Prof. Evy Andreina Guerrero

Son Son

las entidades : personas, instituciones, documentos, regiones, objetos, plantas, animales, productos, entre otros, que poseen el evento de estudio.

POBLACIÓN

MUESTRA

(Arias, 2006) «Población, es un conjunto finito o infinito de elemento con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación»

(Seltiz,

1980) «Población, es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones»

Población finita:

Población infinita:

Agrupación en la que se conoce la cantidad de unidades que la integran. En estadística una población finita está constituida por menos de 100.000 unidades

Es aquella en la que se desconoce el total de elementos que la conforman. En estadística se considera población infinita a la conformada por 100.000 unidades o más.

Población accesible: También llamada población muestreada, es la porción finita de la población objetivo a la que realmente se tiene . acceso y de la cual se extrae una muestra representativa, el tamaño va a depender del tiempo y los recursos que tenga el investigador.

1. La población objetivo debe quedar delimitada con claridad y precisión en el problema de investigación (formulación) y en el objetivo general del estudio. 2. Si no se cuenta con financiamiento deben estudiarse poblaciones finitas y accesibles, esto facilitará la determinación de un tamaño de muestra adecuado y ajustado a la disponibilidad de tiempo y recursos.

3. Si la población, por el número de unidades que la integran, resulta accesible en su totalidad, no será necesario extraer una muestra.

«Es un subconjunto representativo y finito que se extrae de la población accesible» (Arias, 2006)

Muestra representativa: es aquella que por su tamaño y características similares a las del conjunto, permite hacer inferencias o generalizar los resultados al resto de la población con un margen de error conocido.

Al momento de aplicar un muestreo es necesario tener en cuenta dos aspectos básicos:

 El tamaño de la muestra a seleccionar  La forma de elegir las unidades que formaran parte de la misma, es decir la técnica de muestreo.

P R O B A B I L O Í S T I C O

N O A L E A T O R I O

 Al azar: Simple Sistemático  Estratificado  Por Conglomerado

P R O B A B I L Í S T I C O

 Casual o accidental  Intencional u opinático  Por cuotas

MUESTREO PROBABILISTICO O ALEATORIO: «Cada unidad integrante de la población tiene una probabilidad conocida de formar parte de la muestra seleccionada» Se utilizan en diseños transeccionales cuantitativos. En investigaciones sociales es recomendable acogerse a los muestreos probabilísticos.

 MUESTREO AL AZAR SIMPLE: Procedimiento en el cual todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados

Consiste en elaborar una lista con todos los integrantes de la población , asignarle un código a cada uno y luego seleccionar a los integrantes de la muestra mediante la utilización de la tabla de números aleatorios.

 MUESTREO AL AZAR SISTEMÁTICO: Se basa en la selección de un elemento en función de una constante K. De esta manera se escoge un elemento cada K veces. K=

N n

N= número de unidades que conforman la población n= número de unidades que conformarán la muestra

Para una población de 120 individuos, se define una muestra integrada por 30 sujetos. K= 120 = 4 30

 MUESTREO ESTRATIFICADO Consiste en fragmentar o dividir la población en subgrupos cuyos elementos presenten características comunes, en cuanto a una o varias variables. Posteriormente se escogen de cada estrato los integrantes de la muestra, utilizando el método de azar simple o sistemático.

Se utilizan cuando estamos trabajando con poblaciones altamente heterogéneas o cuando queremos establecer comparaciones entre grupos diferenciados de una misma población, debemos utilizar un procedimiento de muestreo que nos garantice que todos los sectores diferenciados de la población estén debidamente representados en la muestra.

 MUESTREO POR CONGLOMERADOS: Es básicamente una estratificación geográfica, muy utilizado en las ciencias sociales, sobre todo cuando las unidades de análisis se encuentran dispersas en grandes áreas o superficies de terreno.

Debe procederse en una primera etapa, a dividir el área geográfica en subáreas, luego se puede escoger nuevamente conglomerados; de cada conglomerado se escogerán al azar los elementos de la población que conformarán la muestra.

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO: También llamado muestreo dirigido, supone un procedimiento de selección informal. Es un proceso de selección en el que se desconoce la probabilidad que tienen los elementos de la población para integrar la muestra, ya que depende de la decisión de un investigador o grupo de encuestadores.

 MUESTREO CASUAL O ACCIDENTAL: Este tipo de muestreo es frecuente en ciencias sociales y en ciencias de la conducta, así como en medicina, únicamente se determina el tamaño de la muestra, pero los integrantes se seleccionan sin ningún criterio establecido.

 MUESTREO POR CUOTAS: Consiste en formar la muestra de manera tal que cada uno de los sectores de la población quede representado en igual proporción dentro de la muestra, pero se eligen arbitrariamente los integrantes de cada sector. Para tal fin se le asignan cuotas a los entrevistadores en atención a características preestablecidas. Ejemplo: Se establecen como características importantes para un sondeo de opinión, el sexo y la edad de la población, se dice a los encuestadores que entrevisten a 150 sujetos de los cuales : 25% hombres mayores de 30 años 25 % mujeres mayores de 30 años 50 % mujeres menores de 25 años

 MUESTREO INTENCIONAL U OPINÁTICO: Este tipo de muestreo implica que el investigador obtiene información de unidades de población escogidas de acuerdo a criterios teóricos previamente establecidos, seleccionando unidades tipo o representativas, de alguna manera más convenientes para acceder a la información que se requiere.

Ejemplo: Para un estudio sobre calidad de la educación, se establecen como criterios de selección de la muestra los siguientes: • Mínimo 20 años de experiencia en el campo educativo. • Poseer título de postgrado • Haber ocupado un cargo directivo

«Mientras más grande sea la muestra, más cerca de la representatividad se estará» «En diseños de investigación experimental es conveniente una muestra integrada , como mínimo, por treinta sujetos en cada grupo»

«En investigaciones descriptivas se recomienda seleccionar entre 10 y 20% de la población accesible» «Se recomienda en investigaciones sociales, trabajar aproximadamente con un 30% de la población»