LA POBLACION Y MUESTRA DE ESTUDIO

LA POBLACION Y LA MUESTRA DE ESTUDIO, proceso que comprende la objetividad , representatividad y tcnicas de seleccin de la muestra. Proporciona procedimientos metodolgicos para construir instrumentos de recoleccin y medicin de datos en sus diferentes tipos, la administracin de los mismos, el procedimiento y sistematizacin de los datos, el anlisis de los datos y las conclusiones que se desprenden de tal anlisis.

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Objetividad y representatividad de la muestraLa muestra de estudio tiene que ser objetiva porque ser la representacin esencial que se toma para un trabajo de investigacin, ahora si queremos hablar de lo representativo de una muestra tenemos que hacernos la siguiente pregunta:

Cundo se considera que la muestra es representativa de la poblacin ?

La representatividad debe estar presente en todas las etapas.

Si la primera interrogante que se hace el investigador (se puede considerar que la muestra es representativa de la poblacin?) da por resultado una afirmacin, ste pasa a seleccionar la muestra, la cual deber ser representativa de la poblacin; es decir deber presentar las mismas caractersticas de la poblacin en cuanto a las variables relacionadas con la investigacin.

Requisitos para que sea representativaConocer las caractersticas que se relacionan con las variables en estudio. Para ello se acostumbra reunir dos fuentes: la teora y las investigaciones precedentes sobre el fenmeno en estudio.

Seleccionar la muestra de acuerdo a esas caractersticas.

Debemos recordar que los lmites o caractersticas de la poblacin los determina y define el que investiga

Muestras Probabilsticas y no Probabilsticas

Muestra Probabilstica o aleatoria: Se basan en principios estadsticos y reglas aleatorias. No estn sujetas a la voluntad y arbitrariedad del investigador. Este tipo de muestra es la ms recomendable puesto que representa mejor a la poblacin. En esta muestra todos los elementos de la poblacin tienen la posibilidad de ser seleccionados.

Muestra No probabilstica: No estn sujetas ni a principios ni reglas estadsticas y slo dependen de la voluntad y decisin del investigador. Esta se distorsiona a menudo por diversos factores psicosociales, por lo que carecen de objetividad. En este tipo de muestra determinados elementos de la poblacin son descartados arbitraria e inevitablemente.

Muestras Probabilsticas o aleatorias1. Muestra Probabilstica aleatoria simple: (muestreo aleatorio simple)

En esta muestra todos los elementos de la poblacin tienen la misma probabilidad de ser elegidos para ser parte en la muestra. Aqu cada miembro de la poblacin tiene una probabilidad igual e independiente de ser seleccionado como parte de la muestra.

Podemos concebirlo como un sorteo, una lotera. Para poblaciones pequeas

2. Muestra Probabilstica Aleatoria sistemtica: (muestreo sistemtico)

Es la muestra que se determina y selecciona tomando un nmero de poblacin, que corresponde al resultado de dividir la poblacin entre el tamao de la muestra.

Para poblaciones pequeas; se escoge un nmero al azar que se utiliza como intervalo; si sale por ejemplo el 6, se escoge de una lista cada sexto sujeto o unidad de anlisis

3. Muestra Probabilstica Aleatoria Estratificada: (muestreo estratificado)

Para poblaciones grandes: se divide la poblacin en estratos o segmentos segn algunas caractersticas importantes para lo que se desea investigar, y se procura que en la muestra est representado cada estrato en la proporcin que le corresponda. Dentro de cada estrato los sujetos se escogen aleatoriamente. Los estratos se establecen en funcin de caractersticas importantes por su inters especfico descriptivo y sobre todo porque, si se desea extrapolar a toda la poblacin, pueden tener que ver con la variable dependiente.

Muestras NO probabilstica1.Muestra no probabilstica Intencionadas:Muestras de convenienciaEs aquella que el investigador selecciona segn su propio criterio sin ningn regla matemtica o estadsticas.

Por lo general estas muestras se utilizan para hacer estudios especficos sobre las mismas muestras y en numerosos estudios experimentales con pocos sujetos. Se denominan de juicio prudencial, o trminos parecidos, cuando se estima y se razona que la muestra es representativa de una determinada poblacin.

Muestras NO probabilstica2. Muestra no probabilstica por cuotas: Consiste en clasificar a la poblacin en grandes grupos o categoras, para luego seleccionar sobre la base de su propio criterio las unidades de anlisis.

Es lo mismo que el muestreo estratificado, pero sin eleccin aleatoria dentro de cada estrato; al menos se garantiza que todas las submuestras estn representadas en su debida proporcin. En la prctica, y con el objetivo expreso de extrapolar los datos a toda la poblacin, puede ser un buen sistema.

EN CONCLUSIONEs necesario identificar los diferentes tipos de muestras para cada trabajo de investigacin, depende mucho de lo que se elige para que siga su curso. Existe la necesidad de determinar de manera correcta el tamao de la muestra, para que el estudio realizado arroje resultados esperados. Obtener muestras adecuadas desde el punto de vista cientfico, aplicando diferentes mtodos de seleccin.

Se suele denominar "muestra chica" a aquella que incluye un nmero de observaciones entre 30 y 40 menos, y "muestra grande" a la que incluye ms de 40 observaciones. Las medidas o valores de las caractersticas de una poblacin se llaman "parmetros", en tanto los valores o medidas de una muestra se conocen como "estadsticos".

En la investigacin aplican frmulas para determinar el tamao de la muestra, el que va a estar dado por el nivel de precisin requerido y por el error de muestreo aceptable. La importancia de tener una muestra representativa y de tamao adecuado, aplicando un mtodo probabilstico, es que permite generalizar, es decir, permite inferir los parmetros de la poblacin sobre la base de los estadsticos de la muestra.