Dr. Dulio Oseda Gago
SESIÓN N° 14
Presentado por:
UNIVERSIDAD NACIONAL DE UNIVERSIDAD NACIONAL DE HUANCAVELICAHUANCAVELICA
FACULTAD DE EDUCACIÓNFACULTAD DE EDUCACIÓN
Selección de la Selección de la MuestraMuestra
ÍndiceÍndice
1. ¿Sobre qué o quiénes se recolectarán los datos?
2. Muestra
3. Población.
4. Tipos de muestra
1. ¿Sobre qué 1. ¿Sobre qué o quienes se o quienes se recolectarán recolectarán
datos?datos?
Unidades de análisis (casos o elementos).- Son los objetos, sucesos o comunidades de estudio
Se refiere a las
Seleccionar la muestra
Para:
1° Seleccionar las unidades de análisis2° Depende del planteamiento del problema a investigar3° De los alcances del estudio
Delimitar la
Población
Esto permite
2. Muestra2. MuestraUn subgrupo de la población del cual se recolectan los datos y debe ser representativo de dicha población
Es
Objetivo central:
Seleccionar casos representativos para la generalización
En esencia el muestreo cuantitativo es:
Generalizar:-Características
-HipótesisCon la finalidad de construir y/o probar teorías que expliquen a la población o
fenómenos
Mediante una técnica adecuada
2. Muestra2. MuestraUn subgrupo de la población del cual se recolectan los datos y debe ser representativo de dicha población
Es
1° No elegir a casos que deberían ser parte de la muestra
2° Incluir a casos que no deberían estar porque no forman parte de la población
3° Seleccionar casos que son inelegibles
Al seleccionar deben evitarse errores como:
Delimitar la población
Para evitar tales errores se debe:
3. Población 3. Población o universoo universo
El conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones
Es
Su delimitación debe tener en cuenta las características de :a. Contenido.b. Lugar.c. Tiempo.
Es la colección de todos los individuos, objetos u observaciones (unidades de análisis) que poseen al menos una característica común.
Es decir:
3. Población 3. Población o universoo universo
Investigación sobre el uso de Internet por los estudiantes.Unidad de análisis: los estudiantes.¿de que población se trata?¿de todos los estudiantes del mundo?¿de todos los estudiantes del Perú?Sería ambicioso y prácticamente imposible referirnos a poblaciones tan grandes.
Población delimitada:“Todos los estudiantes del área metropolitana, que cursen 4°, 5° y 6° semestre de las Facultades de Educación tanto de Universidades privadas y públicas del turno matutino”
Ejemplo:
Universo hipotético
Población infinita
3. Población3. Población
ELEMENTO
MUESTRA
POBLACION
UNIVERSO
Población finita
Sánchez Carrión (1995)
Fox (1981)
3. Población3. Población
Existen dos maneras de definir:
3.1. De acuerdo a su naturaleza y extensión del problema de investigación.
3.2. De acuerdo al objetivo de la investigación.
3.1. De acuerdo 3.1. De acuerdo a la naturaleza y a la naturaleza y
extensión del extensión del problema.problema.
Son
3.1.1. De acuerdo a la NATURALEZA del problema de investigación
3.1.2. De acuerdo al EXTENSION del problema de investigación
3.1.1. De 3.1.1. De acuerdo a la acuerdo a la naturaleza naturaleza
del del problemaproblema
1ro. La entendemos como la característica materia de estudio.
2do. La entendemos, también como población “objeto” y población “objetivo”.
1ro. La 1ro. La entendemos como entendemos como
la característica la característica materia de estudiomateria de estudio
Es decir , si quisiéramos estudiar los pesos, alturas y edades de las personas, la población estará conformada por los pesos, alturas y edades respectivas.
2do. La 2do. La entendemos entendemos
como población como población objeto y objetivoobjeto y objetivo
Población objeto, es el conjunto de elementos materia de estudio.
Población objetivo, las diferentes medidas de las características que nos interesa de la población objeto.
Estudiar el rendimiento académico de los alumnos en el sistema universitario.Población objeto: Son los alumnos del sistema universitario.Población objetivo: Son las notas de los alumnos, que miden ese rendimiento académico.
Ejemplo:
3.1.2. De 3.1.2. De acuerdo a la acuerdo a la
extensión del extensión del problemaproblema
Es definir la población tan extensa como sea necesaria.
2° Si quisiéramos estudiar las mismas características en estudiantes de universidades de Huancayo.La población estará referida a las universidades de Huancayo.
1° Si quisiéramos estudiar las características de los estudiantes universitarios.La población estará referida al sistema universitario peruano.
Ejemplos:
3.2. De acuerdo al objetivo de la 3.2. De acuerdo al objetivo de la investigación.investigación.
Se presentan la:
3.2.1. Población de estudio u objetivo.
3.2.2. Población accesible.
3.2.3. Muestra
3.2.1. 3.2.1. Población de Población de
estudio u estudio u objetivoobjetivo
Es la población a la que se van a hacer extensivos los resultados del estudio.
3.2.2. 3.2.2. Población Población accesibleaccesible
Es la porción de la población de estudio a la cual tenemos acceso.
3.2.3. 3.2.3. MuestraMuestra
Sub conjunto de la población.
Desde el punto de vista cuantitativo es REPRESENTATIVO (busca la validez externa del diseño).
Desde el punto de vista cualitativo NO cumple la representatividad.
4. Tipos de 4. Tipos de MuestraMuestra
Son: 4.1. Muestreo probabilístico.
4.2. Muestreo no probabilístico.
1° De los OBJETIVOS del estudio
2° Del DISEÑO de investigación
3° De la CONTRIBUCION que se piensa hacer.
La elección de estos tipos depende:
4.1. Muestreo 4.1. Muestreo probabilísticoprobabilístico
Todos los elementos de la población tiene la misma probabilidad de ser escogidos.Esto se logra definiendo las características de la población, el tamaño de la muestra y la selección aleatoria (mecánico).Permiten estimaciones de intervalo
4.1.1. Técnicas
4.1.2. Número de la muestra
4.1.1. Técnicas4.1.1. Técnicas
Son:
a) Muestreo aleatorio simple.
b) Muestreo aleatorio sistemático.
c) Muestreo aleatorio estratificado.
d) Muestreo aleatorio por conglomerados.
(Downie y Hetar, 1986; Hernández Piná, 1998).
a) Muestreo a) Muestreo aleatorio aleatorio simplesimple
Muestreo con reemplazo, para 2, 4, 6. Muestra de 2Se halla Nn=32=9, es el número de muestras.2,2 2,4 2,64,2 4,4 4,66,2 6,4 6,6Cada una de las muestras tiene una probabilidad de 1/9 de ser escogido.
Muestreo sin reemplazo, para 2, 4, 6. Muestra de 2Se halla el número de muestras = 32,4 2,6 4,6Cada una de las muestras tiene una probabilidad de 1/3 de ser escogido.
a) Muestreo a) Muestreo aleatorio aleatorio simplesimple
¿Cómo escoger una muestra aleatoria simple?
Si se tiene una N= 100, deseamos una muestra n=15.Se enumera de 00, 01, 02, …, 99Luego se toman los primeros dos dígitos de los bloques de números aleatorios y se comienza a determinar el integrante de la muestra.0406846405394312 ……
b) Muestreo b) Muestreo aleatorio aleatorio
sistemáticosistemático
Si se tiene una N= 3600, deseamos una muestra n=400.
Se divide: k = 3600 / 400 = 9
Luego en papelitos se enumera de 1 al 9 y se extrae uno, y de allí se empieza a contar.
Si fue 5, entonces K =5, luego tendríamos 9, 14, 23 y así sucesivamente.
c) Muestreo aleatorio estratificadoc) Muestreo aleatorio estratificado
Ejemplo: Estrato Nro profesor
% Unidades por estrato
25 o -
26-35
36-45
46-55
56 o +
2880
7680
6240
4800
2400
Total 24 000
1232
26
2010
100
288768
624
480240
2400
Para escoger las unidades de cada estrato, se realizan de dos formas:
Por muestreo aleatorio simple Por muestreo aleatorio sistemático
d) Muestreo d) Muestreo aleatorio por aleatorio por
conglomeradosconglomerados
En una encuesta en una universidad se pueden tomar por conglomerado cada facultad.La segunda sería cada departamento de cada facultadLa tercera se toman los estudiantes de cada departamento
Ejemplo:
4.1.2. Número 4.1.2. Número de la muestrade la muestra
a) Condiciones del muestreo
b) Fórmulas para determinar el número de la muestra
a) a) Condiciones Condiciones del muestreodel muestreo
Está condicionada por:
1° La variabilidad del fenómenos es estudiar
2° La cantidad máxima de error que se admita en el verdadero valor de la población
3° Los límites o intervalos de confianza que se han fijado para la estimación de dicho valor
1ro. La 1ro. La variabilidad variabilidad
del fenómeno del fenómeno a estudiara estudiar
Ejemplo:
En las investigaciones experimentales la muestra puede ser bastante más pequeña que si realizamos investigaciones descriptivas, en los que la única forma de control es aumentando el número de elementos en la muestra.
2do. Cantidad 2do. Cantidad de error que se de error que se admita con el admita con el
verdadero valor verdadero valor de la población.de la población.
Es conocido también como error de muestreo o muestral.
El error de muestreo, se define como la diferencia entre el parámetro de una población y un estadístico muestral.
3ro. Los límites 3ro. Los límites o intervalos de o intervalos de confianza que confianza que se ha fijado.se ha fijado.
Es el grado de confianza tal que el error de la estimación no exceda el máximo error permisible.
Por ejemplo pueden ser el 95% (Z = ±1,96).
b) Fórmulas b) Fórmulas para determinar para determinar el tamaño de la el tamaño de la
muestramuestra
1° Mediante la estimación de las medias
2° Mediante la estimación de las proporciones
1° Mediante 1° Mediante la la
estimación estimación de mediasde medias 2
22
dσz
n=
d = Son las unidades de ancho en cualquier dirección (5% o 1%).Para poblaciones finitas
Para poblaciones infinitas
n = 222
22
σz1)(NdσNz
d = Son las unidades de ancho en cualquier dirección (5% o 1%)
2° Mediante 2° Mediante la estimación la estimación
de de proporcionesproporciones
Para poblaciones infinitas
d = Es el porcentaje de ancho en cualquier dirección (0,05% o 0,01%.
Para poblaciones finitas
n=pqz1)(Nd
pqNz22
2
d = Es el porcentaje de ancho en cualquier dirección (0,05% o 0,01%).
n = 2
2
dpqz
4.2. Muestreo 4.2. Muestreo no no
probabilísticoprobabilístico
La elección de los elementos no depende de la probabilidad.
Depende de las causas relacionadas con las características de la investigación o de quien hace la muestra.Permiten estimaciones de punto.
4.2.1. Técnicas.
4.2.2. Número de muestra
4.2.1. Técnicas.4.2.1. Técnicas.
Son:
a) Muestreo deliberado.
b) Muestreo accidental o incidental.
c) Muestreo de voluntarios.
d) Muestreo dirigido.
e) Muestreo por cuotas.(Hernández Piná, 1998; Downie y Heasth, 1986)
a) Muestreo a) Muestreo deliberado o deliberado o intencionalintencional
Consiste en seleccionar la muestra de forma deliberada porque los sujetos poseen las características necesarias para la investigación.
Podrían identificarse los distritos de los diversos departamentos del Perú que han votado por el ganador en elecciones presidenciales.
Se podrían estudiar estos distritos y a partir de la preferencias de los votantes, pronosticar el resultado de una nueva elección.
Ejemplo:
b) Muestreo b) Muestreo accidental o accidental o
incidental o por incidental o por gruposgrupos
Esta muestra se forma con sujetos que casualmente se encuentran en el lugar y en el momento decidido por el investigador.
Un estudiante de segundo año que está inscrito en un curso de Estadística, por tanto es un sujeto conveniente, con frecuencia se convierte en parte de la muestra en la investigación educativa.
Los estudiantes de un grupo pueden constituir la muestra completa ya que están en un grupo donde el profesor se interesa por realizar ciertas investigaciones.
Ejemplo:
c) Muestreo de c) Muestreo de voluntariosvoluntarios
Se realizan por razones éticas o morales, si no se pueden utilizar los muestreos anteriores.
Estas muestras presentan ciertos sesgos y suelen presentar determinadas características, como por ejemplo sujetos más educados, tienen mejor estatus social, suelen ser más inteligentes, son más sociables, etc.
d) Muestreo d) Muestreo dirigidodirigido
Consiste en seleccionar las unidades elementales de la población según el juicio del encuestador, quien considera que las unidades seleccionadas son representativas.
Ejemplo:
Entrevistar a 20 personas que pasen por una esquina.
Sirven para estudiar particularidades de la población.
e) Muestreo por e) Muestreo por cuotascuotas
Es de uso corriente en encuestas de opinión pública.
En este muestreo el entrevistador selecciona, de acuerdo con su criterio, un número determinado de individuos de cada uno de los sectores de la población.
Ejemplo:
Entrevistar 25 señoras del mercado, 30 amas de casa, 20 estudiantes, 25 obreros, etc.
4.2.2. 4.2.2. Número Número
de la de la muestramuestra
Amplitud de la población
Amplitud de la muestra para los márgenes de error abajo indicados
+/-1% +/-2% +/-3% +/-4% +/-5%
500
1 000
1 500
2 000
2 500
3 000
3 500
4 000
4 500
5 000
6 000
7 000
8 000
9 000
10 000
15 000
20 000
25 000
50 000
100 000
OO
5000
6000
6667
7143
8333
9091
10000
1250
1364
1458
1538
1607
1667
1765
1842
1905
1957
2000
2143
2222
2273
2381
2439
2500
638
714
769
811
843
870
891
909
938
949
976
989
1 000
1034
1053
1064
1087
1099
1111
385
441
476
500
517
530
541
549
556
566
574
580
584
588
600
606
610
617
621
625
222
286
316
333
345
353
359
364
367
370
375
378
381
383
385
390
382
394
397
398
400
Tabla de Arkin y Colton