2. POBLACIÓN Y MUESTRA
Introducción a la teoría del muestreo
Tanto en las ciencias exactas como en las sociales, la
mayoría del conocimiento existente se debe a
experiencias basadas en inferencias a partir de la
observación y del análisis de un número limitado de
eventos.
De la calidad y representatividad que ese número
limitado de eventos (muestra) tenga, dependerá la
bondad o el defecto (la precisión o el error) del
conocimiento generado, y precisamente por esto, es
relevante identificar cómo se debe seleccionar una
buena muestra.
3. calcular el tamaño de una
muestra para una población
dada.
El primer paso, es tener claridad de que un muestreo es
un proceso por medio del cual se seleccionan
probabilísticamente elementos de un universo con la
finalidad de estimar, con un determinado grado de
precisión, algunas características del universo en su
totalidad.
4. CONCEPTOS
Población. Es un conjunto de elementos que poseen una
característica. En el proceso investigativo la población
corresponde al conjunto de referencia sobre el cual se
va a desarrollar la investigación o estudio.
Muestra. Es un subconjunto de la población.
6. Selección de las unidades de
muestras dentro de cada
estrato.
a) Muestras de igual tamaño. En este tipo de muestreo
debe seleccionarse un número igual de elementos en
cada grupo, mediante procedimiento al azar.
b) Muestreo proporcional. En este tipo de muestreo el
tamaño de muestra por estrato se escoge de tal forma
que sea proporcional al tamaño poblacional del mismo.
7. Muestreo por conglomerados.
Una muestra por conglomerados es aquella en
la que la unidad de muestreo no es la unidad
o elemento de la población sino el
conglomerado. La unidad de muestra se
refiere a los elementos del universo que se
seleccionan en la muestra. (EJEMPLO
COLEGIOS)
En el caso de muestreo por conglomerado, la
unidad de muestreo es el conglomerado. Por
ejemplo, si escogemos escuelas como
conglomerados, para identificar allí a los
estudiantes en lugar de ir de casa en casa
para encontrarlos, estamos muestreando por
conglomerados.
8. Muestreo no probabilístico
Muestreo accidental. Es un muestreo no probabilístico
y corresponde a la posibilidad que tiene el investigador
de seleccionar como muestra un subconjunto de la
población en un momento no previsto con anterioridad.
9. Muestreo intencional
– Caso extremo. También es denominado desviado,
corresponde a seleccionar el mejor o el peor de los
casos y analizar si funciona o no el estudio
correspondiente.
– 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).
10. – Caso típico. Consiste en seleccionar un caso
representativo de la comunidad.
– 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.
11. – 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.
12. – 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.
13. En las investigaciones de tipo cualitativo, el muestreo
no sólo se refiere a los actores; en algunos casos es
necesario realizar muestreo sobre situaciones, eventos,
escenarios, lugares, momentos y temas que serán
abordados en el proceso investigativo. Esto se evidencia
en los estudios de casos, investigación -acción–
participación, etnográfica, etc.
14. Tamaño de la muestra
¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra?
– El investigador debe conocer lo que
se ha hecho en otros estudios
similares.
– Debe tener en cuenta los recursos
económicos con que cuenta.
– Desde el punto de vista teórico, lo
más importante, los objetivos finales
del estudio que realiza.
15. DISEÑO DE LA MUESTRA
¿Para qué necesitamos recolectar datos?
Proporcionar información para un estudio de
investigación.
Medir el desempeño en un servicio o proceso
de producción.
Ayudar a una mejor toma de decisiones
Satisfacer nuestra curiosidad.
16. DISEÑO DE LA MUESTRA
¿Qué son los datos?
Es información numérica necesaria para ayudarnos a tomar una
decisión, comprobar o demostrar una hipótesis.
Para que el análisis estadístico sea útil los datos deben ser
apropiados.
17. DISEÑO DE LA MUESTRA
¿Es importante la recolección de datos?
Es sumamente importante.
No deben existir sesgos, ambigüedades o
errores en ellos.
La recolección de datos debe ser mediante
métodos objetivos.
18. DISEÑO DE LA MUESTRA
¿Cómo obtenemos los datos?
Se obtienen de 2 tipos de fuente:
Primaria :
Diseño y aplicación del cuestionario
(encuesta).
Diseño y aplicación de la guía estructurada a
informantes clave (entrevista).
Bitácora de campo.
Experimento.
19. DISEÑO DE LA MUESTRA
Secundaria :
Datos publicados en:
Revistas especializadas.
Instituciones públicas o privadas.
Estudios de investigación existentes.
20. DISEÑO DE LA MUESTRA
¿Qué hacer cuándo el objeto de estudio es muy
grande?
En el campo de las ciencias sociales, el
investigador no puede estudiar a toda la
población.
Se debe utilizar la técnica del muestreo.
21. DISEÑO DE LA MUESTRA
Población: La totalidad de los elementos que
poseen las principales características objeto
de análisis.
Muestra: Parte de la población que contiene
teóricamente las mismas características que
se desean estudiar.
Muestra
población
22. DISEÑO DE LA MUESTRA
¿Cómo diseñar la muestra?
La fase del diseño de la muestra está
relacionada con :
La estructuración de los instrumentos para
recoger datos.
Con las técnicas estadísticas susceptibles de
emplearse para el análisis.
Con los resultados.
23. DISEÑO DE LA MUESTRA
El diseñar la muestra implica:
Calcular el numero de casos.
Definir quienes serán los encuestados.
Prever los problemas para su levantamiento.
Lugar de entrevista.
Estrategia para sustituir encuestados.
Rutas que deben seguirse para su aplicación.
Presentar 2 o mas opciones de muestra.
24. DISEÑO DE LA MUESTRA
Los puntos a discutirse son:
Los objetivos del Análisis.
La disponibilidad de recursos
financieros, humanos y materiales.
El nivel de confianza y precisión para
estimar parámetros de la población.
La forma de la población
(homogénea o heterogénea).
25. DISEÑO DE LA MUESTRA
El tipo de preguntas (abiertas, cerradas).
El número de preguntas que está en
relación con la cantidad de variables
sujetas a investigación.
El plan de análisis estadístico
26. DISEÑO DE LA MUESTRA
¿Qué tipos de muestra existen?
Muestreo probabilística:
Las unidades de análisis o de observación son
seleccionadas en forma aleatoria
Aleatoria simple
Estratificado
Por racimos
Sistemático
27. DISEÑO DE LA MUESTRA
Muestreo no probabilistico:
Es muy cómodo y económico pero tiene el
inconveniente de que los resultados de la
muestra no pueden generalizarse para toda
la población.
Cuotas
Intencional o selectivo
28. DISEÑO DE LA MUESTRA
¿Cómo calcular el tamaño de la muestra?
Muestra para estudios sencillos (población
mayor a 10 mil):
La población objeto de estudio es grande
Cuestionario reducido
Las alternativas de pregunta son
mutuamente excluyentes