EQUIPO # 8• LIC. KARLA CASTILLO

• LIC. DIGNA DE LA PAZ

ORELLANA

• LIC. REINA MARIBEL ARGUETA

• ING. JUAN JOSE MEDINA

MATERIA: INVESTIGACION EDUCATIVATEMA: METODOLOGIA DE LA INVESTIGACIÓN

SAMPIERI. CAPITULO: 8 SELECCIÓN DE LA MUESTRA

INTRODUCCIÓN

En el capítulo se analizan los conceptos de muestra, población o universo,

tamaño de la muestra, representatividad de la muestra y procedimiento de

selección.

Se presenta una tipología de muestras: probabilísticas y no probabilísticas.

Se explica cómo definir a las unidades de análisis, de las cuales se habrán de

recolectar los datos.

Asimismo, en el capítulo se presenta cómo determinar el tamaño adecuado de

una muestra cuando pretendemos generalizar los resultados a una población, y

cómo proceder para obtener la muestra, dependiendo del tipo de selección

elegido.

CONCEPTOS

• MUESTRA

Es un subgrupo de la población de interés sobre el cual se recolecta datos, y que

tiene que delimitarse de antemano con precisión, esta debe ser representativa

de dicha población.

• POBLACIÓN

Conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones.

• Clases

• Probabilística

• Requiere precisar el tamaño de la muestra

• Seleccionar elemento muéstrales por medio de:

• Sus tipos son:

• - Muestra aleatoria simple

• -muestra estratificada

• -Muestra por racimos o clusters

No probabilística

• En una investigación siempre tenemos una muestra?

• ¿sobre “qué o quienes” se recolectaran los datos?

¿Cómo se delimita una población?

• Una vez que se ha definido cuál será la unidad de análisis se procede a

delimitar la población que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende

generalizar los resultados.

• Es preferible entonces establecer con claridad las características de la

población, con la finalidad de delimitar cuáles serán los parámetros

muéstrales.

Cuáles son las características de una población

Mues

Unidad de análisis

Población

• Depende de los objetivos del estudio.

• Situarse claramente en torno a contenido, lugar y tiempo.

¿Cómo seleccionar la muestra?

• Hasta este momento hemos visto que se debe definir cuál será la unidad de

análisis y cuáles son las características de la población.

• En realidad, pocas veces es posible medir a toda la población, por lo que

obtenemos o seleccionamos una muestra y, desde luego, se pretende que este

subconjunto sea un reflejo fiel del conjunto de la población.

• Veamos los tipos de muestra, con la finalidad de poder elegir la más

conveniente para un estudio.

Representatividad de la muestra

• Todas las muestras —bajo el enfoque cuantitativo— deben ser

representativas; por lo tanto, el uso de este término resulta por demás inútil.

Tipos de muestra

1. Muestra probabilística:

Subgrupo de la población en el que todos los elementos de esta tienen la misma

probabilidad de ser elegidos.

2. Muestra no probabilística:

Subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no dependen de la

probabilidad si no de las características de la investigación.

¿Cómo se selecciona una muestra probabilística?

La elección entre la muestra probabilística y la no probabilística se determina con

base en el planteamiento del problema, las hipótesis, el diseño de investigación y el

alcance de sus contribuciones.

Para hacer una muestra probabilística son necesarios dos procedimientos

1. Calcular el tamaño de la muestra que sea representativo de la población.

2. Seleccionar los elementos muéstrales de manera que al inicio todos tengan la

misma probabilidad se ser elegidos.

Calculo del tamaño de la muestra

Cuando se hace una muestra probabilística uno debe preguntarse:

• Dado que la población, es de N elementos, ¿Cuál es el numero de unidades

muéstrales que necesito para conformar la muestra (n) que me asegure un

determinado nivel de error estándar, digamos menor de 0.01?

• El porcentaje estimado de la muestra es la probabilidad de ocurrencia del

fenómeno. Representatividad de la muestra versus no representatividad – la

certeza total siempre es igual a uno.

• Las posibilidades a partir de esto son ¨P¨ de que si ocurra y ¨q¨ de que no

ocurra.

• El programa STATS estima un 50% cuando no hay marcos de muestreo previo.

El tamaño de la muestra

Asi, el sistema necesita datos como:

¿Tamaño del universo? (Ejemplo)

¿Error máximo aceptable?: 5%

¿Porcentaje estimado de la muestra?: 50%

¿Nivel deseado de confianza?: 95%

MUESTRAS PROBABILÍSTICAS

Tipos:

• Muestra aleatoria simple

• Muestra estratificada

• Muestra por racimos

Muestreo aleatorio simple

• Mecanismo ideal para la mejor muestra posible: el muestreo aleatorio simple,

muestreo en el que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad

de ser escogido.

• Ejemplo teórico:

• Todos los nombres en una lista

• Papeleta o bola por cada nombre

• Mezcla y extracción de las n bolas o papeletas

Muestra estratificada

• Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una

muestra para cada segmento.

Muestreo estratificado

• Muestreo aleatorio estratificado

Dividimos la población en diferentes grupos, o estratos, y tomamos de cada uno de

ellos una muestra aleatoria simple.

Lo hacemos cuando conocemos que la población contiene grupos o subpoblaciones

que son homogéneos internamente (estratos), pero sospechamos que son muy

diferentes entre ellos respecto a la característica estudiada

Muestra por racimos

• Muestreo en el que las unidades de análisis se encuentran encapsuladas en

determinados lugares físicos.

Ejemplo:

• En una muestra nacional de cuidadanos.

1. Departamentos

2. Municipios

3. Colonias

4. Cuadras

5. Hogares e individuos

MUESTREOS NO PROBALISTICOS

• Aquellos en los que no es posible calcular la probabilidad de las diferentes

muestras.

• Típico ejemplo: muestra voluntaria

• Cupón en revista, que pide contestación por correo

• Oyentes de programa de radio o televisión, a los que se pide que llamen

a un teléfono.

• doble distorsión: el programa y el sentimiento intenso sobre el tema.

• no es una muestra representativa: es una muestra sesgada.

aunque llamen cientos de miles de personas!!!!

Muestras no probabilísticas o dirigidas

La elección de los elementos depende de las características de la investigación y las

decisiones de quien la realiza. Trata de ubicar sujetos “típicos”.

Desde una perspectiva cuantitativa implica desventajas:

• No es posible calcular el error estándar.

• Los datos no pueden generalizarse (falta de representatividad).

• Conclusión:

Elegir el tipo de muestra se define según los objetivos del estudio, el esquema de

investigación y la contribución que se pretende hacer.