investigador cumpla dependende sus objetivos de estudio, lo importante esestablecerlos claramente. 􀂙 Toda investigación debe ser transparente, sujeta acrítica y a réplica, lo que no es posible si al examinar losresultados, el lector no puede referirlos a la poblaciónutilizada en un estudio.
    • CARACTERÍSTICAS DE UNA BUENA MUESTRAREPRESENTATIVA ADECUADA REUNE DOS CONDICIONES REFLEJA LASCARACTERISTICAS CUANTITATIVAMENTEDE LA POBLACION DEBE SER LO SUFICIENTEMENTE GRANDE TIPO DE MUESTREO TAMAÑO DE LA UTILIZADA MUESTRA
    • TIPOS DE MUESTREO Probabilístico No (Aleatorio) Probabilístico Aleatorio simple. Accidental Sistemático. Por conveniencia. Estratificado. Por cuotas.Por conglomerados. Bola de Nieve.
    • MUESTREO PROBABILÍSTICO-(aleatorio)-La característica de este muestreoes que todos los sujetos de lapoblación de estudio, tienen la mismaprobabilidad de ser seleccionados.- Para poblaciones no muy grandesEjemplo:
    • MUESTREO ALEATORIO SIMPLECada unidad tiene la probabilidadequitativa de ser incluida en lamuestra.Selección al azar. (tablas de númerosaleatorios, calculadoras, sofware).
    • Ejemplo Total= 1000 personas trabajando 600 : obreros 250 : técnicos 150 : profesionales Se quiere una muestra de 200 personas Probabilidad = muestra deseada = 200 = 0,2 Población 1000 Y la distribución de las 200 personas de la muestra se distribuyan así: 120 obreros, 50 técnicos y 30 profesionales. Azar para escoger a los elementos de la muestra.
    • MUESTREO SISTEMÁTICOSe selecciona individuos de la muestra aintervalos regulares.Ejemplo: 5, 10, 15, 20, .........La selección de la muestra estádistribuida siguiendo algún patrónparticular.
    • MUESTREO ESTRATIFICADOEste tipo de muestreo se emplea cuando se tieneinterés en que la muestra sea la másrepresentativa posible en lo que se refiere asubgrupos de interés relacionados ,por ej.Sexo, edad, situación laboral, etc.
    • En el caso del ejemplo de la fábrica, se tiene que:- Obreros, técnicos y profesionales se establecen comparaciones y se decide escoger 80 de cada estrato.- Las probabilidades de selección serían, por estrato :Obreros 80/600 = 0.133Técnicos 80/250 = 0.320Profesionales 80/150 = 0.533Donde se puede apreciar que la probabilidad de selección noes igual para todas las personas, sino que depende delestrato en que éstas se encuentran y así un obrero tienemenor posibilidad de ser seleccionado que un profesional.
    • MUESTREO POR CONGLOMERADOS(Etapas múltiples)Se utiliza para poblaciones grandes y dispersas.En lugar de individuos se seleccionan conglomerados que estánagrupados de forma natural. (cuadras decasas, departamentos, hospitales, provincias).Primero se escoge el conglomerado más alto, a partir de este seselecciona un subgrupo. A partir de este subgrupo se seleccionaotro subgrupo, y así sucesivamente, hasta llegar hasta las unidadesde análisis.Un ejemplo de conglomerados son los cursos de una escuela, cadacurso es un conglomerado.
    • MUESTREO NO PROBABILÍSTICONo existe todos los sujetos tienen la mismaposibilidad para ser elegidos para formarparte de la muestra.Existen uno o más criterios de selección porparte del investigador.
    • Muestreo AccidentalEs un muestreo no probabilísticoEl investigador selecciona una muestra dela población en un momento no previsto conanterioridad.
    • Ejemplo En una investigación sobre educación vial de las personas, si el investigador está presente en el momento de un accidente de tránsito puede tomar como referencia los sujetos que se encuentren directa e indirectamente involucrados en el hecho.
    • Muestreo No Probabilístico Muestreo Intencional Caso extremo (desviado) : corresponde a seleccionar el mejor o el peor de los casos y analizar si funciona el estudio. Variación máxima o casos extremos. Consiste en seleccionar casos de los dos extremos y jugar con esas dos posiciones en el análisis de la información; es decir, comparar lógicas diferentes. Homogénea. Es llamada también de grupos focales. Se recomiendan grupos pequeños (de 6 a 8 personas). Caso típico. Consiste en seleccionar un caso representativo de la comunidad.
    •  Caso crítico. Seleccionando el peor de los casos se plantean preguntas como: ¿Si tiene esas posibilidades qué pasaría? Bola de nieve o de cadena. Es utilizado generalmente cuando no es posible detectar las personas por cuestiones delicadas o comprometedoras; entonces un primer representante puede sugerir otro y éste un tercero y así sucesivamente. Por criterio. El investigador se plantea unas características especiales que deben cumplir los elementos de la muestra. Confirmatorio o desconfirmatorio. Se seleccionan elementos muestrales que ratifican o no el caso estudiado.
    •  Políticamente importante. Se selecciona una muestra cuya atención, en ese momento, es relevante por sus condiciones y características. Por conveniencia. El investigador puede seleccionar una muestra con la que se facilite la recolección de información. Conocido también como muestreo por seguimiento, ya que la muestra corresponde a una parte, fracción o segmento de la población, lo cual, a su vez, produce resultados muy sesgados debido a la escasa representatividad que puede presentar dicho segmento. Este método también es utilizado en encuestas preliminares. Por cuotas. Es una forma de diseño estratificado, en el cual la selección final de los casos dentro del estrato no es aleatoria.
    • TAMAÑO DE MUESTRASuponiendo que no hay limitaciones de costos ni otras limitaciones de orden práctico, el investigador debe aclarar las variables que analizará, el diseño muestral que utilizará y, sobre todo, el error que está dispuesto a aceptar para las estimaciones o decisiones que tome a partir de los resultados encontrados en la muestra. Igualmente, hay que considerar el nivel de significancia con el cual se trabajará.
    • Fórmula para el Tamaño de la Muestraº
    • EjemploSuponga que fue seleccionado para realizar una investigación en educación básica de una ciudad sobre “dificultades en el aprendizaje de las Matemáticas”. Esta investigación se va a desarrollar en un municipio donde los estudiantes de educación básica son 35.280. Se desea seleccionar una muestra cuyo margen de error de muestreo sea del 2% y cuyo nivel de confianza sea del 95%. ¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra?