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Metodología de la investigación:
Muestra y población
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Unidad de análisis
Son los sujetos, objetos o sucesos de estudio,
ejemplos: personas, grupos humanos, poblaciones
completas, unidades geográficas determinadas,
eventos o interacciones sociales (enfermedades,
accidentes, etc.), entidades intangibles (exámenes,
días de descanso).
La definición de la unidad de análisis responde a la
pregunta ¿Qué o quienes van a ser estudiados?
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Ejemplos de Unidad de análisis
Pregunta de investigación Unidad de análisis
¿Cuál es la eficacia del programa de
capacitación AB en el rendimiento
laboral de los obreros del sector
privado de Lima?
Grupos de obreros.
¿Cuál es la frecuencia de
enfermedades respiratorias en
personas mayores de 15 años en la
ciudad de Huancayo?
Personas mayores de 15 años, la
familia.
¿Cómo son las comunicaciones
entre padres e hijos?
Grupos de padres e hijos.
¿Cómo se manifiestan los trastornos
emocionales en funcionarios
públicos de Arequipa?
Evento de trastorno emocional,
personas con trastorno emocional.
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Población
Una población es el
conjunto de todos los
casos que concuerdan
con una serie de
especificaciones (Selltiz
et al, 1980).
Las poblaciones deben
situarse claramente en
torno a sus
características de
contenido, lugar y
tiempo.
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Ejemplo de población
Nº
Personas mayores de edad con
residencia en zonas de mayor
oferta turística de la Reserva
Paisajística Nor Yauyos Cochas.
Población
Total >= 18
años
01 Alis 247 170
02 Huancaya 216 149
03 Laraos 494 341
04 Tomas 506 349
05 Vitis 196 135
Total 1 659 1 145
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Una muestra es una
porción de una población
como subconjunto de
dicha población.
En el enfoque
cuantitativo, para que la
muestra sea
representativa de la
población, debe
seleccionarse siguiendo
algún método racional.
Muestra
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Muestras probabilísticas
Una muestra
probabilística es un
subgrupo de la población
en el que todos los
elementos de ésta tienen
la misma posibilidad de
ser elegidos.
Los tipos de muestra
probabilística son:
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Muestreo aleatorio simple: Otorga la misma probabilidad de ser elegidos a todos los elementos de la población.
Ejemplo:
Si de un grupo de 150 estudiantes se desea seleccionar 20; primero enumerar a los 150, luego elegir por sorteo a 20 estudiantes; esa es la muestra.
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Muestreo sistemático: Elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes se eligen los demás hasta completar la muestra.
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Ejemplo:
Si tenemos una población de 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25, en primer lugar establecemos el intervalo de selección que será igual a 100/25 =
4. Luego elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra, sería:
2, 6, 10, 14,..., 98.
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Muestreo estratificado: Se
utiliza cuando la población
está constituida en estratos o
subgrupos (conjuntos
homogéneos con respecto a
la característica que se
estudia). Dentro de cada
estrato se puede aplicar el
muestreo aleatorio simple o
sistemático.
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Ejemplo:
Si en Ica, 60 % de empresas son formales y 40 % informales; y queremos encuestar a 100 empresas, entonces debemos dividir las empresas en 2
estratos (formales e informales) luego, elegir aleatoriamente 60 empresas formales y 40 informales.
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Muestreo por conglomerados: es el muestreo aleatorio consecu-tivo de unidades o conjuntos y subconjuntos. Un conglomera-do puede ser definido como un grupo de cosas de la misma
clase, ejemplo: Las manzanas de la ciudad, las cuales son elegidas aleatoriamente, luego se entrevista a todas las familias de las manzanas seleccionadas.
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Ejemplo:
Se realizará la segunda vuelta de las elecciones regionales en Junín. Los conglomerados, en este caso, pueden ser los distritos electorales y, dentro de
ellos, las mesas electorales. Con este muestreo se eligen algunos distritos electorales y luego, dentro de ellos, algunas mesas electorales al azar, luego se entrevista a todos los sufragantes de las mesas seleccionadas.
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Tamaño de muestra probabilística
Formula para poblaciones finitas:
n = Tamaño muestral
z = Nivel de confianza elegido. Generalmente se toma z=1.96 para un
nivel de significancia del 5%; z=2.575 para un nivel del 1%.
p = Proporción de éxito; que se conoce por estudios anteriores o
similares.
q = 1-p
N = Tamaño de la población
e = error que se prevé cometer.
z2.p.q.N
e2.(N-1) + z2.p.q n=
Sí el tamaño de la población es mayor a 100 mil, el tamaño de la
muestra será suficiente con 370.
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Una muestra no probabilística es un subgrupo de la
población en la que la elección de los elementos no
depende de la probabilidad sino de las características
de la investigación. Muestra de participantes voluntarios: está
constituido por casos que llegan a las manos del investigador de manera casual o por individuos que se acercan al investigador luego de haber cursado una invitación a un número mayor de personas.
Muestra de expertos: está constituida por un conjunto de individuos expertos en alguna materia sobre la que se desarrolla la investigación.
Muestras no probabilísticas
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Muestra de casos-tipo: está constituida por un conjunto de casos que reúnen las características consideradas típicas de un sector de la población.
Muestra por cuotas: está conformado por un grupo de casos en los que paulatinamente se van segregando subgrupos en base a nuevos criterios que va considerando el investigador para el desarrollo de su investigación.
Muestra de orientación hacia la investigación cualitativa: Muestra diversa o de máxima variación: conformada por
un conjunto de casos que pueden ilustrar la complejidad
y grado de variación de un fenómeno.
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Muestra homogénea: conformada por un conjunto de
casos que reúnen un mismo perfil o características
similares.
Muestra por cadena o por redes: conformada por un
conjunto de casos clave que se van incorporando al
grupo inicialmente seleccionado a partir de la información
proporcionada por los primeros individuos.
Muestra de casos extremos: conformada por casos muy
singulares, que se alejan de las características comunes
de un fenómeno.
Muestra por oportunidad: conformada por casos que se
presentan de manera fortuita ante el investigador justo
cuando éste las necesita.
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Muestra teórica o conceptual: conformada por casos que
pueden ayudar al investigador a comprender un concepto
o teoría.
Muestra confirmativa: conformada por casos que se
suman a la muestra inicial para confirmar o descartar
aspectos controversiales obtenidos a partir de los casos
inicialmente seleccionados.
Muestra de casos sumamente importantes: conformada
por los casos que son necesariamente indispensables
para la comprensión de un fenómeno.
Muestra por conveniencia: conformada por el conjunto de
casos que son accesibles al investigador, por lo tanto
disponibles para éste.
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Tamaño de muestra no probabilística
Diseño Tamaño de muestra sugerido
Teoría fundamentada,
Etnográfico,
30 a 50 casos
Historia de vida familiar Toda la familia, cada miembro es un
caso.
Biografía El sujeto de estudio (si vive) y el mayor
número de personas vinculadas a él,
incluyendo a los críticos
Estudio de casos en
profundidad
6 a 10 casos
Estudio de caso Uno o varios casos
Grupos de enfoque 7 a 10 casos por grupo, cuatro grupos
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Mg. Wilfredo Bulege Gutiérrez
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