2. SELECCIÓN DE LA MUESTRA
¿En toda investigación siempre tenemos una muestra?
No siempre, pero en la
mayoría de las situaciones
sí realizamos el estudio en
una muestra.
Cuando queremos
efectuar un censo
debemos incluir
todos los casos del
universo o la
población.
EXCEPTO:
3. SELECCIÓN DE LA MUESTRA EN LA RUTA CUANTITATIVA
Se utiliza por
economía de
tiempos y
recursos
Implica
definir de
muestreo y
de análisis
Unidad de análisis: Produce
los datos e información
para examinados
Unidad de muestreo: El caso
a seleccionar de una
población y cuyo conjunto
integra la muestra.
4. SELECCIÓN DE LA MUESTRA
¿Cuál es el proceso general
para seleccionar una
muestra?
1: Determinar la unidad
de muestreo o análisis (
¿sobré qué o quiénes se
recolectaran los datos? )
2: Delimitar a la población o
universo
3: Elegir la estrategia de
muestreo adecuada para
seleccionar las unidades de
muestreo o análisis y mantener
su representatividad estadística o
cualitativa: probabilística o no
probabilística.
4: Calcular el tamaño de muestra
apropiado para que sea
representativa de la población (
probabilística)
5: Seleccionar las unidades de
muestreo o análisis
MUESTRA: Subgrupo de la población.
Digamos que es un subconjunto de
elementos que pertenecen a ese
conjunto definido en sus
características al que llamamos
población
5.
6. SELECCIÓN DE LA MUESTRA
EN LA RUTA CUANTITATIVA
Se guía por uno o varios propósitos
derivados del planteamiento del
problema y el interés del investigador
Busca tipos de casos o unidades de
muestreo que se encuentran en el
ambiente o contexto y sean
accesibles.
7. 1: Calcular un tamaño
de muestra que sea
representativo de la
población. (STATS)
2: Seleccionar los
elementos muéstrales
(casos) de manera que
al inicio todos tengan la
misma posibilidad
de ser elegidos.
(SELECCIÓN
SISTEMATICA)
TIPOS DE MUESTRA
MUESTRA
PROBABILISTICA
Muestra probabilística
estratificada
La población se divide
en segmentos y se
selecciona una muestra
para cada uno.
Muestreo probabilístico
por racimos
( conglomerados)
reducen costos, tiempo
y energía
MUESTRA NO
PROBABILISTICA
Subgrupo de la población
en la que la elección de los
elementos no depende de
la probabilidad, sino de las
características de la
investigación.
NECESARIAMENTE
Subgrupo de la población en el que
todos los elementos tienen la misma
posibilidad de ser elegidos.
8. 1: Calcular un tamaño de
muestra que sea representativo
de la población. (STATS).
2: Seleccionar los elementos
muéstrales (casos) de manera
que al inicio todos tengan la
misma posibilidad de ser
elegidos. (SELECCIÓN
SISTEMATICA).
NECESARIAMENTE
Subgrupo de la población en el
que todos los elementos tienen
la misma posibilidad de ser
elegidos.
TIPOS DE MUESTRA
MUESTRA PROBABILISTICA
Muestra probabilística
estratificada
La población se divide en
segmentos y se selecciona
una muestra para cada
uno.
Muestreo probabilístico
por racimos
( conglomerados)
reducen costos, tiempo y
energía
9. DELIMITACIÓN DE UNA POBLACIÓN
La delimitación del
problema conduce a
plantear, de una manera
clara y precisa, los aspectos
del tema que se abordarán
en la investigación, es decir,
analizarlo para circunscribir
la situación problemática, a
una más específica.
10. Una vez que se ha definido cuál será la unidad de muestreo/análisis, se procede a delimitar la
población que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados.
Una deficiencia que se presenta en algunos trabajos de investigación es que no describen
lo suficiente las características de la población o consideran que la muestra la representa
de manera automática.
La delimitación de las características de la población no sólo depende de los objetivos de la
investigación, sino de otras razones prácticas.
11. • Cuando se elabora una muestra probabilística, uno debe preguntarse: dado que una población es de N
tamaño,4 ¿cuál es el menor número de unidades muestrales (personas, casos, organizaciones, capítulos de
telenovelas, etc.) que necesito para conformar una muestra (n) que me asegure un determinado nivel de
error estándar, digamos menor de 0.01?
• La respuesta consiste en encontrar una muestra que sea representativa del universo o población con cierta
posibilidad de error (se pretende minimizar) y nivel de confianza (maximizar), así como probabilidad.
• El programa STATS, va pedir los siguientes datos:
CALCULO DEL TAMAÑO DE MUESTRA
RESULTADO
12. Universe size (tamaño
del universo)
Maximum Acceptable
Percentage Points of
Error
(error máximo
aceptable)
Estimated Percentage
Level (porcentaje
estimado de la muestra)
Desired Confidence
Level (nivel deseado de
confianza)
