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Una breve introducción a los métodos de muestreo. Utilizable en un curso de Metodología de la Investigación o simillar

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  • Examples of regulations: Committee for Sponsoring Organisations (COSO) To discharge management’s responsibilities as well as to achieve its objectives, they must establish an adequate system of internal control. This control system or framework must be in place to support business requirements for effectiveness and efficiency of operations, reliability of information and compliance with laws and regulations. Privacy legislation US Sarbanes-Oxley Act
  • Examples of regulations: Committee for Sponsoring Organisations (COSO) To discharge management’s responsibilities as well as to achieve its objectives, they must establish an adequate system of internal control. This control system or framework must be in place to support business requirements for effectiveness and efficiency of operations, reliability of information and compliance with laws and regulations. Privacy legislation US Sarbanes-Oxley Act

Seleccion Muestra Seleccion Muestra Presentation Transcript

  • Selección de la muestra ¿Qué actividades de la investigación están ligados con la selección de la muestra? ¿Qué otras actividades dependen de esta actividad?
  • Tipos generales de muestra Selección de Le muestra Elementos tienen probabilidad conocida de ser escogidos Elección de los elementos relacionada con las características de la investigación o de quien toma la muestra No probabilística Probabilística
  • Tipos de muestras probabilísticas Estratificada Conglomerados Aleatoria simple Sistemática Probabilística
  • Tipos de muestras no probabilísticas De sujetos tipo Por cuotas De sujetos voluntarios Cualitativo No probabilística De expertos
    • Unidad de análisis
    • Características de la población
    • Tamaño de la muestra
    Veamos un ejemplo de todo esto Otros aspectos de importancia
    • ¿Por qué tomamos muestras?
    • Economía de recursos o tiempo
    • ¿Sobre qué o quienes se recolectarán datos?
    • Sujetos, objetos, sucesos, eventos,contextos de estudio
    • Unidad de análisis
    • Ejemplos
    Comencemos
  • Delimitación de la población ¿De qué depende la delimitación? Enfoque de la investigación Determinación de la unidad de análisis ¿Cómo se delimita la población? Especificando las características de las UA
    • Definir la población
    • Elegir la UA
    • Determinamos el tamaño
    • Procedemos a tomar la muestra
      • Aquí aparecen las variaciones
    ¿Cómo se selecciona la muestra? Veamos algunos ejemplos
  • Un antropólogo está preparando un estudio sobre los habitantes de cierta isla. Entre otras cosas desea estimar el porcentaje de habitantes que pertenecen al grupo sanguíneo O Un ejemplo hipotético Resaltaremos los pasos para llegar a la solución
    • ¿Qué tan exactamente desea el antropólogo conocer el porcentaje de personas del grupo sanguíneo O?
    • Respuesta: Un error no mayor de  5%
    Determinación del tamaño de la muestra Un ejemplo Supuestos
    • No le podemos garantizar una exactitud dentro de un 5% a menos que se analice el tipo de toda la población. Si podemos garantizarle que el procedimiento empleado el 95% de las veces dará el error prescrito
    • Respuesta: Quiero n y no una clase de estadística
    Determinación del tamaño de la muestra Supuestos
    • MAS
    • Ignora la fracción de muestreo
    • Distribución de p es normal
    • Según dato P  5
    • Según la teoría P  2 
    •  = SQRT(PQ/n)
    • Implica que 2SQRT(PQ/n) = 5
    • Por tanto n = 4PQ/25
    Determinación del tamaño de la muestra Supuestos:
    • Queremos calcular n y n depende de P que justamente queremos hallar
    • Comportamiento de PQ
    • Estimación conservadora n = 400
    • Reexaminamos los supuestos de distribución y fracción de muestreo
    Determinación del tamaño de la muestra Resultados
    • Aleatorias simples, o MAS
    • Aleatorias estratificadas, o MAE
    • Aleatorias de conglomerados, o MAC
    • Sistemáticas
    Tipos de muestras MARCO MUESTRAL
    • Retomamos el ejemplo que estuvimos viendo relacionado con la estimación del tamaño de muestra para medir la proporción P de nativos que pertenecían al grupo sanguíneo O. Asumimos que el método de muestro era MAS. Para estimar P con un error no mayor de 5%, con probabilidad 95% obtuvimos un tamaño de muestra de n igual a 400.
    Cómo se toma una MAS Todavía nos queda el problema de tomar la muestra
    • ¿Cómo damos a cada elemento, unidad de análisis, la misma probabilidad de entrar a formar parte de la muestra?
    • Surge la necesidad de disponer de un marco muestral
    • Compilar uno. Puede ser una tarea sencilla o muy laboriosa.
    • Si ya tenemos el marco muestral, cómo procedemos a seleccionar la muestra.
    Cómo se toma una MAS
    • Retomamos el ejemplo que estuvimos viendo relacionado con la estimación del tamaño de muestra para medir la proporción P de nativos que pertenecían al grupo sanguíneo O.
    • ¿Qué otras posibilidades nos brinda para tomar la muestra el saber que los nativos están concentrados en cinco centros poblados?
    Muestreo aleatorio estratificado ¿Ganamos algo con este conocimiento?
    • ¿Por qué recurrir a la estratificación?
    • La estratificación puede ser más eficiente que el MAS. Por ejemplo, si se toma la muestra de manera que sea proporcional a la desviación estándar de p dentro de cada estrato.
    • En realidad hay varios esquemas. El más sencillo es tomar una muestra proporcional al tamaño del estrato.
    • No desaparece la necesidad del marco muestral exhaustivo.
    Muestreo aleatorio estratificado
    • Supongamos, con fines didácticos únicamente, que sabemos también que los habitantes están agrupados en viviendas y que éstas pueden ser ubicadas.
    • ¿Qué otras posibilidades nos brinda para tomar la muestra el saber que los habitantes viven agrupados en viviendas y aquí pueden ser ubicados?
    Muestreo aleatorio de conglomerados ¿Ganamos algo con este conocimiento?
    • ¿Por qué recurrimos MAC?
    • Muchas veces las unidad de análisis se encuentran agrupadas (encapsuladas o encerradas) en lugares físicos o geográficos a los que se denomina conglomerados
    • ¿Qué ganamos con el MAC?
    • Reducción de costos, tiempo y energías
    Muestreo aleatorio de conglomerados ¿Ganamos algo con este conocimiento?
    • Unidad muestral
    • Unidad de análisis
    • En un sentido amplio, admite varias etapas. Por ejemplo, una MAS de conglomerados (unidades muestrales) y luego otra MAS de elementos (unidades de análisis) dentro de cada conglomerado.
    Muestreo aleatorio de conglomerados ¿Ganamos algo con este conocimiento?
    • Supongamos, con fines didácticos únicamente, que tenemos una tarjeta con datos de cada uno de los habitantes de la isla y que estas se encuentran archivadas en un archivador.
    • ¿Qué otras posibilidades nos brinda para tomar la muestra el conocer la existencia de este archivo?
    Muestreo sistemático ¿Ganamos algo con este conocimiento?
    • Supongamos que el tamaño de la muestra es 400, como antes, y que el número de nativos es de 3,200.
    • ¿Cómo procedemos a elegir los elementos de la muestra?
    Muestreo sistemático ¿Ganamos algo con este conocimiento?
    • ¿Qué ganamos con el muestreo sistemático?
    • Facilidad para tomar la muestra
    • Intuitivamente, parece ser más preciso. Equivale a una muestra estratificada de un elemento por estrato
    Muestreo sistemático ¿Ganamos algo con este conocimiento?
    • Muestreo aleatorio estratificado de conglomerados
    • Muestreo sistemático de elementos en cada estrato
    • Muestreo sistemático de conglomerados en cada estrato
    • ...
    Otras posibilidades de tomar la muestra ¿Ganamos algo con este conocimiento?
    • De sujetos (ua) voluntarios
    • De expertos
    • De sujetos (ua) tipo
    • Por cuotas
    • Cualitativo
    Muestreo no probabilístico o dirigido Utilizan procedimientos de selección arbitrarios
    • Se utilizan en muchas investigaciones; en realidad más de lo que uno cree. V.gr. las encuestas de opinión.
    • Problema principal es la generalización
    • Difícil calcular el error a que están sujetas
    Muestreo no probabilístico o dirigido Utilizan procedimientos de selección arbitrarios
    • Sin embargo hay estudios en que se requieren. E.g. experimentos
    • En estudios cualitativos logran obtener los casos que interesan al investigador y que ofrecen una gran riqueza para la recopilación y análisis de datos
    Muestreo no probabilístico o dirigido En ocasiones, es el muestreo que conviene utilizar
    • Las conclusiones se elaboran con los sujetos (unidad de análisis) que llegan a las manos del investigador
    • A veces porque no hay más remedio
    • En otras ocasiones, porque es la única manera de conseguir que los sujetos participen en el estudio
    • En otros casos, porque se busca que los sujetos tengan determinadas características
    Muestra de sujetos voluntarios
    • Puede que los objetivos del estudio requieran de la opinión de sujetos expertos en un tema.
    • Son frecuentes en estudios cualitativos o exploratorios para generar hipótesis
    Muestra de expertos
    • Son frecuentes también en estudios cualitativos o exploratorios donde el objetivo es la riqueza, profundidad y calidad de la información, no la cantidad ni la estandarización
    • Ejemplo. Estudio exploratorio sobre el comercio electrónico.
    Muestra de sujetos tipo
  • Estructuración para el éxito en e-commerce: integración de casos preliminares y teoría
      • Fue un estudio exploratorio
      • Su objetivo era entender con cierto detalle las prácticas actuales de e-commerce en las empresas convencionales. Este conocimiento podía luego combinarse con la literatura disponible para producir un modelo preliminar de como las firmas se organizan para entregar e-commerce. Para ello el estudio se concentró en cuatro empresas convencionales como casos antecedentes .
    • Muy usados en estudios de opinión y mercadotecnia
    • Generalmente la muestra se completa con sujetos que cumplen con ciertas características demográficas: sexo, edad, nivel socioeconómico, etc
    • Fundadas en el conocimiento que las encuestadoras tienen dela composición de la población
    Muestra por cuotas
    • Hay una gran variedad
      • Documentar diversidad
      • Muestras homogéneas
      • Muestra en cadena
      • Muestra de casos típicos
      • Muestra por criterios
    Muestras cualitativas
    • ¿Método de muestreo o “muestra” u “objeto”
    • Unidad básica de investigación
      • Empresa
      • Un sistema (fiscal, educativo, etc)
      • Una organización (hospital, fábrica, escuela)
      • Un objeto (momia, material radiactivo, etc)
      • Una pareja, una familia, etc
    • Incluye tanto mediciones cuantitativas como cualitativas o mixtas
    • Pueden utilizar cualquier diseño de investigación: experimental, no experimental transeccional o longitudinal
    El estudio de caso
    • El caso debe tratarse con un enfoque mixto para lograr mayor riqueza de información y conocimiento sobre él
    • EL caso requiere tratarse con profundidad, buscando el completo entendimiento de su naturaleza, sus circunstancias, su contexo y sus características
    El estudio de caso
    • Finalmente, cómo encaja en el asunto de selección de la muestra lo que vimos sobre diseño de la investigación
    • Recuerden la tipología general
        • Diseño experimental
        • Diseño no experimental
    Epílogo
  • Tipos de investigación experimental Experimentos Preexperimentos Cuasiexperimentos Medición de efectos Control y validez Prueba-postprueba Experimental Manipulación intencional
  • Una tipología de investigación no experimental Descriptiva Ex postfacto Retrospectiva Investigación No experimental Prospectiva
  • Otra tipología de investigación no experimental Transversales Descriptiva Longitudinales Cohorte Tendencia Correlacional-causal No experimental Panel Exploratoria
  • Selección de muestra Hemos estudiado en realidad una pequeña introducción a los métodos de muestreo El contexto de su aplicación es el diseño no experimental de la investigación Hemos visto la tipología general del muestreo y las variaciones o métodos dentro de cada clase.
  • Cómo encajan dentro del Diseño de la investigación La selección de la muestra La recolección de datos, por ver en clase ¿Sí, cómo encajan dentro del diseño de la investigación? Por ejemplo, si el diseño de ésta consiste en un experimento O, por el contrario, si se trata de una investigación no experimental Investigación experimental Investigación no experimental
  • Investigación experimental
    • El propio diseño, según hemos visto, es una manera dirigida de seleccionar la muestra, apropiado para la naturaleza de la investigación, ergo aquí no se aplica lo visto acerca de selección de la muestra
    • ¿Qué de la recolección de datos?
    • Podrían eso sí aplicarse algunos métodos e instrumentos de recolección de datos que todavía no hemos visto en clase
  • Investigación no experimental
    • Con esta clase de diseño de la investigación se puede aplicar todo lo que hemos visto sobre el proceso de selección de la muestra. Aquí hay que recordar el concepto de unidad de análisis muy ligado al de universo o población.
    • ¿Qué de la recolección de datos?
    • Todo lo que veremos es aplicable